Meilleures pratiques en Python

Cet article explique les meilleures pratiques en Python.

Nous expliquerons les meilleures pratiques en Python avec des exemples de code réels, en présentant des méthodes pour écrire un code lisible et maintenable.

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Meilleures pratiques en Python

Faites de la lisibilité votre priorité

Voyons d'abord comment « faire de la lisibilité une priorité ».

Python est un langage qui valorise la « lisibilité ». Priorisez d'abord l'écriture d'un code dont l'intention est claire au premier coup d'œil.

1# Bad example: unclear variable names
2a = 10
3b = 5
4c = a * b

Dans ce code, les noms des variables ne transmettent pas leur signification, ce qui rend la compréhension difficile pour les autres plus tard.

1# Good example: descriptive variable names
2price = 10
3quantity = 5
4total_cost = price * quantity

En choisissant des noms de variables explicites, votre code fait office de documentation.

Écrivez un code explicite

Voyons maintenant comment « écrire un code explicite ».

En Python, « l’intention explicite » est préférée au « comportement implicite ».

1# Bad example: implicit truthy check
2if data:
3    process(data)

Dans ce code, on ne sait pas clairement ce qu’on attend de data, ce qui favorise l’apparition de bugs.

1# Good example: explicit condition
2if len(data) > 0:
3    process(data)

En rendant les conditions explicites, l'intention du code correspond à sa spécification.

Gardez les fonctions courtes et concentrées sur une seule responsabilité

Voyons maintenant comment « garder les fonctions courtes et focalisées sur une seule responsabilité ».

Quand une fonction fait trop de choses, les tests et la maintenance deviennent difficiles.

1# Bad example: doing too many things
2def handle_user(user):
3    save_to_database(user)
4    send_email(user)
5    write_log(user)

Dans ce code, les processus deviennent fortement couplés, ce qui rend la réutilisation et la modification difficiles.

1# Good example: single responsibility
2def save_user(user):
3    save_to_database(user)
4
5def notify_user(user):
6    send_email(user)
7
8def log_user(user):
9    write_log(user)

En séparant les fonctions, leurs rôles deviennent clairs et les tests plus simples.

Utilisez activement les annotations de type

Voyons maintenant comment « utiliser activement les annotations de type ».

Les annotations de type servent de documentation et sont un outil puissant pour éviter les bugs.

1# Bad example: Without type hints
2def add(a, b):
3    return a + b

Dans ce code, les types des arguments et des valeurs de retour ne sont pas clairs, ce qui favorise les erreurs d'utilisation.

1# Good example: With type hints
2def add(a: int, b: int) -> int:
3    return a + b

Avec les annotations de type, l’auto-complétion de l’IDE, l’analyse statique et la lisibilité sont grandement améliorées.

Indiquez explicitement la possibilité de retourner None

Voyons maintenant comment « indiquer explicitement la possibilité de retourner None ».

Les fonctions susceptibles de retourner None sont souvent négligées par ceux qui les utilisent.

1# Bad example: Ambiguous return value
2def find_user(user_id):
3    if user_id == 1:
4        return {"id": 1, "name": "Alice"}
5    return None

Dans ce code, il n'est pas clair s'il y aura une valeur de retour.

1# Good example: explicit return type
2from typing import Optional, Dict, Any
3
4def find_user(user_id: int) -> Optional[Dict[str, Any]]:
5    if user_id == 1:
6        return {"id": 1, "name": "Alice"}
7    return None

En utilisant Optional, vous pouvez signaler la possibilité de retourner None comme type.

Ne capturez pas les exceptions de manière trop large

Voyons maintenant comment « ne pas capturer les exceptions de manière trop large ».

La gestion des exceptions doit en principe se limiter à l’essentiel.

1# Bad example: catching all exceptions
2try:
3    result = int(value)
4except Exception:
5    result = 0

Ce code peut masquer des bugs qui auraient dû être remarqués.

1# Good example: catch specific exception
2try:
3    result = int(value)
4except ValueError:
5    result = 0

En limitant les exceptions capturées, vous ne manquerez pas les problèmes inattendus.

Gérez les ressources en toute sécurité avec l’instruction with

Voyons maintenant comment « gérer les ressources en toute sécurité grâce à l’instruction with ».

Les ressources comme les fichiers ou les verrous doivent toujours être libérées de manière fiable.

1# Bad example: manual close
2file = open("data.txt")
3content = file.read()
4file.close()

Dans ce code, si une exception se produit, close() peut ne pas être appelée.

1# Good example: using context manager
2with open("data.txt") as file:
3    content = file.read()

En utilisant une instruction with, le nettoyage est assuré même en cas d’exception.

Utilisez les compréhensions de listes de manière appropriée

Voyons maintenant comment « utiliser de façon appropriée les compréhensions de listes ».

Les transformations simples peuvent être écrites de manière concise à l’aide de compréhensions de listes.

1# Bad example: Verbose loop
2squares = []
3for i in range(10):
4    squares.append(i * i)

Dans ce code, le processus central est difficile à voir.

1# Good example: Clear list comprehension
2squares = [i * i for i in range(10)]

En utilisant correctement les compréhensions de listes, la lisibilité du code s’améliore.

Évitez les nombres magiques

Voyons maintenant comment « éviter les nombres magiques ».

Écrire des nombres et des chaînes en dur rend leur signification floue.

1# Bad example: magic number
2if status == 404:
3    handle_not_found()

Dans ce code, on suppose que vous connaissez la signification de 404.

1# Good example: named constant
2NOT_FOUND = 404
3
4if status == NOT_FOUND:
5    handle_not_found()

En donnant des noms, les intentions deviennent claires.

Écrivez du code maintenable, pas seulement du code qui « fonctionne »

Enfin, voyons comment « écrire un code maintenable, et non pas seulement un code qui fonctionne ».

L'essentiel est de savoir si votre futur vous-même ou d'autres pourront le lire.

1# Bad example: Hard to maintain
2def f(x):
3    return x * 1.08 + 100

Dans ce code, il est impossible de comprendre la spécification à partir du code.

1# Good example: Easy to maintain
2TAX_RATE = 1.08
3BASE_FEE = 100
4
5def calculate_total(price: float) -> float:
6    return price * TAX_RATE + BASE_FEE

En reflétant le sens dans les noms, le code devient en lui-même la spécification.

Résumé

Les meilleures pratiques Python reviennent à écrire du code facile à comprendre, plutôt que du code astucieux. Prendre de petites habitudes mène à un code avec moins de bugs, qui peut être utilisé longtemps.

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