Comment comprendre facilement le code Python des autres?

Comprendre facilement le code Python des autres?

Inestimable pour renforcer votre préparation aux entretiens DSA

Naviguer à travers le code Python de quelqu’un d’autre peut souvent donner l’impression d’explorer une terre étrangère. Que vous collaboriez sur un projet, contribuiez à un logiciel open-source ou héritiez d’un code, la capacité à comprendre et à donner un sens aux bases de code inconnues est une compétence cruciale pour tout développeur. Bien que les défis puissent sembler intimidants, il existe des stratégies et des techniques qui peuvent considérablement simplifier le processus de compréhension du code Python des autres. Dans ce guide, nous explorerons des méthodes éprouvées qui vous permettront de démêler les subtilités du code étranger avec confiance et efficacité. À la fin, vous serez équipé de précieuses connaissances pour entrer sans difficulté dans le monde du code Python des autres et en faire le vôtre.

Le défi de comprendre le code des autres

  1. Différents styles et conventions : Chaque développeur a son propre style de codage et lorsque vous êtes chargé de comprendre le code écrit par quelqu’un d’autre, son approche peut différer considérablement de la vôtre. Les noms de variables, la mise en forme et la structure générale peuvent être inconnus, ce qui rend plus difficile de suivre la logique.
  2. Manque de commentaires et de documentation : Des commentaires clairs et une documentation complète jouent un rôle crucial pour expliquer le but et la fonctionnalité du code. Cependant, tous les codes ne sont pas accompagnés d’une documentation exhaustive, ce qui vous oblige à décrypter la logique uniquement à partir du code lui-même.
  3. Algorithmes complexes et logique : Parfois, vous rencontrez des algorithmes complexes ou une logique complexe qui est difficile à comprendre sans une compréhension approfondie du domaine du problème. Cette complexité peut entraîner confusion et frustration lors de la tentative de compréhension du fonctionnement du code.
  4. Manque de contexte : Le code existe souvent au sein d’un système ou d’un projet plus vaste. Sans comprendre le contexte plus large dans lequel s’inscrit le code, il peut être difficile de comprendre son but et sa fonctionnalité.

Essayons de comprendre le code ci-dessous qui trouve la plus longue sous-chaîne palindrome à partir de la chaîne donnée

class Solution:    def longestPalindrome(self, s: str) -> str:        res = ""        for i in range(len(s)):            # cas impair, comme "aba"            tmp = self.helper(s, i, i)            if len(tmp) > len(res):                res = tmp            # cas pair, comme "abba"            tmp = self.helper(s, i, i + 1)            if len(tmp) > len(res):                res = tmp        return res    # obtenir le plus long palindrome, l, r sont les index du milieu    # de l'intérieur vers l'extérieur    def helper(self, s, l, r):        while l >= 0 and r < len(s) and s[l] == s[r]:            l -= 1;            r += 1        return s[l + 1:r]s = "babad"sol = Solution()sol.longestPalindrome(s)

Essayons d’exécuter le code ci-dessus ; si nous passons babad en tant que chaîne d’entrée

res = ’’ , maintenant i = 0

res = ‘b’ , maintenant i = 1

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res = bab

i = 2

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res = bab

pour i = 3

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res = bab

pour i = 4

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Toutes les analyses précédemment mentionnées peuvent être facilement effectuées en intégrant simplement une seule ligne de code à l’aide de PySnooper.

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Comment fonctionne Pysnooper ?

La fonctionnalité de Pysnooper est basée sur le concept de “snooping” de l’exécution de votre code. En ajoutant un décorateur ou un gestionnaire de contexte à vos fonctions ou blocs de code, vous permettez à Pysnooper de consigner divers aspects de l’exécution. Voici un aperçu basique du fonctionnement de Pysnooper :

  1. Installation : Commencez par installer Pysnooper à l’aide de pip.
pip install pysnooper

2. Utilisation : Vous pouvez utiliser Pysnooper soit comme décorateur soit comme gestionnaire de contexte. Lorsque vous décorez une fonction ou utilisez le gestionnaire de contexte dans un bloc de code, Pysnooper consigne les valeurs des variables et les appels de fonctions au fur et à mesure de l’exécution du code.

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3. Sortie : Lorsque le code est exécuté, Pysnooper capture et affiche des journaux détaillés qui incluent les valeurs des variables, les arguments des fonctions, les valeurs de retour et les temps d’exécution. Ces informations sont extrêmement utiles pour comprendre le comportement du code et identifier les problèmes.

4. Redirection vers un journal : Si vous trouvez le processus d’impression de la sortie à l’écran un peu fastidieux, il existe une alternative plus fluide. Vous pouvez facilement rediriger votre sortie vers un fichier journal, réduisant ainsi l’encombrement à l’écran et rendant votre processus de débogage plus concentré et efficace.

Pour cela, une simple modification de la ligne du décorateur suffit :

@pysnooper.snoop('/my/log/output.log')

Avantages de l’utilisation de Pysnooper

  1. Informations en temps réel : Pysnooper fournit des informations en temps réel sur l’exécution de votre code, vous permettant de voir exactement ce qui se passe à chaque étape. Cela peut considérablement réduire le temps passé sur le débogage manuel.
  2. Intrusion minimale : Contrairement aux instructions d’impression traditionnelles qui encombrent votre code, l’injection dynamique de déclarations de journalisation de Pysnooper garde votre base de code propre et lisible.
  3. Débogage détaillé : Les journaux détaillés de Pysnooper vous permettent de retracer le flux de votre code, ce qui facilite le repérage des erreurs et des comportements inattendus.
  4. Analyse des appels de fonctions : En consignant les appels de fonctions et leurs arguments, Pysnooper facilite la compréhension de l’interaction entre vos fonctions.
  5. Informations sur les performances : Pysnooper consigne également les temps d’exécution, ce qui vous permet d’identifier les goulots d’étranglement et les problèmes de performance dans votre code.

Conclusion

L’incorporation de PySnooper dans votre flux de travail Python élève vos processus de débogage et d’analyse à de nouveaux sommets. La simplicité même d’ajouter une seule ligne de code apporte une richesse d’informations qui nécessiteraient autrement des configurations complexes. Adoptez l’efficacité et la clarté offertes par PySnooper, et révolutionnez votre approche du débogage et de l’analyse.

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