新しい Python 開発者として良いコーディング習慣を築く方法

新しい Python 開発者としてスタートすると、良いことも悪いことも含め、いくつかの習慣が身につく可能性があります。

コーディングは一種の芸術形式です。柔軟性とカスタマイズが奨励されており、通常は言語のコンテキスト内で好きなようにコードを書くことができます。

問題は、コンピュータと公に通信していることです。他の人にとって意味のある方法でコードを記述する必要があります。

また、不適切な構文を使用したり、効果的に記述していることを確認しないと、プログラミングでエラーが発生する可能性があります。コードが乱雑であると、後でそれらのエラーを見つけるのが非常に困難になります。読みやすく、きれいな文章を書くことが最善策です。これは、早い段階で良いコーディング習慣を身につけ、キャリア全体を通してそれを続けることを意味します。

ここでは、Python を使い始めるときに良いコーディング習慣を構築するための 6 つのヒントを紹介します。

１． PEP 8 スタイルガイドに従ってください。

コピーライターやその他のコンテンツライターは通常、スタイルガイドと呼ばれるものを使用します。スタイルガイドは、テキストの書式設定と構成に関するルールを設定します。これは、オックスフォードカンマを使用するかどうか、またはタイトルキャップやその他の構造化されたアプローチをいつ使用するかを説明する可能性があります。

Python には、PEP 8、PEP8、または PEP-8 として知られる、これとまったく同じスタイルガイドがあります。数人の熟練した Python 開発者が 2001 年にこのガイドを出版し、完全に読みやすく一貫性のあるコードを書く方法を共有しました。

いくつかの教義には次のようなものがあります。

適切なインデント技術を使用します。
行の最大長である 79 文字を超えないようにします。
改行を使用します。
関数、クラス、メソッドの定義に空白行を 2 行または 1 行使用します。
変数、クラス、関数などに適切な命名規則を使用します。

まだ読んでいない場合は、Python Pep 8 スタイルガイドを読んで、そのテクニックに従っていることを確認してください。

２．最新の Python バージョンを使用してください

Python のようなプログラミング言語は、ライフサイクル中に何度も反復されます。通常、古いバージョンは新しいリリースに合わせて段階的に廃止されます。通常、最新リリースにはバグ修正のほか、セキュリティやパフォーマンスの改善が含まれています。

古いバージョンは 2020 年 1 月の時点でサポート終了となっているため、少なくとも Python 2 ではなく Python 3 を使用してください。また、サードパーティのモジュール、フレームワーク、またはリポジトリを使用する場合は、常に必要な Python バージョンを参照してください。これは、関連コンポーネントと互換性のある Python の最も古いバージョンです。

３．特定のコードは必ずコメントアウトしてください。

コードを書いている瞬間に、何を達成しようとしているのかがわかります。後でそのコードを読むと、忘れてしまう可能性があります。さらに悪いことに、他の人がそのコードを読んでいると、困惑してしまうかもしれません。それがコメントの目的です。

どの言語にも、コードの特定のセクションを「コメントアウト」する方法があります。目的は、何が起こっているかを説明するために、簡潔でありながらもわかりやすいコメントを使用することです。一部の開発者はこれを完全に忘れてしまいますが、早期に開始して常にルールに従っていれば、簡単に従うことができる構文を作成できるようになります。

Python では、行をコメントアウトするには、コメントの先頭に「#」記号を使用します。複数行のコメントを記述するには、先頭または末尾に三重引用符 ('') を使用するか、1 行に複数のハッシュタグを使用できます。

#これは通常のコメントです。

‘’’
This is a multi-line comment.
To explain what the code is doing.
‘’’

コメントは、コーディング中に頭の中に浮かんだアイデアをよりよく思い出し、視覚化できるため、コーディングプロセスの重要な部分となります。

専門家によると、メモを手書きし、コメントなどを通じてデジタルに書き写すと、記憶保持率が 75% 向上します。つまり、バグを発見したり、後で改善したい場合に、関連するコードスニペットをより簡単に思い出すことができます。

インラインコメントは、コードのポイントと同じ行に表示することもできます。例えば：

print (“Hello World. This is my first code.”) # これがインラインコメントの作成方法です

４．リンターを使用する

Python リンターは、コードの間隔、行の長さ、引数の位置などのさまざまな設計条件をレビューします。その結果、コードはクリーンで整理され、プロジェクト内の複数のファイルにわたって一貫して記述されているように見えます。

