价值
- “为别人开发你也想要使用的工具。” ——Kenneth Reitz
- "简洁总是胜过可用。" ——Pieter Hintjens
- "满足90%的使用场景。忽略那些说不的人。" ——Kenneth Reitz
- "优美胜过丑陋。" ——PEP 20
- 为开源（甚至是闭源项目）而开发。
一般开发准则
- “明确胜过含蓄。” —— PEP 20
- “易读亦有价。” —— PEP 20
- “人人都能打补丁。” —— 可汗学院开发文档
- 一旦发现破窗（设计错误，决策失误或编码质量低），马上修补。
- “现在做也要胜过不去做。” —— PEP 20
- "测试要彻底。撰写新功能文档。"
- 人力驱动型开发，比测试驱动型开发更重要。（译者：原文为Even more important that Test-Driven Development--Human-Driven Development，译者认为more important that应该是more important than，应该是作者笔误，否则意思不通，）
- 这些准则可能——应该是很可能——会改变。
特殊准则
风格
感觉合理的话，就遵循PEP 8。
命名
- 变量、函数、方法、包、模块
- 小写，并使用下划线分隔单词（lower_case_with_underscores）
- 类、异常
- 首字母大写（CapWords）
- 受保护的方法和内部函数
- 单下划线开头（_single_leading_underscore(self, ...)）
- 私有的方法
- 双下划线开头（__double_leading_underscore(self, ...)）
- 常量
- 字母全部大写，单词间用下划线分隔（ALL_CAPS_WITH_UNDERSCORES）
一般命名准则
尽量不要使用只有一个字母的变量名（例如，l，I，O等）。
例外：在很简短的代码块中，如果变量名的意思可以从上下文明显地看出来，即可。
没问题
for e in elements:
e.mutate()
避免重复变量名。
正确的做法
import audio core = audio.Core() controller = audio.Controller()
错误的做法
import audio core = audio.AudioCore() controller = audio.AudioController()
“反向标记”更好。
正确的做法
elements = ... elements_active = ... elements_defunct = ...
错误的做法
elements = ... active_elements = ... defunct_elements ...
避免使用getter和setter方法。
正确的做法
person.age = 42
错误的做法
person.set_age(42)
缩进
用4个空格符——永远别用Tab制表符。就说这么多。
模块引用
引用整个模块，而不是模块中的单个标识符。举个例子，假设一个cantee模块下面，有一个sessions.py文件，
正确的做法
import canteen import canteen.sessions from canteen import sessions
错误的做法
from canteen import get_user # Symbol from canteen/__init__.py from canteen.sessions import get_session # Symbol from canteen/sessions.py
例外：如果第三方代码的文档中明确说明要单个引用，即可。
理由：避免循环引用。看这里。
把代码引用部分放在文件的顶部，按下面的顺序分成三个部分，每个部分之间空一行。 1. 系统引用 2. 第三方引用 3. 本地引用
理由：明确显示每个模块的引用来源。
文档
遵循PEP 257提出的文档字符串准则。reStructuredText (reST) 和Sphinx有助于确保文档符合标准。
对于功能明显的函数，撰写一行文档字符串。
"""返回``foo``的路径名."""
多行文档字符串应包括：
- 一行摘要
- 合适的话，请描述使用场景
- 参数
-
返回数据类型和语义信息，除非返回
None"""训练一个用来区分Foo和Bar的模型。
用法::
>>> import klassify >>> data = [("green", "foo"), ("orange", "bar")] >>> classifier = klassify.train(data)
:param train_data:
(color, label)形式的一个元祖列表。:rtype: A :class:
Classifier <Classifier>"""
注意
使用主动词（“返回”），而不是描述性的单词（“返回值”）。 在类的文档字符串中为__init__方法撰写文档。
class Person(object): """A simple representation of a human being. :param name: A string, the person's name. :param age: An int, the person's age. """ def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age
关于注释
尽量少用。与其写很多注释，不如提高代码可读性。通常情况下，短小的方法比注释更有效。
错误的做法
# If the sign is a stop sign if sign.color == 'red' and sign.sides == 8: stop()
正确的做法
def is_stop_sign(sign): return sign.color == 'red' and sign.sides == 8 if is_stop_sign(sign): stop()
但是的确要写注释时，请牢记：“遵循斯托克与怀特所写的《风格的要素》。” —— PEP 8
每行的长度
不要过分在意。80到100个字符都是没问题的。
使用括号延续当前行。
wiki = ( "The Colt Python is a .357 Magnum caliber revolver formerly manufactured " "by Colt's Manufacturing Company of Hartford, Connecticut. It is sometimes " 'referred to as a "Combat Magnum". It was first introduced in 1955, the ' "same year as Smith & Wesson's M29 .44 Magnum." )
测试
尽量争取测试全部代码，但也不必执着于覆盖率。
一般测试准则
- 使用较长的、描述性的名称。通常情况下，这能避免在测试方法中再写文档。
- 测试之间应该是孤立的。不要与真实地数据库或网络进行交互。使用单独的测试数据库，测试完即可销毁，或者是使用模拟对象。
- 使用工厂模式，而不是fixture。
- 别让不完整的测试通过，否则你就有可能忘记。你应该加上一些占位语句，比如
assert False, "TODO: finish me"。
单元测试
- 每次聚焦一个很小的功能点。
- 运行速度要快，但是速度慢总比不测试好。
- 通常，每一个类或模型都应该有一个测试用例类。
import unittest import factories class PersonTest(unittest.TestCase): def setUp(self): self.person = factories.PersonFactory() def test_has_age_in_dog_years(self): self.assertEqual(self.person.dog_years, self.person.age / 7)
功能测试
功能测试是更高层次的测试，更接近最终用户如何与应用交互这一层面。通常用在网络应用与图形应用测试。
- 按照场景撰写测试。测试用例的测试方法命名应该看上去像场景描述。
- 在编写代码之前，通过注释说明具体场景信息。
import unittest class TestAUser(unittest.TestCase): def test_can_write_a_blog_post(self): # Goes to the her dashboard ... # Clicks "New Post" ... # Fills out the post form ... # Clicks "Submit" ... # Can see the new post ...
请注意，测试用例的类名称和测试方法的名称放在一起，就像是“测试一名用户能否发布博文”。
本文受到下列资料的启发...
- PEP 20 (The Zen of Python)
- PEP 8 (Style Guide for Python)
- The Hitchiker's Guide to Python
- Khan Academy Development Docs
- Python Best Practice Patterns
- Pythonic Sensibilities
- The Pragmatic Programmer
- 以及其他诸多资料
原文链接：http://codingpy.com/article/bobp-guide-for-python-development/