Lire du bon code

L’un des principaux principes derrière la conception de Python est la création d’un code lisible. La motivation derrière cette conception est simple: La première chose que les programmeurs Python font est de lire le code.

L’un des secrets pour devenir un grand programmeur Python est de lire, de comprendre et d’appréhender un excellent code.

Une excellent code suit généralement les lignes directrices énoncées dans Style de code, et fait de son mieux pour exprimer une intention claire et concise au lecteur.

Ce qui est inclus ci-dessous est une liste de projets Python recommandés pour lecture. Chacun de ces projets est un parangon de codage Python.

  • Howdoi Howdoi est un outil de recherche de code, écrit en Python.

  • Flask Flask est un microframework pour Python basé sur Werkzeug et Jinja2. Il est destiné pour bien démarrer très rapidement et a été développé avec les meilleures intentions à l’esprit.

  • Diamond Diamond est un daemon python qui recueille les métriques et les publie vers Graphite ou d’autres backends. Il est capable de collecter les métriques du cpu, de la mémoire, du réseau, des i/o, de la charge et des disques. En outre, il dispose d’une API pour implémenter des collecteurs personnalisés pour la collecte des métriques à partir de presque toutes les sources.

  • Werkzeug Werkzeug a commencé comme simple collection de divers utilitaires pour les applications WSGI et est devenu l’un des modules utilitaire WSGI les plus avancées. Il comprend un débogueur puissant, la gestion des objets request et response complet, des utilitaires HTTP pour gérer les tags d’entité, les en-têtes de contrôle de cache, les dates HTTP, la gestion des cookies, le téléchargement de fichiers, un système puissant de routage URL et un tas de modules addons contribués par la communauté.

  • Requests Requests est une bibliothèque HTTP sous licence Apache 2, écrite en Python, pour les êtres humains.

  • Tablib Tablib est une bibliothèque pour la gestion de jeux de données tabulaires, agnostique en terme de format, écrite en Python.

À faire

Inclure des exemples de code de code exemplaire de chacun des projets énumérés. Expliquer pourquoi c’est un excellent code. Utilisez des exemples complexes.

À faire

Expliquer les techniques pour identifier rapidement les structures de données, les algorithmes et déterminer ce que le code fait.