リンターはオートフォーマッタやビューティファイアとは異なることに留意してください。ただし、最新のコーディングでは、同じツールがこれらのサポート機能の両方を処理する場合があります。リンターは実用的な問題を解決するものであるのに対し、オートフォーマッタはスタイルの多くを修正するものであると考えることができます。

リンターは、コーディングエラー、潜在的なバグ、スペルミス、構文の問題だけでなく、インデントやスペースの使用方法などのスタイルの不一致も分析して特定できます。オートフォーマッタは、カンマ、引用符、適切な行の長さなど、構文の書き方や文体の部分に焦点を当てます。どちらも便利ですが、リンターを手元に置かずにコードを作成したいと思うことはほとんどありません。

最良の Python リンターの例としては、Pylint、Flake8、Ruff、Xenon、Radon などが挙げられます。次のスクリーンショットで使用されているリンターは、VSCode 経由でインストールされた Ruff です。

５．組み込み関数とライブラリに依存する

Python とそれに似た言語の利点は、決してゼロから始めないことです。すべての関数やアチーブメントを自分で記述する必要はありません。代わりに、組み込み関数、ライブラリ、フレームワーク、リポジトリを利用できます。

組み込み関数は時間を節約し、実際に機能する機能を提供し、通常は開発者のグループによって管理されます。さらに重要なのは、コードとソフトウェアのパフォーマンスが向上することです。組み込みの言語関数を確認するには、Python の公式ドキュメントを参照してください。

例としては次のようなものがあります。

append(): 単一の項目を取得してリストに追加し、既存のリストに追加してリストを 1 つ増やすことで変更します。
eval(): 指定された式を公式の Python ステートメントであるかのように評価します。
id(): オブジェクトまたは整数の一意の ID を参照するために使用されます。
max(): 指定された複数の値から反復可能な最大値を返します。
print(): テキスト変数を Python コンソールに表示または返します。
round(): 数値または値を指定された小数点以下の桁に切り上げます。

最も一般的な初心者向けチュートリアルで print() 関数を使用すると、次のようになります。

print(“Hello world I am coding.”)

これは次のように返されます:

こんにちは、私はコーディングしています

この組み込み関数は、使用している IDE やコーディング環境に関係なく常に認識され、append() からround() までのすべての組み込み関数に適用されます。

一方、ライブラリは数多くあり、多様性に富んでいます。ライブラリは、事前に作成されたコードや関数のより大きなコレクションです。ライブラリとその関数を使用または参照するには、それらを Python スクリプトにインポートするだけです。例としては、リクエスト、FastAPI、Asyncio、aiohttp、Tkinter などが挙げられます。

６．コードの問題をできるだけ早く修正する

コードを書いているときに、何かが間違っていることに気づいたら、その場で修正します。先延ばしにしたり、後でテストするまで待ったりしないでください。バグやエラーを置き忘れる可能性があります。また、それが見つからない場合を想像してください。開発者の時間の 23% ～ 42% は不正なコードによって無駄にされており、他のことに費やせる貴重な時間です。

何よりも、バグやエラーは時間の経過とともに増大するため、放置時間が長くなるほど、コードのセグメント全体でエラーが発生したり、動作が停止したりする可能性が高くなります。多くの IDE とリンターは、特に単に結果を出力するのではなくロギングモジュールを使用している場合に、このプロセスに役立ちます。

Python のログモジュールは、ランタイム中、つまりプログラムの実行中にイベントを追跡します。基本的に、これにより、コードのテスト中に問題やエラーを特定できるようになります。エラー、デバッグ、またはコード関連のイベントに関する警告にフラグを立てることができますが、プロジェクトの実行時の動作、つまり作成プロセス中に見落としがちなすべてのことを理解するのにも役立ちます。

たとえば、特に外部ユーザーがアプリケーションをテストしている場合、ユーザーの対話を確認して分析できます。最も重要なことは、ログモジュールは、作成したコードのテストまたは実行を開始すると非常に役立つ監査ツールであるということです。それなしでコードを作成しないでください。

練習すれば完璧になります

Python を使用する場合は考慮すべきことがたくさんありますが、どれだけスキルや熟練度があるかは関係ありません。 Python のベストプラクティスに従うことが常に最善の方法です。しかし、最終的には、学習するための最良の方法は常に実践的なアプローチをとること、つまり練習することです。

自分用の単純なプロジェクトや小規模なプロジェクトを作成するためだけにでも、Python を使い続けてください。ここで説明した習慣を使用して、きれいなコードを書く練習をしてください。また、他の開発者のコードを読んで、彼らがプロセスにどのようにアプローチしているかを確認する必要があります。