魔法数字，在编程领域指的是莫名其妙出现的数字，数字的意义必须通过详细阅读才能推断出来。

代码艺术与代码检查规则（Python）

训练营Day2

一、代码的艺术

1. 软件工程师的综合素质：技术能力是基础（多维度全方位的计算机科学知识），对产品业务有深刻的了解，项目管理与协调

2. 好代码的标准：代码的正确和性能，代码的可读和可维护性，代码的可运维和可运营，代码的可共享和可重用

3. 如何写出好的代码

4. 需求分析和系统设计

（1）重要性：前期投入更多，往往收益最大

（2）两者的区别：需求分析是定义系统/软件的黑盒行为（external，what），系统设计是设计系统/软件的白盒机制（internal，how&why）

（3）需求分析的要点：简洁描述系统功能，用精确的数据描述

（4）系统设计的要点：清楚什么是系统架构，注意系统设计的约束，需求是系统设计决策的来源，讲究风格与哲学，接口的重要性

5. 如何写好代码：讲究编程规范，注重具体细节（模块及内部组成，类和函数，面向对象，注释，命名）

6. 称为优秀的软件工程师：

（1）学习——思考——实践

（2）知识——方法——精神：不断学习新知识，找到适合自己的方法，有自由精神和独立思想，对完美的不懈追求

（3）基础知识是根本

二、Mini-Spider实践

1. 多线程编程：数据互斥访问，临界区的注意事项，I/O操作的处理

2. 具体细节处理：种子信息的读取，程序优雅的退出，爬虫的主逻辑编码

三、代码检查规则

1. 代码检查的意义：提高代码可读性，发现代码缺陷，提前发现问题，规范制定与准入检查，提升编码规范可运营性

2. 代码检查场景及工具

（1）代码检查场景

（2）代码检查工具及服务：客户端，SCM，CI

（3）代码检查覆盖范围：主流语言（C++, Java/Android, PHP, Go, Python, JS, OC, Kotlin)，多重维度（编码规范，代码缺陷，开源框架引用安全检查，可维护性MI）

（4）代码检查速度：编码规范较快，缺陷检查相对耗时

3. 检查规则分级

（1）等级梳理：Error＞Warning＞Advice

（2）机检任务统一：新模式下检查任务合并，评审页行间标注问题并分类显示

（3）评审页行间提示：指出具体的编码规范与缺陷检查

（4）豁免、误报、咨询

python编码惯例
    让模块既可被导入又可执行
    in运算符的使用
    不适用临时变量交换两个值
    用序列构建字符串