大家好！ 作为
Python开发人员课程的一部分
，我们还举办了另一主题为“如何用Python编写”的公开课。 该课程由该课程的老师和创建者
Stanislav Stupnikov教授 ，他在工业和科学发展方面拥有丰富的经验。 考虑了您需要了解的编程习惯，不良行为和其他弊端，在编写代码的过程中应避免这种情况。
有关详细信息，请参见视频和摘要。 警告：不建议在您的计算机上运行某些代码示例！
在公开课中，老师展示了Jupyter Notebook生成的幻灯片。
因此，让我们开始吧！
那么为什么不用Python编写呢？
为了方便提交材料，准备了一系列在编程过程中不应该使用的技术。 每个示例均附有清晰的代码示例（可免费观看视频）。 我们简要描述主要的反模式：
- 尿布图案。 这是关于所谓的“尿布”模式，通常意味着尝试范围太广。 例如，您调用的函数是某些东西的包装器，例如，它包装了某些数据库的客户端库。 在一个好的情况下（系统很小），在99％的情况下一切都会好起来，但是，如果系统很大，那么问题的概率就不会以最佳方式相乘。 结果，某些东西不断掉落或破裂。
- 反全球主义。 每个人都知道，全局变量的效率很低，除非在某些特殊情况下。 最好以属性的形式将所有内容传递给函数等，以实现所需的结果。 但是，有些人提出了一个“好主意”-使用可变对象。 它包括将不可变的对象，而是可变的对象传递给函数，然后在内部对其进行更改，然后不返回任何内容。 太酷了！）实际上，一部分来自C语言的编程模板已转移到Python世界。
- 通往天堂的阶梯。 您可能已经猜到，这是“通往天堂的阶梯”。 用一个简单的图来最好地说明这个问题：
- Javatar。 那些由于某种原因从Java转换为Python的程序员通常会犯此计划的错误。 自然，它们带有自己的章程，因此它们违反了Python开发规则。 这是疯狂的缩进和CamelCase的出现，以及创建更多类的渴望。结果，代码的结构变得更加复杂。 在可以免除300行大小的脚本的地方，我们看到10-20个文件。
- 工程过度。 很多时候，项目的第二次迭代可能永远不会完成或以太复杂的方式实现。 如果您要重写现有但有缺陷的代码，使其成为理想代码，则会发生这种情况。 同时，您忘记了最好是善的敌人。 结果，当实现变得比解决任务所必需的更加昂贵，繁重和麻烦时，程序员陷入了重新设计的标准陷阱。 实际上，家庭轿车是否应该达到最高时速350 km / h的速度，并且智能手机（这种时尚每年都在变化）能工作100年？
- Oneliner 另一个紧急问题是“单线”。 它是关于那些正在以令人羡慕的热情将所有东西推到一条线，五层广告中的程序员）。 由于代码过于复杂并且在Python中实现了机器正则表达式的特殊性，此类脚本有时会“坚持”进行解析，因此您必须使用特殊的模块来解决问题。
- 读取时复制。 这并不是Python编程的一个功能，而是一个错误。 许多人都熟悉写时复制方法。 他的想法是，当读取数据区域时，将使用共享副本，而在更改时，将创建一个新副本，也就是说，我们正在谈论优化性能流程。 如果我们谈论Python，在某些情况下，我们不只是读取元素数组，而是引用内存中的所有底层结构，也就是说，我们“重写”内存以进行更改。 因此，当我们似乎正在读取内存时，我们会得到“读取时复制”，而不是“写入时复制”，但是，实际上，我们必须将此信息作为一个子进程从父空间复制到我们自己，这使我们很遗憾。优化无效，并且消耗量不断增长。
- 没有叉子。 分支-克隆新过程的出现。 该问题与使用Unix系统的细节以及在实现中隐藏的某些数据结构的不明显有关。 “分叉”进程是从线程捕获队列中的日志以将其放入其中时开始的进程。 也就是说，已经出现的新进程也想要写一些东西，但是为此，他需要从此队列本身中获取日志，但是由于已经捕获了日志，因此他不能这样做。 结果，我们得到了锁。 所有这一切仅一次又一次证明了不值得进行编程，不知道您所工作的环境的实现功能和所使用的工具。
还有很多有趣的事情，所以最好观看视频，因为 重排仍然很短。
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