جودة كود بايثون: أفضل الممارسات والأدوات

يتطلب إنتاج شيفرة بايثون عالية الجودة استخدام أدوات مناسبة وتطبيق أفضل الممارسات باستمرار. تتميز الشيفرة عالية الجودة بكونها عملية، وسهلة القراءة، وقابلة للصيانة، وفعالة، وآمنة. كما أنها تلتزم بالمعايير المعمول بها، وتحتوي على توثيق ممتاز.

يمكنك تحقيق هذه الصفات باتباع أفضل الممارسات، مثل التسمية الوصفية، وأسلوب البرمجة المتسقة، والتصميم المعياري، والمعالجة الفعّالة للأخطاء. لمساعدتك في كل ذلك، يمكنك استخدام أدوات مثل أدوات التدقيق اللغوي (linters) والمنسقات (formatters) وأداة تحليل البيانات (profiles).

واصل القراءة لمعرفة المزيد حول الاستراتيجيات والأدوات وأفضل الممارسات التي ستساعدك على كتابة كود Python عالي الجودة.

تحديد جودة الكود

بالطبع ترغب في كود عالي الجودة. من لا يرغب في ذلك؟ ولكن ما هي جودة الكود؟ يبدو أن هذا المصطلح قد يعني أشياءً مختلفةً لأشخاص مختلفين.

إحدى الطرق للتعامل مع جودة الكود هي النظر إلى طرفي طيف الجودة:

• الكود منخفض الجودة: يحتوي على الحد الأدنى من الخصائص المطلوبة ليكون وظيفيًا.
• كود عالي الجودة: يحتوي على جميع الخصائص الضرورية التي تجعله يعمل بشكل موثوق وكفء وفعال، كما أنه سهل الصيانة.

في الأقسام التالية، ستتعرف على هذين التصنيفين النوعيين وخصائصهما المميزة بمزيد من التفصيل.

كود منخفض الجودة

عادةً ما لا يمتلك الكود منخفض الجودة سوى الحد الأدنى من الخصائص اللازمة ليكون فعالاً. قد لا يكون أنيقًا أو فعالًا أو سهل الصيانة، ولكنه على الأقل يلبي المعايير الأساسية التالية:

• يقوم البرنامج بما هو مُفترض أن يفعله. إذا لم يُلبِّ الكود متطلباته، فهو ليس كودًا عالي الجودة. أنت تُنشئ برنامجًا لأداء مهمة. إذا لم يُلبِّ متطلباته، فلا يُمكن اعتباره كودًا عالي الجودة.
• لا يحتوي على أخطاء حرجة. إذا كان الكود يحتوي على مشاكل أو أخطاء أو يسبب لك مشاكل، فغالبًا لن تُصنّفه كودًا عالي الجودة. أما إذا كان منخفض الجودة جدًا وأصبح غير قابل للاستخدام، فعندئذٍ ينخفض حتى عن معايير الجودة الأساسية، وقد تتوقف عن استخدامه تمامًا.

على الرغم من بساطة هاتين الخاصيتين، إلا أنهما تُعتبران عمومًا أساسًا للكود الوظيفي منخفض الجودة. قد يعمل الكود منخفض الجودة، لكنه غالبًا ما يفتقر إلى سهولة القراءة والصيانة والكفاءة، مما يُصعّب توسيع نطاقه أو تحسينه.

كود عالي الجودة

والآن، إليك قائمة موسعة للخصائص الرئيسية التي تحدد الكود عالي الجودة:

• الوظيفة: يعمل كما هو متوقع ويفي بالغرض المقصود.
• سهولة القراءة: من السهل على البشر فهمها.
• التوثيق: يشرح بوضوح غرضه واستخدامه.
• الامتثال للمعايير: الالتزام بالاتفاقيات والمبادئ التوجيهية، مثل PEP 8.
• إمكانية إعادة الاستخدام: يمكن استخدامها في سياقات مختلفة دون تعديل.
• إمكانية الصيانة: تسمح بإجراء التعديلات والإضافات دون إدخال الأخطاء.
• المتانة: التعامل مع الأخطاء والمدخلات غير المتوقعة بشكل فعال.
• إمكانية الاختبار: يمكن التحقق من صحتها بسهولة.
• الكفاءة: تحسين استخدام الوقت والموارد.
• إمكانية التوسع: التعامل مع أحمال البيانات المتزايدة أو التعقيد دون تدهور.
• الأمان: يوفر الحماية ضد الثغرات الأمنية والمدخلات الضارة.

باختصار، يتميز الكود عالي الجودة بالكفاءة، وسهولة القراءة، وسهولة الصيانة، والمتانة. وهو يتبع أفضل الممارسات، بما في ذلك التسمية الواضحة، وأسلوب البرمجة المتسقة، والتصميم المعياري، ومعالجة الأخطاء بشكل صحيح، والالتزام بمعايير البرمجة. كما أنه موثق جيدًا وسهل الاختبار والتوسع. وأخيرًا، يتميز الكود عالي الجودة بالكفاءة والأمان، مما يضمن الموثوقية والاستخدام الآمن.

