Pythonic

Pythonic

“Pythonic” è un termine che descrive lo stile di programmazione e le convenzioni utilizzate dalla comunità Python per scrivere codice Python leggibile, elegante, efficiente e facile da mantenere.

Essere “Pythonic” significa scrivere codice in modo che sia facile da capire, utilizzando nomi di variabili significativi, evitando codice ridondante, utilizzando funzioni e strutture dati specifiche di Python, e seguendo le convenzioni di stile del codice Python.

Le convenzioni di stile del codice Python, descritte in PEP 8 (Python Enhancement Proposal 8), includono ad esempio l’indentazione di quattro spazi per ogni livello di indentazione, l’uso di nomi di variabili in minuscolo separati da underscore per le variabili e le funzioni, l’uso di docstrings per documentare il codice e così via.

Seguire lo stile Pythonic rende il codice Python più leggibile e più facile da mantenere per gli sviluppatori, facilitando la collaborazione e la condivisione del codice. Inoltre, scrivere codice Pythonic aiuta gli sviluppatori a sfruttare al meglio le funzionalità uniche e potenti di Python.

La comunità Python

La comunità Python è una comunità globale di sviluppatori e appassionati di Python, il linguaggio di programmazione ad alto livello, interpretato, orientato agli oggetti e di facile apprendimento.

La comunità Python è nota per essere inclusiva, aperta e accogliente verso nuovi membri e contribuenti. La comunità offre un’ampia gamma di risorse per gli sviluppatori Python di tutti i livelli, tra cui forum di discussione, gruppi di utenti locali, conferenze, workshop, tutorial e documentazione dettagliata.

Uno dei principali pilastri della comunità Python è il supporto e la collaborazione. Gli sviluppatori Python di tutto il mondo lavorano insieme per sviluppare e migliorare il linguaggio, creare strumenti e librerie, scrivere documentazione, risolvere bug e fornire supporto agli utenti.

Inoltre, la comunità Python è nota per il suo vasto ecosistema di librerie e strumenti open source. Python ha una vasta collezione di librerie standard, che includono librerie per l’elaborazione di stringhe, la gestione dei file, il networking, la creazione di interfacce grafiche utente e molto altro ancora. Inoltre, esistono migliaia di librerie e strumenti di terze parti disponibili su siti come PyPI (Python Package Index), che estendono le funzionalità di Python in vari campi come la data science, il machine learning, il web development e molto altro ancora.

Strumenti e risorse

La comunità Python utilizza una vasta gamma di strumenti e risorse per lo sviluppo di software, la condivisione di conoscenze e la collaborazione. Ecco alcuni degli strumenti e delle risorse più utilizzati:

1. L’interprete Python: l’interprete Python è il programma che esegue il codice Python. Gli sviluppatori utilizzano l’interprete per eseguire, testare e debuggare il proprio codice.
2. L’editor di codice: gli sviluppatori Python utilizzano diversi editor di codice per scrivere il proprio codice Python. Alcuni degli editor più popolari sono Visual Studio Code, PyCharm, Sublime Text e Atom.
3. Jupyter Notebook: Jupyter Notebook è un’applicazione web open source che consente agli utenti di creare e condividere documenti contenenti codice Python, testo, immagini e grafici interattivi. È ampiamente utilizzato nella comunità Python per la data science e l’analisi dei dati.
4. Git: Git è un sistema di controllo versione distribuito utilizzato per il versioning e la gestione del codice sorgente. La comunità Python utilizza Git per la condivisione e il contributo del codice Python.
5. GitHub: GitHub è una piattaforma di hosting web per lo sviluppo collaborativo di software basata su Git. La comunità Python utilizza GitHub per l’hosting e la condivisione del codice Python, la gestione dei problemi e la collaborazione.
6. PyPI: PyPI (Python Package Index) è il principale sito di distribuzione di pacchetti Python open source. Gli sviluppatori Python utilizzano PyPI per cercare e installare pacchetti Python per estendere le funzionalità di Python.
7. Stack Overflow: Stack Overflow è una piattaforma di domande e risposte utilizzata dalla comunità Python per risolvere problemi e condividere conoscenze.

