前言
编写高质量的 Python 代码不仅有助于提高代码的可读性和可维护性，还能增强团队合作效率。下面是一套适用于高级算法程序员的 Python 项目代码书写规范。这套规范涵盖了代码结构、命名约定、注释、文档、测试等方面。
1. 项目结构
项目根目录:src: 源代码目录，核心算法tests: 测试代码目录，测试脚本文件docs: 文档目录，说明文档data: 数据目录scripts: 脚本目录requirements.txt: 依赖管理文件setup.py: 项目打包配置文件README.md: 项目说明文件LICENSE: 许可证文件Makefile: 自动化任务文件
2. 编码和缩进
编码: 使用 UTF-8 编码。缩进: 使用 4 个空格进行缩进，避免使用制表符。
3. 文件和函数
文件: 每个文件应该有一个简短的描述，说明文件的目的，一般放在文件开头。函数:函数名称应使用小写字母和下划线分隔单词（snake_case）。函数应该具有单一职责。函数应该尽量简短，不超过 20 行。
4. 变量和常量
变量:使用小写字母和下划线分隔单词（snake_case）。避免使用单字母变量名，除非是循环索引等简单场景。常量:全部使用大写字母，单词间使用下划线分隔（UPPER_CASE）。常量应在文件顶部声明。
5. 类和对象
类:类名使用驼峰式命名（CamelCase）。类应遵循单一职责原则。类应该有文档字符串，描述类的职责和用法。对象:使用小写字母和下划线分隔单词（snake_case）。遵循“鸭子类型”原则，关注行为而非类型。
注意：尽量使用面向对象的方式写，少用函数的形式，使用类和对象的形式，方便团队集成和调用
6. 注释和文档
注释:在复杂的逻辑、算法实现前后添加注释。注释应简洁明了，避免冗余。文档:每个模块、类、函数都应该有文档字符串。文档字符串应使用 Google 或 Numpy 样式。文档字符串应描述函数的目的、参数、返回值等。
7. 异常处理
异常:明确捕获异常，避免使用通用异常处理。使用 try-except 结构来处理预期的异常。使用 finally 子句来清理资源。
8. 测试
单元测试:为每个函数编写单元测试。使用 unittest 或 pytest 框架。集成测试:测试模块间的交互。性能测试:对关键路径和算法进行基准测试。使用 timeit 或 pytest-benchmark。
9. 代码审查
代码审查:实施代码审查流程。使用 GitHub/GitLab 的 Pull Request 功能。确保每次提交都经过审查。
10. 代码风格工具
Linters:使用 flake8 或 black 来保持一致的代码风格。Formatter:使用 autopep8 或 black 来自动格式化代码。