تتيح جميع الخصائص المذكورة أعلاه للمطورين فهم قاعدة بيانات Python وتعديلها وتوسيعها بأقل جهد.

أهمية جودة الكود

لفهم سبب أهمية جودة الكود، ستعيد النظر في خصائص الكود عالي الجودة من القسم السابق وتفحص تأثيرها:

• الكود الوظيفي: يضمن السلوك الصحيح والنتائج المتوقعة.
• كود قابل للقراءة: يجعل فهم الكود وصيانته أسهل.
• الكود الموثق: يوضح الطريقة الصحيحة والموصى بها للآخرين لاستخدامه.
• الكود المتوافق: يعزز الاتساق ويسمح بالتعاون.
• الكود القابل لإعادة الاستخدام: يوفر الوقت من خلال السماح بإعادة استخدام الكود.
• كود قابل للصيانة: يدعم التحديثات والتحسينات والإضافات بسهولة.
• كود قوي: يقلل من الأعطال وينتج عددًا أقل من المشكلات الطارئة.
• كود قابل للاختبار: يسهل التحقق من الصحة من خلال اختبار الكود.
• كود فعال: يعمل بشكل أسرع ويحافظ على موارد النظام.
• الكود قابل للتطوير: يدعم المشاريع المتنامية وأحمال البيانات المتزايدة.
• الكود الآمن: يوفر ضمانات ضد ثغرات النظام والمدخلات المعرضة للخطر.

جودة برمجتك مهمة لأنها تُنتج برمجية أسهل فهمًا وتعديلًا وتطويرًا بمرور الوقت. فهي تُسهم في تصحيح الأخطاء بشكل أسرع، وتطوير الميزات بسلاسة أكبر، وخفض التكاليف، وزيادة رضا المستخدمين، مع ضمان الأمان وقابلية التوسع.

استكشاف جودة الكود في بايثون مع الأمثلة

في الأقسام التالية، ستغوص في بعض أمثلة التعليمات البرمجية القصيرة التي ستوضح أهمية كل من خصائص كود Python عالي الجودة.

الوظيفة

العامل الأهم عند تقييم جودة أي جزء من الكود هو قدرته على أداء وظيفته. إذا لم يتحقق هذا العامل، فلا مجال للنقاش حول جودة الكود.

انظر إلى المثال السريع التالي لدالة تجمع عددين. ستبدأ بتطبيق ضعيف للدالة.

🔴 كود منخفض الجودة:

>>> def add_numbers(a, b):
...     return a + b
...
>>> add_numbers(2, 3)
5

يبدو أن دالة ()add_numbers تعمل بشكل جيد. مع ذلك، إذا تعمقت في التنفيذ، ستلاحظ أنه إذا خلطت بعض أنواع الوسائط، فستتعطل الدالة:

>>> add_numbers(2, "3")
Traceback (most recent call last):
    ...
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

في هذه الاستدعاءات لدالة ()add_numbers، تُمرّر عددًا صحيحًا وسلسلة نصية. تحاول الدالة جمعهما، لكن بايثون يُظهر خطأً لأنه من المستحيل جمع الأرقام والسلاسل النصية. الآن، حان وقت التنفيذ بجودة أعلى.

✅ كود عالي الجودة:

>>> def add_numbers(a: int | float, b: int | float) -> float:
...     a, b = float(a), float(b)
...     return a + b
...
>>> add_numbers(2, 3)
5.0
>>> add_numbers(2, "3")
5.0

عند النظر إلى هذا التنفيذ الجديد، ستدرك سريعًا، من خلال فحص تعليقات النوع، أنه يجب الآن استدعاء الدالة بقيم عددية من نوع int أو float. عند استدعائها بالأرقام، تعمل كما هو متوقع.

الآن، ماذا لو انتهكت أنواع الحجج؟ يُحوِّل السطر المُحدَّد حجج الإدخال إلى أعداد عشرية. بهذه الطريقة، ستكون الدالة أكثر مرونة وتقبل القيم الرقمية كسلاسل نصية حتى لو لم يكن هذا هو نوع الإدخال المتوقع.

بالطبع، هذا التنفيذ ليس مثاليًا، لكنه من حيث الوظائف أفضل من الأول. ألا تعتقد ذلك؟

قابلية القراءة

تُعدّ سهولة قراءة الكود أحد المبادئ الأساسية في بايثون. منذ البداية، أكّد غيدو فان روسوم، مبتكر بايثون، على أهميتها، ولا تزال تُمثّل أولويةً للمطورين الأساسيين ومجتمع بايثون اليوم. بل إنها جزءٌ لا يتجزأ من فلسفة بايثون:

يوضح المثال التالي أهمية سهولة القراءة. مرة أخرى، ستحصل أولًا على نسخة منخفضة الجودة، ثم نسخة عالية الجودة.