Questi sono solo alcuni degli strumenti e delle risorse più utilizzati dalla comunità Python.

La comunità Python è conosciuta per essere aperta e inclusiva, quindi gli sviluppatori sono sempre pronti ad accogliere e utilizzare nuovi strumenti e risorse a seconda delle loro esigenze e preferenze personali.

Codice pythonic

Il codice Pythonic si basa su alcuni fondamenti che sono importanti per scrivere codice Python di alta qualità e leggibile. Ecco alcuni dei principi fondamentali del codice Pythonic:

1. Chiarezza: Il codice dovrebbe essere scritto in modo chiaro e leggibile. Il codice Pythonic utilizza nomi di variabili e funzioni esplicativi e mantiene le linee di codice brevi e pulite.
2. Esplicità: Il codice dovrebbe essere esplicito e non ambiguo. Il codice Pythonic evita l’utilizzo di costrutti complessi e troppo “magici” che possono rendere il codice difficile da comprendere e mantenere.
3. Eleganza: Il codice dovrebbe essere scritto con eleganza e semplicità. Il codice Pythonic utilizza funzionalità del linguaggio Python come le list comprehension, le funzioni lambda e le espressioni condizionali per ridurre la complessità del codice.
4. Lettura: Il codice dovrebbe essere scritto per la lettura e non per la scrittura. Il codice Pythonic utilizza nomi di variabili e funzioni esplicativi e mantiene le linee di codice brevi e pulite, in modo che sia facile da comprendere e modificare.
5. Riusabilità: Il codice dovrebbe essere scritto in modo che possa essere riutilizzato in altre parti del programma o in altri progetti. Il codice Pythonic utilizza funzioni e classi modulari e ben progettati per promuovere la riusabilità del codice.
6. Coerenza: Il codice dovrebbe essere coerente in stile e convenzioni. Il codice Pythonic segue le linee guida di stile Python come PEP 8 per garantire la coerenza nel codice.
7. Testabilità: Il codice dovrebbe essere scritto in modo da essere facilmente testabile. Il codice Pythonic utilizza test unitari e lo sviluppo guidato dai test per garantire che il codice funzioni correttamente e senza bug.

Questi sono solo alcuni dei principi fondamentali del codice Pythonic.

Seguendo questi principi, gli sviluppatori Python possono scrivere codice leggibile, manutenibile e di alta qualità.

Esempi di codice pythonic

Di seguito degli esempi con le differenze fra codice non pythonic e codice pythonic.

Chiarezza

# Non-Pythonic
x= 5
if x> 10:
   y=2*x
else:
    y= x-3

# Pythonic
x = 5
if x > 10:
    y = 2 * x
else:
    y = x - 3

Nell’esempio non-pythonic non ci sono errori, ma la versione pythonic è più chiara, perché l’indentazione è uniforme e l’uso di spazi bianchi è coerente.

Esplicità

# Non-Pythonic
result = (x + y) ** 2

# Pythonic
squared_sum = (x + y) ** 2

L’esempio non-pythonic è ambiguo perché non spiega cosa rappresenti “result”, mentre la versione pythonic utilizza una variabile esplicativa e facile da capire.

Eleganza

# Non-Pythonic
doubled = []
for number in numbers:
    if number % 2 == 0:
        doubled.append(number * 2)

# Pythonic
doubled = [number * 2 for number in numbers if number % 2 == 0]

Nell’esempio non-pythonic ci sono diverse linee di codice per ottenere lo stesso risultato, mentre la versione pythonic utilizza una list comprehension che rende il codice più elegante.

Lettura

# Non-Pythonic
def xyz(a, b, c):
    d = a + b + c
    return d * 2

# Pythonic
def calculate_sum_and_double(a, b, c):
    sum = a + b + c
    return sum * 2

Nell’esempio non-pythonic i nomi delle variabili e della funzione non sono esplicativi, mentre la versione pythonic utilizza nomi di variabili e funzioni chiari e facilmente comprensibili.

