代码结构优化 🔧
- 模块划分：遵循单一职责原则，每个模块只处理一个功能
- 目录规范：使用
src/,tests/,docs/等清晰目录结构 - 依赖管理：通过
requirements.txt或Pipfile明确依赖版本
命名规范 🔍
- 变量命名：使用小写字母和下划线，如
user_name - 函数命名：动词开头，如
calculate_total() - 类命名：大写驼峰，如
DataProcessor
注释与文档 📝
- 文档字符串：使用Google风格，如
"""功能描述""" - 代码注释：解释复杂逻辑，避免冗余
- API文档：推荐使用
Sphinx或MkDocs生成自动化文档
错误处理 🛡️
- 异常捕获：具体捕获而非泛泛使用
except Exception - 日志记录：通过
logging模块替代print调试 - 输入验证：使用
pydantic或voluptuous进行数据校验
性能优化 ⚡
- 避免全局变量：使用
__slots__优化类内存占用 - 列表推导式：替代传统循环提升效率
- 缓存机制：通过
functools.lru_cache减少重复计算