🔴 كود منخفض الجودة:

>>> def ca(w, h):
...     return w * h
...
>>> ca(12, 20)
240

هذه الدالة تعمل. تأخذ رقمين وتضربهما، فتُعطي النتيجة. ولكن هل يمكنك معرفة وظيفة هذه الدالة؟ انظر النسخة المُحسّنة أدناه.

✅ كود عالي الجودة:

>>> def calculate_rectangle_area(width: float, height: float) -> float:
...     return width * height
...
>>> calculate_rectangle_area(12, 20)
240

الآن، عندما تقرأ اسم الدالة، ستعرف على الفور ما هي الدالة لأن أسماء الوسيطات توفر سياقًا إضافيًا.

التوثيق

توثيق الكود البرمجي مهمة لا تلقى استحسانًا كبيرًا من مطوري البرمجيات. مع ذلك، يُعدّ التوثيق الواضح والمنظم جيدًا أمرًا أساسيًا لتقييم جودة أي مشروع برمجي. فيما يلي مثال على كيفية مساهمة التوثيق في جودة الشيفرة البرمجية.

>>> def multiply(a, b):
...     return a * b
...

>>> multiply(2, 3)
6

لا تُقدّم هذه الدالة أي شرح للمعلمات أو قيم الإرجاع. إذا تعمقت في الكود، يُمكنك فهم وظيفة الدالة، ولكن من الأفضل توفير سياق أوسع. وهنا يأتي دور التوثيق. يستخدم الإصدار المُحسّن أدناه سلاسل توثيقية وتلميحات النوع كطرق لتوثيق الكود.

✅ كود عالي الجودة:

>>> def multiply(a: float, b: float) -> float:
...     """Multiply two numbers.
...     Args:
...         a (float): First number.
...         b (float): Second number.
...     Returns:
...         float: Product of a and b.
...     """
...     return a * b
...

>>> multiply(2, 3)
6

في سلسلة توثيق الدالة، تُقدّم سياقًا يُمكّن الآخرين من معرفة وظيفة الدالة ونوع المُدخلات التي يجب أن تستقبلها. كما تُحدّد قيمة الإرجاع ونوع البيانات المُقابلة لها.

إمكانية إعادة الاستخدام

تُعد إمكانية إعادة الاستخدام أيضًا سمة أساسية من سمات جودة الكود. فهي تُقلل التكرار، مما يُحسّن قابلية الصيانة ويُؤثر بشكل كبير على الإنتاجية. تأمل المثال البسيط التالي الذي يُوضح عامل الجودة هذا.

🔴 كود منخفض الجودة:

>>> def greet_alice():
...     return "Hello, Alice!"
...

>>> greet_alice()
'Hello, Alice!'

هذه الدالة تُبرمج استخداماتها بشكل ثابت. تعمل فقط عند تحية أليس، وهو أمرٌ مُقيّدٌ جدًا. اطلع على النسخة المُحسّنة أدناه.

✅ كود عالي الجودة:

>>> def greet(name: str) -> str:
...     return f"Hello, {name}!"
...

>>> greet("Alice")
'Hello, Alice!'
>>> greet("John")
'Hello, John!'
>>> greet("Jane")
'Hello, Jane!'

على الرغم من بساطة هذه الدالة، إلا أنها أكثر عمومية وفائدة من الإصدار السابق. فهي تأخذ اسم الشخص كمعامل، وتُنشئ رسالة ترحيب باستخدام f-string. الآن، يمكنك تحية جميع أصدقائك!

إمكانية الصيانة

تتعلق قابلية الصيانة بكتابة شيفرة برمجية يمكنك أنت أو غيرك فهمها وتحديثها وتوسيعها وإصلاحها بسرعة. يُعد تجنب الشيفرة البرمجية المتكررة والشيفرات البرمجية ذات المسؤوليات المتعددة من المبادئ الأساسية لتحقيق هذه الجودة. ألقِ نظرة على المثال أدناه.

🔴 كود منخفض الجودة:

>>> def process(numbers):
...     cleaned = [number for number in numbers if number >= 0]
...     return sum(cleaned)
...

>>> print(process([1, 2, 3, -1, -2, -3]))
6

على الرغم من أن هذه الدالة قصيرة نوعًا ما، إلا أنها تؤدي مهامًا متعددة. أولًا، تُنقّي بيانات الإدخال بتصفية الأرقام السالبة. ثم تحسب الإجمالي وتُعيده إلى المُستدعي. الآن، ألقِ نظرة على النسخة المُحسّنة أدناه.

✅ كود عالي الجودة:

>>> def clean_data(numbers: list[int]) -> list[int]:
...     return [number for number in numbers if number >= 0]
...

>>> def calculate_total(numbers: list[int]) -> int:
...     return sum(numbers)
...