Riusabilità

# Non-Pythonic
def calculate_average(numbers):
    total = sum(numbers)
    length = len(numbers)
    average = total / length
    return average

# Pythonic
from statistics import mean

def calculate_average(numbers):
    return mean(numbers)

Nell’esempio non-pythonic il codice calcola la media di una lista di numeri in modo esplicito, mentre la versione pythonic utilizza una funzione predefinita che calcola la media in modo più efficiente.

Coerenza

# Non-Pythonic
x=1
y=2
if x>y:
    print('x is greater than y')
else:
    print('y is greater than x')

# Pythonic
x = 1
y = 2
if x > y:
    print('x is greater than y')
else:
    print('y is greater than x')

Nell’esempio non-pythonic ci sono alcuni problemi di stile, come l’uso di maiuscole e minuscole miste nei nomi delle variabili e l’assenza di spazi bianchi uniformi, mentre la versione pythonic segue le convenzioni di stile Python.

Testabilità

# Non-Pythonic
def calculate_total_price(products):
    total = 0
    for product in products:
        total += product['price'] * product['quantity']
    if total > 100:
        total *= 0.9
    return total

# Pythonic
def calculate_total_price(products):
    total = sum(product['price'] * product['quantity'] for product in products)
    discount = 0.1 if total > 100 else 0
    return total * (1 - discount)

Nell’esempio non-pythonic, la funzione calculate_total_price() calcola il prezzo totale dei prodotti in base al loro prezzo e quantità, applicando un ulteriore sconto se il prezzo totale è superiore a 100. Questo codice è difficile da testare perché la logica è divisa in due parti: il calcolo del prezzo totale e l’applicazione dello sconto. Inoltre, la funzione utilizza una struttura di controllo (if) per decidere se applicare lo sconto, il che può causare problemi di testabilità.

La versione pythonic, invece, utilizza una sola espressione per calcolare il prezzo totale utilizzando una generatore expression. La logica dello sconto viene espressa in modo più compatto e leggibile, utilizzando un’operazione ternaria per stabilire se applicare o meno lo sconto. In questo modo, la funzione è più facile da testare perché la logica è unitaria e l’intero flusso può essere testato con un input specifico.

Test

I test sono un aspetto cruciale dello sviluppo del software e sono fondamentali per garantire che il software funzioni correttamente e soddisfi i requisiti funzionali e non funzionali. Ecco alcune ragioni per cui i test sono importanti:

1. Rilevazione tempestiva degli errori: i test aiutano a rilevare gli errori di codice il prima possibile durante lo sviluppo. Ciò consente di risolvere i problemi prima che diventino costosi da correggere.
2. Riduzione dei rischi: i test aiutano a identificare i problemi di sicurezza, di prestazioni e di usabilità prima che il software venga rilasciato.
3. Conformità ai requisiti: i test consentono di verificare che il software soddisfi tutti i requisiti funzionali e non funzionali.
4. Manutenzione del codice: i test aiutano a mantenere il codice quando vengono apportate modifiche. Ciò consente di evitare la creazione di nuovi problemi e di verificare che il software continui a funzionare correttamente.
5. Condivisione del codice: i test aiutano a condividere il codice con altri membri del team o della comunità open-source. Ciò consente di garantire che le modifiche apportate al codice non interrompano le funzionalità esistenti.

In sintesi, i test sono fondamentali per garantire che il software funzioni correttamente, ridurre i rischi, soddisfare i requisiti e facilitare la manutenzione e la condivisione del codice.

Conclusioni

Abbiamo parlato di diversi argomenti relativi a Python, tra cui la comunità open source, il codice Pythonic e l’importanza dei test. Python è un linguaggio di programmazione versatile e potente che sta guadagnando sempre più popolarità tra gli sviluppatori di tutto il mondo.

Articolo redatto grazie a ChatGPT