Библиотека питониста | Python, Django, Flask

📌 Холивар: одна строка — одно действие

В сообществе Python-программистов давно спорят: как лучше оформлять код — разбивать каждое действие на отдельную строку или использовать методные цепочки?

➡️ Подход «одна строка — одно действие»:
— Улучшает читаемость
— Упрощает отладку
— Позволяет легко комментировать каждое действие
— Делает git diff и blame более наглядными

Пример:

df = df.dropna()
df = df[df["age"] > 18]
df = df.sort_values("score", ascending=False)
df = df.reset_index(drop=True)

➡️ Подход с цепочками методов:
— Более выразителен, особенно при работе с данными
— Помогает избежать временных переменных
— Позволяет видеть весь «путь трансформации» объекта в одном месте
— Хорошо работает с API вроде pandas, SQLAlchemy, Fluent-style интерфейсами

Пример:

df = (
    df.dropna()
      [df["age"] > 18]
      .sort_values("score", ascending=False)
      .reset_index(drop=True)
)

⚠️ Но где проходит граница между выразительностью и нечитаемым монолитом?

💬 А вы что предпочитаете в повседневной практике — лаконичные цепочки или строго пошаговый стиль?
Приводите примеры, делитесь опытом — обсудим!

Библиотека питониста #междусобойчик

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍7❤4🔥3❤‍🔥1

www.tgoop.com/pyproglib/6866

3.42K viewsJun 21 at 13:04

📌 Холивар: одна строка — одно действие

В сообществе Python-программистов давно спорят: как лучше оформлять код — разбивать каждое действие на отдельную строку или использовать методные цепочки?

➡️ Подход «одна строка — одно действие»:
— Улучшает читаемость
— Упрощает отладку
— Позволяет легко комментировать каждое действие
— Делает git diff и blame более наглядными

Пример:

df = df.dropna()
df = df[df["age"] > 18]
df = df.sort_values("score", ascending=False)
df = df.reset_index(drop=True)

df = (
    df.dropna()
      [df["age"] > 18]
      .sort_values("score", ascending=False)
      .reset_index(drop=True)
)