>>> cleaned = clean_data([1, 2, 3, -1, -2, -3])
>>> print(calculate_total(cleaned))
6

المتانة

كتابة أكواد قوية أمرٌ أساسيٌّ أيضًا في بايثون أو أي لغة برمجة أخرى. فالكود القوي قادرٌ على معالجة الأخطاء بسلاسة، ومنع الأعطال والسلوكيات والنتائج غير المتوقعة. اطلع على المثال أدناه، حيث تُبرمج دالةً تقسم عددين.

🔴 كود منخفض الجودة:

>>> def divide_numbers(a, b):
...     return a / b
...

>>> divide_numbers(4, 2)
2.0
>>> divide_numbers(4, 0)
Traceback (most recent call last):
    ...
ZeroDivisionError: division by zero

تقوم هذه الدالة بقسمة رقمين، كما هو متوقع. مع ذلك، عندما يكون المقسوم عليه صفرًا، يُعطّل الكود باستثناء ZeroDivisionError. لإصلاح المشكلة، يجب معالجة الاستثناء بشكل صحيح.

✅ كود عالي الجودة:

>>> def divide_numbers(a: float, b: float) -> float | None:
...     try:
...         return a / b
...     except ZeroDivisionError:
...         print("Error: can't divide by zero")
...

>>> divide_numbers(4, 2)
2.0
>>> divide_numbers(4, 0)
Error: can't divide by zero

الآن، تعالج دالتك الاستثناء، مما يمنع تعطل الكود. بدلًا من ذلك، تطبع رسالة خطأ إعلامية للمستخدم.

قابلية الاختبار

يُمكن القول إن جزءًا من الكود قابل للاختبار عندما يُتيح لك كتابة وتشغيل اختبارات آلية سريعة للتحقق من صحته. تأمل المثال البسيط أدناه.

🔴 كود منخفض الجودة:

def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

من الصعب اختبار هذه الدالة لأنها تستخدم دالة ()print المدمجة بدلاً من إرجاع نتيجة محددة. يعمل الكود من خلال تأثير جانبي، مما يزيد من صعوبة اختباره. على سبيل المثال، إليك اختبار يستفيد من PyTest:

import pytest

def test_greet(capsys):
    greet("Alice")
    captured = capsys.readouterr()
    assert captured.out.strip() == "Hello, Alice!"

هذه الحالة الاختبارية تعمل. مع ذلك، يصعب كتابتها لأنها تتطلب معرفة متقدمة نسبيًا بمكتبة PyTest.

يمكنك استبدال استدعاء ()print بعبارة return لتحسين إمكانية اختبار ()greet وتبسيط الاختبار.

✅ كود عالي الجودة:

def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

def test_greet():
    assert greet("Alice") == "Hello, Alice!"

الآن، تُعيد الدالة رسالة الترحيب. هذا يُسهّل كتابة حالة الاختبار ويتطلب معرفة أقل بـ PyTest. كما أنها أكثر كفاءة وسرعة في التشغيل، ما يجعل هذا الإصدار من الدالة ()greet أكثر قابلية للاختبار.

الكفاءة

الكفاءة عامل أساسي آخر يجب مراعاته عند تقييم جودة أي جزء من الكود. بشكل عام، يمكن النظر إلى الكفاءة من حيث سرعة التنفيذ واستهلاك الذاكرة.

اعتمادًا على مشروعك، قد تجد ميزات أخرى يمكن أخذها في الاعتبار لتقييم الكفاءة، بما في ذلك استخدام القرص، وزمن انتقال الشبكة، واستهلاك الطاقة، وغير ذلك الكثير.

فكر في الكود التالي الذي يحسب تسلسل فيبوناتشي لسلسلة من الأرقام باستخدام خوارزمية متكررة.

🔴 كود منخفض الجودة:

from time import perf_counter

def fibonacci_of(n):
    if n in {0, 1}:
        return n
    return fibonacci_of(n - 1) + fibonacci_of(n - 2)

start = perf_counter()
[fibonacci_of(n) for n in range(35)]  # Generate 35 Fibonacci numbers
end = perf_counter()

print(f"Execution time: {end - start:.2f} seconds")

قم بالمضي قدمًا وتشغيل هذا البرنامج النصي من سطر الأوامر الخاص بك:

$ python efficiency_v1.py
Execution time: 1.83 seconds

مدة التنفيذ ثانيتان تقريبًا. الآن، انظر إلى التنفيذ المُحسّن أدناه.

✅ كود عالي الجودة:

from time import perf_counter

cache = {0: 0, 1: 1}

def fibonacci_of(n):
    if n in cache:
        return cache[n]
    cache[n] = fibonacci_of(n - 1) + fibonacci_of(n - 2)
    return cache[n]

start = perf_counter()
[fibonacci_of(n) for n in range(35)]  # Generate 35 Fibonacci numbers
end = perf_counter()

print(f"Execution time: {end - start:.2f} seconds")

يُحسّن هذا التطبيق حساب فيبوناتشي باستخدام التخزين المؤقت. الآن، شغّل هذا الكود المُحسّن من سطر الأوامر مرة أخرى:

$ python efficiency_v1.py
Execution time: 0.01 seconds

رائع! هذا الكود أسرع بكثير من إصداره السابق. لقد حسّنت كفاءة الكود من خلال تحسين الأداء.

