对于在一个有各种角色的团队中工作的数据科学家来说，编写干净的代码是一项必备的技能，因为：

• 清晰的代码增强了可读性，使团队成员更容易理解和贡献于代码库。

• 清晰的代码提高了可维护性，简化了调试、修改和扩展现有代码等任务。

为了实现可维护性，我们的Python函数应该：

• 小型

• 只做一项任务

• 没有重复

• 有一个层次的抽象性

• 有一个描述性的名字

• 有少于四个参数

我们先来看看下面的 get_data 函数。

import xml.etree.ElementTree as ET  
import zipfile  
from pathlib import Path  
import gdown  
  
def get_data(  
    url: str,  
    zip_path: str,  
    raw_train_path: str,  
    raw_test_path: str,  
    processed_train_path: str,  
    processed_test_path: str,  
):  
    # Download data from Google Drive  
    zip_path = "Twitter.zip"  
    gdown.download(url, zip_path, quiet=False)  
  
    # Unzip data  
    with zipfile.ZipFile(zip_path, "r") as zip_ref:  
        zip_ref.extractall(".")  
  
    # Extract texts from files in the train directory  
    t_train = []  
    for file_path in Path(raw_train_path).glob("*.xml"):  
        list_train_doc_1 = [r.text for r in ET.parse(file_path).getroot()[0]]  
        train_doc_1 = " ".join(t for t in list_train_doc_1)  
        t_train.append(train_doc_1)  
    t_train_docs = " ".join(t_train)  
  
    # Extract texts from files in the test directory  
    t_test = []  
    for file_path in Path(raw_test_path).glob("*.xml"):  
        list_test_doc_1 = [r.text for r in ET.parse(file_path).getroot()[0]]  
        test_doc_1 = " ".join(t for t in list_test_doc_1)  
        t_test.append(test_doc_1)  
    t_test_docs = " ".join(t_test)  
  
    # Write processed data to a train file  
    with open(processed_train_path, "w") as f:  
        f.write(t_train_docs)  
  
    # Write processed data to a test file  
    with open(processed_test_path, "w") as f:  
        f.write(t_test_docs)  
  
  
if __name__ == "__main__":  
    get_data(  
        url="https://drive.google.com/uc?id=1jI1cmxqnwsmC-vbl8dNY6b4aNBtBbKy3",  
        zip_path="Twitter.zip",  
        raw_train_path="Data/train/en",  
        raw_test_path="Data/test/en",  
        processed_train_path="Data/train/en.txt",  
        processed_test_path="Data/test/en.txt",  
    )  

尽管在这个函数中有许多注释，但很难理解这个函数的作用，因为：

• 该函数很长。

• 该函数试图完成多项任务。

• 函数内的代码处于不同的抽象层次。

• 该函数有许多参数。

• 有多个代码重复。

• 该函数缺少一个描述性的名称。

我们将通过使用文章开头提到的六种做法来重构这段代码。

小型

一个函数应该保持很小，以提高其可读性。理想情况下，一个函数的代码不应超过20行。此外，一个函数的缩进程度不应超过1或2。

import zipfile  
import gdown  
  
def get_raw_data(url: str, zip_path: str) -> None:  
    gdown.download(url, zip_path, quiet=False)  
    with zipfile.ZipFile(zip_path, "r") as zip_ref:  
        zip_ref.extractall(".")  

只做一个任务

函数应该有一个单一的重点，并执行单一的任务。函数get_data试图完成多项任务，包括从Google Drive检索数据，执行文本提取，并保存提取的文本。

因此，这个函数应该被分成几个小的函数，如下图所示：

def main(  
    url: str,  
    zip_path: str,  
    raw_train_path: str,  
    raw_test_path: str,  
    processed_train_path: str,  
    processed_test_path: str,  
) -> None:  
    get_raw_data(url, zip_path)  
    t_train, t_test = get_train_test_docs(raw_train_path, raw_test_path)  
    save_train_test_docs(processed_train_path, processed_test_path, t_train, t_test)  

这些功能中的每一个都应该有一个单一的目的：

def get_raw_data(url: str, zip_path: str) -> None:  
    gdown.download(url, zip_path, quiet=False)  
    with zipfile.ZipFile(zip_path, "r") as zip_ref:  
        zip_ref.extractall(".")  

函数get_raw_data只执行一个动作，那就是获取原始数据。

重复性

我们应该避免重复，因为：

• 重复的代码削弱了代码的可读性。

• 重复的代码使代码修改更加复杂。如果需要修改，需要在多个地方进行修改，增加了出错的可能性。

下面的代码包含重复的内容，用于检索训练和测试数据的代码几乎是相同的。

from pathlib import Path    
  
 # 从train目录下的文件中提取文本  
t_train = []  
for file_path in Path(raw_train_path).glob("*.xml"):  
    list_train_doc_1 = [r.text for r in ET.parse(file_path).getroot()[0]]  
    train_doc_1 = " ".join(t for t in list_train_doc_1)  
    t_train.append(train_doc_1)  
t_train_docs = " ".join(t_train)  
  
