一篇文章带你了解谷歌这些大厂是怎么写Python代码的

作为一名Python开发者，我们应该如何写出高质量、高效率的Python代码？这就需要我们去了解那些在业界颇有影响力的大厂是怎样写Python代码的。本文将以谷歌为例，带大家了解谷歌这些大厂是怎么写Python代码的。

1. 代码风格

谷歌采用了PEP 8作为Python代码风格的基本规范。PEP 8提供了大量的规范，在谷歌内部还会加入一些特定的规范。例如，函数的命名要求使用有意义的单词组成，必须有详细的注释说明，注释的规范也要遵循PEP 8的规定。

除此之外，谷歌还会使用代码静态检查工具pylint来帮助发现代码中的错误或风格问题，以保证代码的质量。PyLint对代码进行静态分析，指出代码中潜在的错误和不规范的代码风格，是非常有用的工具。

谷歌非常重视测试代码的编写，因此他们会在设计阶段就考虑如何编写测试代码，并希望测试代码可以与实际代码同步发展。在谷歌内部，他们会使用unittest进行单元测试，使用pytest进行集成测试。

同时，他们还会使用Continuous Integration(CI)工具来自动化测试代码的运行和测试报告的生成，这样可以让开发者更快地了解到代码的质量情况。常见的CI工具有Travis CI、Jenkins等。

下面以Matplotlib为例，看看谷歌是怎么编写Python代码的。

Matplotlib遵循了PEP 8的代码风格规范，同时还在代码中加入了注释，以便其他开发者更容易地理解代码。

Matplotlib非常注重测试代码的编写，其中除了使用unittest和pytest进行测试以外，还会使用Travis CI和Coveralls等工具进行持续集成和测试覆盖率的统计。

再以谷歌开源的深度学习框架TensorFlow为例，看看谷歌是怎么编写Python代码的。

TensorFlow也遵循了PEP 8的代码风格规范，并采用了谷歌Python代码风格规范的指南，以便每个开发者编写的代码具有可读性和可维护性。

针对TensorFlow的代码量巨大且会多人协作的情况，谷歌还使用了Google's Python Style Guide，指导每个开发者编写出一致的代码风格，一直延用至今。

TensorFlow同样非常注重测试代码的编写，其中除了使用unittest和pytest进行测试以外，还会使用TensorFlow test suite进行测试，以确保代码的正确性。

同时，谷歌会使用Bazel进行TensorFlow的CI，以确保每次提交的代码都能正常通过集成测试，并在实际使用时不会出现问题。

以上就是谷歌这些大厂是怎样写Python代码的方式，希望本文可以对大家了解企业级Python编码提供一些参考。当然，除了谷歌以外，许多其他的大型科技公司也都采取类似的方式来规范Python代码的编写。