قابلية التوسع

تشير قابلية توسعة جزء من الكود إلى قدرته على التعامل مع زيادة عبء العمل أو حجم البيانات أو متطلبات المستخدمين دون المساس بأداء الكود أو استقراره أو صيانته. إنه مفهوم معقد نسبيًا، ولتوضيح ذلك، إليك مثال سريع على كود يتعامل مع زيادة حجم البيانات.

🔴 كود منخفض الجودة:

>>> def sum_even_numbers(numbers):
...     even_numbers = [number for number in numbers if number % 2 == 0]
...     return sum(even_numbers)
...

>>> sum_even_numbers([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
30

تقوم هذه الدالة بتصفية الأرقام الفردية من قائمة الإدخال، مما يُنشئ قائمة جديدة تحتوي على جميع القيم في الذاكرة. قد يُصبح هذا مُشكلة عند ازدياد حجم قائمة الإدخال بشكل كبير. لتحسين قابلية توسيع الكود مع ازدياد بيانات الإدخال، يُمكنك استبدال فهم القائمة بتعبير مُولّد.

✅ كود عالي الجودة:

>>> def sum_even_numbers(numbers):
...     return sum(number for number in numbers if number % 2 == 0)
...

>>> sum_even_numbers([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
30

يضمن تعبير المولد الذي تستخدمه كحجة لـ ()sum تخزين قيمة واحدة فقط في الذاكرة أثناء حساب الإجمالي.

الأمن

يمنع الكود الآمن الثغرات الأمنية، ويحمي البيانات الحساسة، ويحمي من الهجمات المحتملة أو المدخلات الضارة. يضمن اتباع أفضل الممارسات بقاء الأنظمة آمنة وموثوقة ومرنة ضد التهديدات الأمنية الشائعة.

من الأمثلة الجيدة على الكود المحفوف بالمخاطر هو عندما تقبل إدخال المستخدم دون التحقق من صحته، وتستخدم هذا الإدخال لمزيد من المعالجة.

🔴 كود منخفض الجودة:

user_input = "Amount to withdraw? "
amount = int(input(user_input))
available_balance = 1000
print(f"Here are your {amount:.2f}USD")
print(f"Your available balance is {available_balance - amount:.2f}USD")

يستخدم هذا الكود دالة ()input المُدمجة لجمع بيانات المستخدم. يجب على المستخدم تحديد المبلغ المراد سحبه:

$ python input_v1.py
Amount to withdrawn? 300
Here are your 300.00USD
Your available balance is 700.00USD

يأخذ البرنامج النصي بيانات الإدخال، ويُحاكي عملية سحب نقدي، ثم يحسب الرصيد النهائي. لنفترض الآن أنك أدخلت ما يلي:

$ python input_v1.py
Amount to withdrawn? 2000
Here are your 2000.00USD
Your available balance is -1000.00USD

في هذه الحالة، يوجد خطأ في الكود لأن قيمة الإدخال أكبر من المبلغ المتاح، ولا يوجد أي تحقق. ونتيجةً لذلك، يُعطي الكود مبلغًا أكبر من اللازم. قد يبدو هذا أمرًا غير طبيعي في الواقع، ولكنه مثال بسيط على ثغرة أمنية.

✅ كود عالي الجودة:

user_input = "Amount to withdraw? "
amount = int(input(user_input))
available_balance = 1000
if amount > available_balance:
    print("Insufficient funds")
    amount = 0
else:
    print(f"Here are your {amount:.2f}USD")

print(f"Your available balance is {available_balance - amount:.2f}USD")

في هذا الإصدار المحدث من الكود، يمكنك التأكد من أن المستخدم قدم مبلغًا صالحًا باستخدام عبارة شرطية للتحقق من الرصيد المتوفر.

إدارة التنازلات بين خصائص جودة الكود

أثناء كتابة الكود، غالبًا ما تواجه تناقضات بين خصائص جودة الكود المختلفة. في هذه الحالات، يجب أن تسعى إلى تحقيق توازن جيد. بعض القرارات تُعطي الأولوية لخاصية واحدة على حساب أخرى، وذلك وفقًا لأهداف المشروع وقيوده ومتطلباته.

فيما يلي بعض التعارضات الشائعة بين خصائص جودة التعليمات البرمجية:

ولموازنة هذه الصراعات، يجب عليك أن تأخذ بعين الاعتبار بعض العوامل التالية:

• متطلبات المشروع: ما هو الهدف الأساسي؟
• مهارات الفريق: من سيحافظ على الكود؟
• مرحلة التطوير: هل المشروع في مرحلة مبكرة أم أنه في مرحلة الإنتاج بالفعل؟
• سياق الاستخدام: ما هو مجال الاستخدام الخاص بالكود الخاص بك؟

بناءً على متطلبات برمجتك، يمكنك تحديد الخصائص التي تُفضّلها على غيرها. على سبيل المثال، إذا كنت تعمل في نظام يعتمد على الأداء، فمن المرجح أن تُفضّل الكفاءة على سهولة القراءة والصيانة. أما إذا كنت تعمل في نظام مالي، فقد تُفضّل الأمان على خصائص أخرى.

