Bonnes pratiques
Conception d'indicateurs (flags) de fonction efficaces
1. Clarté et simplicité
## Good Practice
def process_data(data, verbose=False, timeout=30):
pass
## Avoid Complexity
def process_data(data, **kwargs):
verbose = kwargs.get('verbose', False)
timeout = kwargs.get('timeout', 30)
Principes de conception des indicateurs
Matrice des principes
Principe |
Description |
Exemple |
Complexité minimale |
Garder les indicateurs simples |
debug=False |
But clair |
Chaque indicateur a un rôle spécifique |
recursive=True |
Comportement par défaut |
Fournir des valeurs par défaut sensées |
timeout=60 |
Indication de type et validation
from typing import Optional, Dict, Any
def robust_function(
data: list,
config: Optional[Dict[str, Any]] = None
) -> Dict[str, Any]:
## Validate input configuration
if config is not None:
validate_config(config)
## Process with optional configuration
return processed_data
Stratégies de gestion des erreurs
def flag_protected_function(
data: list,
mode: str = 'default'
) -> list:
## Predefined allowed modes
ALLOWED_MODES = {'default', 'strict', 'lenient'}
## Validate mode
if mode not in ALLOWED_MODES:
raise ValueError(f"Invalid mode. Choose from {ALLOWED_MODES}")
## Function logic based on mode
return processed_data
Visualisation du flux des indicateurs
graph TD
A[Function Call] --> B{Flag Validation}
B -->|Valid| C[Execute Function]
B -->|Invalid| D[Raise Error]
C --> E[Return Result]
Techniques d'optimisation
- Minimiser la complexité des indicateurs
- Utiliser des indications de type
- Implémenter une validation précoce
- Fournir une documentation claire
Modèles de documentation
def advanced_data_processor(
data: list,
normalize: bool = False,
filter_threshold: float = 0.5
) -> list:
"""
Process data with optional normalization and filtering.
Args:
data: Input data list
normalize: Whether to normalize data
filter_threshold: Threshold for data filtering
Returns:
Processed data list
"""
## Implementation details
pass
Anti-modèles courants
Ce qu'il faut éviter
- Trop d'indicateurs
- Buts des indicateurs non clairs
- Nommage des indicateurs incohérent
- Interactions complexes entre les indicateurs
LabEx Insight
Chez LabEx, nous recommandons une approche équilibrée pour les indicateurs de fonction : les rendre clairs, utiles et faciles à comprendre.
Gestion avancée des indicateurs
Contrôle des indicateurs basé sur les décorateurs
def validate_flags(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
## Pre-execution flag validation
validate_input_flags(kwargs)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@validate_flags
def complex_operation(data, mode='default'):
## Function implementation
pass
Points clés à retenir
- Garder les indicateurs simples et significatifs
- Fournir des comportements par défaut clairs
- Implémenter une validation solide
- Utiliser des indications de type et une documentation
- Prendre en compte les implications sur les performances