1. 什麼是 PEP 8
PEP 8 是 Python 程式碼的官方風格指南，旨在維持一致性並提升可讀性。特別是在大型專案或團隊開發中，遵循統一的規則集合有助於確保程式碼更易於理解，且更具可維護性。
PEP 8 的關鍵規則
- 縮排：每層縮排使用四個空格，避免使用 Tab。使用空格可在所有編輯器中呈現一致的外觀，並防止團隊內的混淆。
- 行長：建議每行最多 79 個字元。這有助於在編輯器中保持可視性，並讓多位貢獻者的程式碼審查更順暢。
- 空白行：在頂層函式類別之間插入兩個空白行，在同一類別內的方法之間插入一個空白行，以組織程式碼庫並提升可讀性。
- 匯入順序：依序排列匯入：標準函式庫模組、第三方模組、本地模組。每個群組之間插入一個空白行。這可視覺上區分模組類型，使程式碼更易於理解。
- 註解：一致、簡潔且清晰地撰寫註解，目的是補充程式碼的目的，而非重複程式碼本身。
遵守 PEP 8 的指引，您的 Python 程式碼將具備一致性，且更容易讓其他開發者理解。
2. 變數命名慣例
在 Python 中，建議使用 snake_case 來命名變數。snake_case 以底線（_）分隔單字，且僅使用小寫字母。此風格讓變數名稱在視覺上更易辨識，且能快速顯示其用途。
良好範例：total_count、user_name、average_speed
不佳範例：totalCount、UserName、AverageSpeed
使用具意義的名稱
變數名稱應該能反映其內容或角色。特別是旗標或狀態追蹤變數，使用 is_ 或 has_ 作為前綴可明確說明其角色。
- 良好範例：
is_active、has_data、total_amount - 不佳範例：
flag、value、temp
3. 函式命名慣例
函式名稱也應使用 snake_case，且最佳實踐是以動詞開頭，以清楚表達函式的行為。以動詞作為函式名稱的開頭，可讓其角色立即顯而易見。
良好範例：fetch_user_data、calculate_average、process_order
不佳範例：getData、Calculate_Average、orderProcess
重點：使用動詞
函式名稱應以動詞開頭，使其功能一目了然。例如，calculate_total 或 is_valid 明確定義了函式的目的。避免使用過長或冗餘的名稱；應追求簡潔與清晰。
4. 類別命名慣例
類別名稱應使用 CamelCase。CamelCase 會將每個單字的首字母大寫且不使用底線，這有助於維持類別名稱的統一格式。
良好範例：UserProfile、OrderProcessor、DataManager
不佳範例：user_profile、order_processor、data_manager
讓類別角色清晰
因為類別是物件的藍圖，為其取一個能清楚表達目的的名稱相當重要。例如，UserManager 管理使用者，FileHandler 處理檔案操作。
5. 常數命名慣例
常數用於保存不應變動的值。它們應全部使用大寫字母，單字之間以底線分隔（UPPER_SNAKE_CASE），以明確表示其為常數。
良好範例：MAX_RETRIES、BASE_URL、TIMEOUT_LIMIT
不佳範例：maxRetries、baseurl、TimeoutLimit
讓常數管理更容易
相關的常數可以一起定義在同一個類別或檔案中，以簡化維護。例如，將應用程式設定相關的常數集中於 Config 類別，能讓它們更易於引用與管理。
6. 模組與套件的命名慣例
模組與套件名稱應使用簡短、清晰的小寫字詞。盡可能避免使用底線，並選擇能明確反映其在專案中角色的名稱。
良好範例: utils, data_processing, core
不佳範例: DataProcessing, CoreUtilsPackage, Helper_Functions
遵守模組與套件的命名慣例有助於組織專案，並讓其他開發者更容易使用。
7. 私有變數與方法的命名
雖然 Python 並未強制存取控制，但你可以在名稱前加上底線 (_) 來表示私有變數或方法。這表示該成員僅供內部使用，並向其他開發者傳達此意圖。
良好範例: _internal_method, _private_data
不佳範例: internalMethod, PrivateData
使用雙底線 (__) 開頭
當名稱以雙底線 (__) 開頭時，會觸發名稱改寫（name mangling），從而避免在子類別中意外被覆寫。這在大型類別設計中尤其有用。
8. 特殊命名規則（dunder 方法）
Python 定義了稱為「dunder 方法」的特殊方法（名稱前後皆有雙底線）。這些方法用於在 Python 中實作標準行為或協定。
範例
__init__：在類別實例被初始化時呼叫__str__：回傳物件的字串表示__len__：回傳物件的長度
由於這些方法具有特定用途，必須有意且正確地使用它們。
9. 命名慣例與最佳實踐的重要性
遵循命名慣例可提升程式碼的可讀性與可維護性，並增進團隊開發效率。適當的命名讓程式碼更易於理解、在修正或除錯時更方便回顧，並有助於提升整體專案品質。
命名的一致性
採用一致的命名慣例，其他開發者能更輕鬆理解你的程式碼，且程式碼審查或重構也能更順利進行。當命名風格統一時，變數、函式等識別子會立即以其角色被辨識，使程式碼自然更易於追蹤。
使用具意義的名稱
變數或函式等識別子應使用能清楚表達其角色或用途的名稱。例如，total_count 或 is_valid 直觀地說明其意義。避免使用模糊的名稱，如「temp」或「value」，而應採用具體且清晰的名稱。
避免過度縮寫或裝飾
過度縮寫或在命名上過度裝飾實上會降低可讀性。遵循 Python 的命名慣例，選擇簡短且具意義的名稱，可提升程式碼的可讀性。
10. 實務上有用的工具與技巧
在 PEP 8 規範下維持命名慣例，使用自動格式化與靜態分析工具會更為輕鬆。以下是可在實務中使用的工具。
- Black：Python 的自動程式碼格式化工具。它會重新排版程式碼以符合 PEP 8，確保整個程式碼庫的縮排、間距與命名慣例保持一致。
- Pylint：靜態分析工具，可檢查命名違規、錯誤與程式碼冗餘。使用 Pylint 能更簡單地提前偵測樣式違規與錯誤。 :contentReference[oaicite:0]{index=0}
- Flake8：用於確保程式碼格式符合風格指南的工具。與 Black 或 Pylint 結合使用，可進行更細緻的檢查，並確保命名慣例得到精確遵守。
使用這些工具可協助團隊中的所有開發者撰寫符合統一規則的程式碼，並在團隊開發過程中自動執行樣式與命名慣例的強制執行。