تطبيق أفضل الممارسات للحصول على كود عالي الجودة في بايثون

هناك العديد من الأمور التي يجب مراعاتها في رحلتك نحو كتابة كود بايثون عالي الجودة. أولًا، هذه الرحلة ليست موضوعية بحتة، فقد تكون هناك آراء ومشاعر قوية حول ماهية الكود عالي الجودة.

بينما يتفق معظم مطوري بايثون على الخصائص الرئيسية لجودة الكود، إلا أن أساليبهم لتحقيقها تختلف. عادةً ما تُطرح أكثر المواضيع جدلاً عند الحديث عن قابلية القراءة والصيانة والتوسع، نظرًا لصعوبة قياسها بموضوعية.

فيما يلي جدول يلخص الاستراتيجيات التي يمكنك اتباعها لكتابة كود بايثون عالي الجودة:

بالطبع، هذا الجدول ليس ملخصًا شاملًا للاستراتيجيات والتقنيات والأدوات اللازمة لتحقيق جودة الكود. ومع ذلك، فهو يُمثل نقطة انطلاق جيدة.

في الأقسام التالية، ستجد معلومات أكثر تفصيلاً حول بعض الاستراتيجيات والتقنيات والأدوات المدرجة في الجدول أعلاه.

دليل الأنماط

يُحدد دليل أسلوب الترميز إرشاداتٍ لكتابة الكود بطريقةٍ متسقة. عادةً ما تكون هذه الإرشادات تجميليةً في المقام الأول، أي أنها لا تُغير النتيجة المنطقية للكود، مع أن بعض الخيارات الأسلوبية تمنع الأخطاء المنطقية الشائعة. يُسهّل اتباع دليل أسلوبٍ باستمرار جعل الكود سهل القراءة والصيانة والتوسع.

بالنسبة لمعظم أكواد بايثون، يتوفر لديك PEP 8، وهو دليل أسلوب الترميز الرسمي والموصى به. يحتوي على قواعد الترميز الخاصة بكود بايثون، وهو مستخدم على نطاق واسع من قِبل مجتمع بايثون. إنه نقطة انطلاق ممتازة لأنه مُعرّف جيدًا ومُحسّن.

ملاحظة: في الوقت الحاضر، يتبع معظم أكواد Python الموجودة PEP 8. لذا فإن الكود الذي لا يتبعه قد يبدو غريبًا وقد يكون من الصعب قراءته بالنسبة لمطوري Python ذوي الخبرة.

ستجد أيضًا أن الشركات المتخصصة في تطوير البرمجيات باستخدام بايثون قد يكون لديها دليل أسلوب داخلي خاص بها. هذا هو الحال مع جوجل، التي لديها دليل أسلوب برمجة مُصمّم بعناية لمطوري بايثون لديها.

بالإضافة إلى ذلك، أنشأت بعض مشاريع بايثون أدلة أسلوب خاصة بها مع إرشادات خاصة بالمساهمين. ومن الأمثلة الجيدة على ذلك مشروع جانجو، الذي يحتوي على دليل أسلوب برمجة مخصص.

مراجعات الكود

مراجعة الكود هي عملية يقوم فيها المطورون بفحص وتقييم كود بعضهم البعض لضمان استيفائه لمعايير الجودة قبل دمجه في قاعدة الكود الرئيسية أو قاعدة الكود الإنتاجية. يمكن أن يُجري هذه العملية مطورون ذوو خبرة، حيث يقومون بمراجعة كود أعضاء الفريق الآخرين.

قد يكون لدى مدققي الكود بعض المسؤوليات التالية:

• التحقق من أن الكود يعمل كما هو متوقع
• التأكد من وضوح الكود، مع أسماء المتغيرات ذات المعنى والتعليقات المناسبة
• اكتشاف الكود المتكرر، وتشجيع التصميم المعياري، وتعزيز الوظائف القابلة لإعادة الاستخدام
• تحديد الأخطاء المنطقية والحالات الحدية والافتراضات غير الصحيحة
• التأكد من أن الكود يتعامل بشكل صحيح مع الأخطاء والحالات الحدية والمواقف الاستثنائية
• التأكد من أن الكود يتوافق مع إرشادات الأسلوب
• اكتشاف نقاط الضعف مثل عدم التحقق من صحة الإدخال أو الاستخدام غير الآمن للوظائف والكائنات
• اكتشاف الخوارزميات غير الفعالة أو العمليات كثيفة الموارد
• التأكد من أن الكود يحتوي على اختبارات وتغطية اختبار مرضية

كما يمكنك الاستنتاج، فإن مراجعة الكود الجيدة تتضمن التحقق من صحة الكود، وقابلية قراءته، وإمكانية صيانته، وأمانه، والعديد من عوامل الجودة الأخرى.

