11 habitudes qui font de vous un mauvais programmeur Python

Python est vénéré pour sa simplicité et sa lisibilité, mais même les programmeurs les plus expérimentés peuvent tomber dans des habitudes qui compromettent la qualité du code. Dans cet article, nous allons explorer 11 habitudes courantes de codage qui peuvent diminuer ton efficacité en tant que programmeur Python.
En identifiant et en rectifiant ces pratiques, tu peux améliorer la maintenabilité, l’efficacité et la qualité globale de ton code.

Voyons si tu prenais l’une de ces mauvaises habitudes de codage :

Ne pas utiliser de noms de variables descriptifs

Des noms de variables significatifs améliorent la clarté du code. L’utilisation de noms de variable vagues ou génériques tels que « a » ou « temp » rend ton code difficile à comprendre. Opte pour des noms descriptifs qui indiquent l’objectif de la variable.

# Mauvais
x = calculate(user_input)

# Bien
result = calculate(user_input)

Négliger les commentaires et la documentation

Des commentaires et une documentation clairs sont inestimables pour comprendre un code complexe. Le fait de ne pas expliquer correctement tes fonctions et tes classes peut rendre la maintenance et la collaboration difficiles.

# Mauvais
def calc(x, y):
    return x + y

# Bien
def calculate_sum(x, y):
    """
    Renvoie la somme de deux nombres.
    """
    return x + y

Utilisation abusive de variables globales

Les variables globales peuvent entraîner des comportements inattendus et des bugs. Privilégie les paramètres de fonction ou les attributs de classe pour minimiser les effets secondaires involontaires et améliorer la modularité du code.

# Mauvais
x = 5

def multiply(y):
    return x * y

# Bien
def multiply(x, y):
    return x * y

Ne pas tirer parti de la compréhension des listes

Les compréhensions de listes offrent un moyen concis et lisible de générer des listes. Ne pas les utiliser peut se traduire par un code verbeux et moins efficace.

# Mauvais
squares = []
for num in range(5):
    squares.append(num ** 2)

# Bien
squares = [num ** 2 for num in range(5)]

Ignorer les directives PEP 8

Le respect des lignes directrices de la proposition d’amélioration de Python (PEP) 8 peut sembler mineur, mais un formatage cohérent améliore considérablement la lisibilité du code et la collaboration. Négliger ces lignes directrices peut conduire à la confusion et entraver la collaboration avec d’autres développeurs.

# Mauvais
if condition:
value = 42

# Bien
if condition:
    value = 42

Écrire des boucles inefficaces

L’utilisation de boucles for pour des tâches simples qui peuvent être résolues par des fonctions intégrées telles que map(), filter() ou des compréhensions peut ralentir ton code inutilement.

# Mauvais
results = []
for num in nums:
    results.append(some_function(num))

# Bien
results = list(map(some_function, nums))

Ne pas gérer correctement les exceptions

Le fait d’ignorer les exceptions ou d’utiliser des clauses except: simples peut cacher des bugs et conduire à des échecs inattendus. Sois précis quant aux exceptions que tu attrapes et gères, afin d’améliorer le débogage et la résolution des erreurs.

# Mauvais
try:
    value = int(user_input)
except:
    value = None

# Bien
try:
    value = int(user_input)
except ValueError:
    value = None

Gestion médiocre de la mémoire

La création de copies inutiles de structures de données ou la non-libération de ressources telles que les gestionnaires de fichiers peuvent entraîner des fuites de mémoire et des inefficacités.

# Mauvais
data = read_large_file()
process(data)
# Les données restent en mémoire

# Bien
with open('large_file.txt') as file:
    data = file.read()
process(data)
# Les données sont libérées de la mémoire

Ne pas adopter la modularisation

L’écriture de scripts monolithiques sans décomposition du code en fonctions ou classes réutilisables peut rendre le code difficile à tester, à déboguer et à maintenir.

# Mauvais
def main():
    # Scénario monolithique

# Bien
def process_data(data):
    # Fonction modulaire

if __name__ == '__main__':
    main()

Codage en dur des valeurs

Le codage en dur de valeurs dans ton code peut rendre la maintenance et l’évolutivité difficiles. Utilise plutôt des constantes ou des fichiers de configuration :

# Mauvai
def calculate_area(radius):
    return 3.14 * radius ** 2

# Bien
PI = 3.14

def calculate_area(radius):
    return PI * radius ** 2

Ignorer les annotations de type

Négliger les annotations de type peut conduire à un comportement inattendu. Les annotations permettent d’améliorer la lisibilité du code et de détecter les erreurs liées aux types :

# Mauvais
def add(a, b):
    return a + b

# Bien
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

Conclusion : Pour devenir un programmeur Python compétent, il est essentiel de se débarrasser des mauvaises habitudes de codage. En adhérant aux directives du PEP 8, en utilisant des noms descriptifs, en documentant ton code et en adoptant des pratiques efficaces telles que la compréhension des listes, tu amélioreras la lisibilité, la maintenabilité et la qualité globale de ton code. En t’attaquant à ces pièges courants, tu deviendras non seulement un meilleur programmeur Python, mais tu contribueras également à une expérience de codage plus positive pour toi et tes collaborateurs.