# 从测试目录的文件中提取文本  
t_test = []  
for file_path in Path(raw_test_path).glob("*.xml"):  
    list_test_doc_1 = [r.text for r in ET.parse(file_path).getroot()[0]]  
    test_doc_1 = " ".join(t for t in list_test_doc_1)  
    t_test.append(test_doc_1)  
t_test_docs = " ".join(t_test)  

我们可以通过将重复的代码合并到一个名为extract_texts_from_multiple_files的单一函数中来消除重复，该函数从指定位置的多个文件中提取文本。

def extract_texts_from_multiple_files(folder_path) -> str:  
  
    all_docs = []  
    for file_path in Path(folder_path).glob("*.xml"):  
        list_of_text_in_one_file = [r.text for r in ET.parse(file_path).getroot()[0]]  
        text_in_one_file = " ".join(list_of_text_in_one_file)  
        all_docs.append(text_in_one_file)  
  
    return " ".join(all_docs)  

现在你可以使用这个功能从不同的地方提取文本，而不需要重复编码。

t_train = extract_texts_from_multiple_files(raw_train_path)  
t_test  = extract_texts_from_multiple_files(raw_test_path)  

一个层次的抽象

抽象水平是指一个系统的复杂程度。高层次指的是对系统更概括的看法，而低层次指的是系统更具体的方面。

在一个代码段内保持相同的抽象水平是一个很好的做法，使代码更容易理解。

以下函数证明了这一点：

def extract_texts_from_multiple_files(folder_path) -> str:  
  
    all_docs = []  
    for file_path in Path(folder_path).glob("*.xml"):  
        list_of_text_in_one_file = [r.text for r in ET.parse(file_path).getroot()[0]]  
        text_in_one_file = " ".join(list_of_text_in_one_file)  
        all_docs.append(text_in_one_file)  
  
    return " ".join(all_docs)  

该函数本身处于较高层次，但 for 循环内的代码涉及与XML解析、文本提取和字符串操作有关的较低层次的操作。

为了解决这种抽象层次的混合，我们可以将低层次的操作封装在extract_texts_from_each_file函数中：

def extract_texts_from_multiple_files(folder_path: str) -> str:  
    all_docs = []  
    for file_path in Path(folder_path).glob("*.xml"):  
        text_in_one_file = extract_texts_from_each_file(file_path)  
        all_docs.append(text_in_one_file)  
  
    return " ".join(all_docs)  
      
  
def extract_texts_from_each_file(file_path: str) -> str:  
    list_of_text_in_one_file = [r.text for r in ET.parse(file_path).getroot()[0]]  
    return " ".join(list_of_text_in_one_file)  

这为文本提取过程引入了更高层次的抽象，使代码更具可读性。

描述性的名称

一个函数的名字应该有足够的描述性，使用户不用阅读代码就能理解其目的。长一点的、描述性的名字比模糊的名字要好。例如，命名一个函数get_texts就不如命名为extract_texts_from_multiple_files来得清楚。

然而，如果一个函数的名字变得太长，比如retrieve_data_extract_text_and_save_data，这说明这个函数可能做了太多的事情，应该拆分成更小的函数。

少于四个参数

随着函数参数数量的增加，跟踪众多参数之间的顺序、目的和关系变得更加复杂。这使得开发人员难以理解和使用该函数。

def main(  
    url: str,  
    zip_path: str,  
    raw_train_path: str,  
    raw_test_path: str,  
    processed_train_path: str,  
    processed_test_path: str,  
) -> None:  
    get_raw_data(url, zip_path)  
    t_train, t_test = get_train_test_docs(raw_train_path, raw_test_path)  
    save_train_test_docs(processed_train_path, processed_test_path, t_train, t_test)  

为了提高代码的可读性，你可以用数据类或Pydantic模型将多个相关参数封装在一个数据结构中。

from pydantic import BaseModel  
  
class RawLocation(BaseModel):  
    url: str  
    zip_path: str  
    path_train: str  
    path_test: str  
  
  
class ProcessedLocation(BaseModel):  
    path_train: str  
    path_test: str  
  
  
def main(raw_location: RawLocation, processed_location: ProcessedLocation) -> None:  
    get_raw_data(raw_location)  
    t_train, t_test = get_train_test_docs(raw_location)  
    save_train_test_docs(processed_location, t_train, t_test)  

我如何写这样的函数？

在编写Python函数时，你不需要记住所有这些最佳实践。衡量一个Python函数质量的一个很好的指标是它的可测试性。如果一个函数可以很容易地被测试，这表明该函数是模块化的，执行单一的任务，并且没有重复的代码。

def save_data(processed_path: str, processed_data: str) -> None:  
    with open(processed_path, "w") as f:  
        f.write(processed_data)  
  
  
def test_save_data(tmp_path):  
    processed_path = tmp_path / "processed_data.txt"  
    processed_data = "Sample processed data"  
  
    save_data(processed_path, processed_data)  
  
    assert processed_path.exists()  
    assert processed_path.read_text() == processed_data  

参考文献
Martin, R. C. (2009).Clean code：A handbook of agile software craftsmanship.Upper Saddle River：Prentice Hall.

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