لإجراء مراجعة للكود، يستخدم المراجع عادةً منصة متخصصة مثل GitHub، مما يسمح له بتقديم تعليقات ذات صلة في شكل تعليقات واقتراحات لتغيير الكود والمزيد.

مراجعات الأكواد ضرورية لإنتاج أكواد بايثون عالية الجودة. فهي تُحسّن الكود الذي تتم مراجعته، وتساعد المطورين على النمو والتعلم، وتعزيز معايير الأكواد وأفضل الممارسات بشكل جماعي في الفريق.

مساعدو الذكاء الاصطناعي

يحظى الذكاء الاصطناعي (AI) ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs) باهتمام كبير هذه الأيام. تتمتع هذه الأدوات بإمكانيات متزايدة كأدوات مساعدة تساعدك في كتابة ومراجعة وتحسين وتوسيع وتوثيق واختبار وصيانة شيفرة بايثون الخاصة بك.

يُحسّن مساعدو الذكاء الاصطناعي جودة الكود من خلال تقديم المساعدة لك طوال عملية تطوير البرمجيات. بمساعدة مساعد الذكاء الاصطناعي، يمكنك القيام بما يلي:

• إنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية استنادًا إلى الأوصاف
• الحصول على إكمال الكود الواعي للسياق
• التحقق من الأخطاء المطبعية وأخطاء بناء الجملة
• تحليل الكود من أجل سهولة القراءة
• التأكد من أن الكود يتبع دليل نمط الكود
• جعل الكود قابلاً للصيانة من خلال تطبيق أفضل الممارسات
• تحديد الأخطاء المحتملة والأخطاء المنطقية
• فهم رسائل الخطأ والحصول على حلول سريعة
• تبسيط الكود المعقد
• تقليل التكرار أو إزالته
• استخدم الأساليب والممارسات البايثونية
• إنشاء سلاسل توثيقية وتعليقات وملفات README والوثائق
• كتابة اختبارات الوحدة للكود وتأكد من تغطية الاختبار الجيدة
• اكتشاف الثغرات الأمنية والمشكلات الشائعة
• تحديد الخوارزميات غير الفعالة وكتابة البدائل الأسرع

يمكنك أن تجعل هدفك استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة الكود وسير عمل التطوير بشكل عام. تذكر أنه مع أن الذكاء الاصطناعي قد لا يحل محلك، إلا أن من يتعلم استخدامه بفعالية سيحظى بميزة.

أدوات التوثيق

لتوثيق شيفرة بايثون، يمكنك الاستفادة من العديد من الأدوات المتاحة. قبل استعراض بعضها، من المهم ذكر PEP 257، الذي يصف قواعد سلاسل توثيق بايثون.

عادةً ما تكون سلسلة التوثيق سلسلة نصية بين علامتي اقتباس، تُكتب في بداية الوحدات النمطية والوظائف والفئات. الغرض منها هو توفير أبسط طبقة من توثيق الكود. تستفيد محررات الكود الحديثة وبيئات التطوير المتكاملة (IDE) من سلاسل التوثيق لعرض تعليمات سياقية أثناء العمل على الكود.

ربما يكون ملف README هو أكثر الوثائق شيوعًا التي تُكتب لمشروع بايثون. وهو مستند يُضاف عادةً إلى المجلد الجذر لمشروع برمجي، وغالبًا ما يكون دليلاً موجزًا ​​يوفر معلومات أساسية حول المشروع. للتعمق في أفضل الممارسات والأدوات لكتابة ملف README، اطلع على البرنامج التعليمي “إنشاء ملفات README ممتازة لمشاريع بايثون“.

أدوات فحص الكود

أنشأ مجتمع بايثون بعض الأدوات، المعروفة باسم “لينترز”، والتي يمكنك إعدادها واستخدامها للتحقق من جوانب مختلفة من الكود. تُحلل “لينترز” الكود بحثًا عن الأخطاء المحتملة، وروائح الكود، والالتزام بأدلة أسلوب الترميز مثل PEP 8. وهي تتحقق من:

• أخطاء بناء الجملة: اكتشاف مشكلات بناء الجملة الأساسية، مثل فقدان النقاط والفاصلات، واستخدام المتغيرات غير الصالحة، وما شابه ذلك.
• انتهاكات أسلوب الترميز: التحقق من صحة المسافة البادئة والتباعد واتفاقيات التسمية.
• الإستدعاءات والمتغيرات والأسماء غير المستخدمة: قم بتمييز التعليمات البرمجية غير الضرورية التي يمكن إزالتها.
• تعقيد الكود: تحذير من الودوال المعقدة للغاية والطرق أو الفئات الطويلة للغاية.
• الأخطاء المحتملة: اكتشاف مشكلات مثل المتغيرات والأسماء المظللة، والرمز الذي لا يمكن الوصول إليه أو الميت، وتوقيعات التابع والدالة غير الصحيحة.
• مشكلات التعامل مع الأخطاء: تحديد الاستثناءات الواسعة للغاية وكتل الاستثناء الفارغة.
• الكود غير الموثق: التحقق من وجود سلاسل توثيق مفقودة في الوحدات النمطية والفئات والدوال وما إلى ذلك.
• أفضل الممارسات: تقديم النصح ضد ممارسات البرمجة الرديئة، مثل قيم الوسيطات الافتراضية القابلة للتغيير.
• الثغرات الأمنية: تحذير من ممارسات البرمجة غير الآمنة، مثل كلمات المرور المبرمجة بشكل ثابت، ورموز واجهة برمجة التطبيقات المكشوفة، واستخدام ()eval و ()exec.
• تكرار الكود: تنبيه عند ظهور كتل الكود المتشابهة عدة مرات.

تحديد الوقت المناسب للتحقق من جودة الكود

يجب عليك التحقق من جودة شفرتك البرمجية بانتظام. إذا لم تتوفر الأتمتة والاتساق، فقد يغفل فريق أو مشروع كبير عن هدفه ويبدأ بكتابة شفرته البرمجية بجودة أقل. قد يحدث هذا ببطء، مشكلة صغيرة هنا وأخرى هناك. مع مرور الوقت، تتراكم كل هذه المشاكل، وفي النهاية قد ينتهي بك الأمر بقاعدة برمجية مليئة بالأخطاء، يصعب قراءتها وصيانتها، ويصعب توسيعها بميزات جديدة.

لتجنب الوقوع في فخ الجودة الرديئة، راجع كودك باستمرار! على سبيل المثال، يمكنك مراجعة الكود عند:

• اكتبه
• التزم به
• اختبره

يمكنك استخدام أدوات فحص الأكواد، ومدققات الأنواع الثابتة، والمنسقات، ومدققات الثغرات أثناء كتابة الكود. لتجنب عبء عمل إضافي، يُنصح بتخصيص وقت لتكوين بيئة التطوير الخاصة بك بحيث تعمل هذه الأدوات تلقائيًا أثناء كتابة الكود وحفظه. الأمر يتعلق عادةً بإيجاد الإضافة أو الامتداد المناسب لبيئة التطوير المتكاملة أو محرر النصوص الذي تختاره.

ربما تستخدم نظامًا للتحكم في الإصدارات (VCS) لإدارة شفرتك البرمجية. تحتوي معظم هذه الأنظمة على ميزات تتيح لك تشغيل البرامج النصية والاختبارات وعمليات التحقق الأخرى قبل اعتماد الشيفرة البرمجية. يمكنك استخدام هذه الإمكانيات لحظر أي شيفرة برمجية جديدة لا تلبي معايير الجودة لديك.

مع أن هذا قد يبدو مُرهِقًا، إلا أن تطبيق فحوصات الجودة على كل جزء من الكود يُعدّ خطوةً مهمةً نحو ضمان الاستقرار والجودة العالية. أتمتة العملية من البداية إلى النهاية طريقةٌ جيدةٌ لتجنب الكود منخفض الجودة.

أخيرًا، عند امتلاكك مجموعة جيدة من الاختبارات وإجرائها بشكل متكرر، قد تواجه اختبارات فاشلة بعد إضافة شيفرة جديدة أو إجراء تغييرات وإصلاحات. تتطلب هذه الاختبارات الفاشلة تصحيحات في الشيفرة، وهي فرص رائعة لتحسين جودتها. كما يُعد التطوير القائم على الاختبارات استراتيجية جيدة لضمان جودة الشيفرة.

لقد تعلمت الجوانب المختلفة التي تحدد جودة كود Python، بدءًا من الوظائف الأساسية وحتى الخصائص المتقدمة مثل قابلية القراءة وإمكانية الصيانة وقابلية التوسع.

لقد تعلمتَ أنه لإنتاج شيفرة برمجية عالية الجودة، يجب عليك الالتزام بمعايير الترميز واستخدام أدوات مثل أدوات التدقيق اللغوي (linters) ومدققات الأنواع والمنسقات. كما تعمقتَ في استراتيجيات وتقنيات مثل مراجعة الشيفرة البرمجية والاختبار واستخدام مساعدي الذكاء الاصطناعي.

كتابة أكواد برمجية عالية الجودة أمرٌ بالغ الأهمية لك كمطور بايثون. فالكود البرمجي عالي الجودة يُخفّض تكاليف التطوير، ويُقلّل الأخطاء، ويُسهّل التعاون بين زملاء العمل.

بفضل هذه المعرفة، يمكنك الآن كتابة ومراجعة وصيانة كود Python عالي الجودة بثقة، مما سيؤدي إلى عملية تطوير أكثر كفاءة وتطبيقات قوية.