1. 什麼是 PEP 8
PEP 8 是一份官方的風格指南，旨在維持 Python 程式碼的一致性並提升可讀性。特別是在大型專案或團隊開發中，遵循統一的規則能使程式碼更容易理解，也有助於提升維護性。
PEP 8 的主要規則
- 縮排：統一使用 4 個空格。不使用 Tab，這樣在所有編輯器中都能保持一致的外觀，避免團隊間的混淆。
- 行長限制：建議每行不超過 79 個字元。這能提升在編輯器中的可視性，並讓多人進行程式碼審查時更輕鬆。
- 空行：在頂層函式或類別之間插入兩行空行，在類別內的方法之間插入一行空行，這能讓程式碼結構更清晰、易於閱讀。
- 匯入順序：依照標準函式庫、第三方模組、本地模組的順序排列，並在每個群組之間加入空行。這有助於模組的視覺區分，使程式碼更易理解。
- 註解：註解應簡潔明確，並補充說明程式碼的意圖，保持一致性的寫法。
遵循 PEP 8 的指引，可以讓 Python 程式碼更一致，也更容易被其他開發者理解。
2. 變數命名規範
在 Python 中，建議使用蛇形命名法（snake_case）來命名變數。這種風格是使用底線（_）連接單詞，並全部使用小寫字母。這能讓變數名稱在視覺上更容易辨識，角色與用途也更清楚。
好的範例：total_count, user_name, average_speed
不好的範例：totalCount, UserName, AverageSpeed
使用有意義的名稱
為變數命名時，應選擇能清楚表達內容或用途的名稱。特別是表示狀態或布林值的變數，加入「is_」、「has_」等前綴詞可以讓角色更明確。
- 好的範例：
is_active,has_data,total_amount - 不好的範例：
flag,value,temp
3. 函式命名規範
函式名稱也建議使用蛇形命名法（snake_case），並且為了明確傳達功能，最好使用動詞開頭。使用動詞命名可以讓人一眼看出函式的用途。
好的範例：fetch_user_data, calculate_average, process_order
不好的範例：getData, Calculate_Average, orderProcess
使用動詞命名的技巧
函式名稱應從描述「做什麼」的動詞開始。例如，使用「calculate_total」或「is_valid」這樣的名稱，可以讓函式的功能更加清楚明確。避免過長或過於冗贅的名稱，保持簡潔且易懂的命名方式。
4. 類別命名規範
類別名稱建議使用駝峰式命名法（CamelCase）。這種風格是將每個單字的首字母大寫，並且不使用底線，有助於統一類別名稱的格式。
好的範例：UserProfile, OrderProcessor, DataManager
不好的範例：user_profile, order_processor, data_manager
讓類別的角色更清楚
類別是物件的藍圖，因此名稱應清楚表達其用途。例如「UserManager」表示用來管理使用者的類別、「FileHandler」表示用來處理檔案的類別，讓使用目的一目了然。
5. 常數命名規範
常數是用來儲存不會變動的值，應全部使用大寫字母，並以底線分隔單字（蛇形命名）。這樣可以讓變數看起來就是一個常數，避免誤修改。
好的範例：MAX_RETRIES, BASE_URL, TIMEOUT_LIMIT
不好的範例：maxRetries, baseurl, TimeoutLimit
讓常數管理更容易的方法
可以將相關的常數集中定義在類別或檔案中，這樣有助於維護。例如，可以用一個 Config 類別來集中管理應用程式的設定常數，方便查閱與管理。
6. 模組與套件的命名規範
模組與套件的名稱應使用簡潔且易懂的小寫字母。若可行，避免使用底線，並讓名稱一眼就能看出在專案中的角色。
好的範例：utils, data_processing, core
不好的範例：DataProcessing, CoreUtilsPackage, Helper_Functions
遵循 Python 模組與套件的命名規範，可以讓整個專案更有條理，也更容易讓其他開發者理解與使用。
7. 私有變數與方法的命名
雖然 Python 沒有真正的存取控制功能，但可以透過在變數或方法前加上底線（_）來表示它是「內部專用」。這樣可以向其他開發者傳達不應在外部直接使用的意圖。
好的範例：_internal_method, _private_data
不好的範例：internalMethod, PrivateData
使用雙底線（__）開頭
若變數名稱以雙底線（__）開頭，Python 會進行名稱改寫（name mangling），以避免在類別中發生命名衝突。這對於大型類別設計來說特別實用，能防止子類別無意間覆寫變數。
8. 特殊命名規範（Dunder 方法）
Python 中有一些稱為「Dunder 方法（dunder methods）」的特殊方法，其名稱前後都有雙底線。這些方法是用來實作 Python 的標準行為或功能的。
範例
__init__: 在類別實例化時自動呼叫的初始化方法__str__: 回傳物件的字串表示__len__: 回傳物件的長度
這些方法具有特定用途，因此使用時應該有明確的目的與理解。
9. 命名規範的重要性與最佳實踐
遵循命名規範對於提升程式碼的可讀性與維護性至關重要，也能提高團隊開發的效率。正確的命名方式不僅讓程式碼更容易理解，也有助於日後的維護與除錯，進而提升整體專案品質。
保持命名一致性
採用一致的命名風格能幫助其他開發者更快理解程式碼內容，也讓程式碼審查與修改變得更加順利。當命名風格一致時，各變數與函式的角色能迅速辨識，使整體程式更清晰。
使用具意義的名稱
變數與函式名稱應清楚表達其用途或功能。例如像 total_count 或 is_valid 這樣的名稱，就能直觀地說明它們的角色。應避免使用像「temp」或「value」這類模糊的命名，選擇更具體、易懂的名稱。
避免過度簡寫或裝飾
過度簡寫或加入太多裝飾會讓命名變得難以閱讀。建議遵循 Python 的命名慣例，保持簡短但具可讀性，有助於提升整體程式碼品質。
10. 實務上實用的工具與技巧
為了遵循 PEP 8 的命名規範，可以善用一些自動格式化與靜態分析工具。以下是開發中常用且實用的工具：
- Black：Python 的自動格式化工具，可依照 PEP 8 自動調整程式碼，包括縮排、空格與命名風格，幫助統一程式風格。你可以清楚看到格式化前後的差異。
- Pylint：靜態程式碼分析工具，能檢查命名是否正確、偵測錯誤，甚至找出冗餘的程式碼。使用 Pylint 可幫助及早發現違反 PEP 8 的地方，提升程式品質。
- Flake8：專注於檢查程式碼風格是否符合規範的工具。搭配 Black 或 Pylint 使用，可進行更細緻的命名與風格檢查。
透過這些工具，開發者能更容易撰寫出一致的程式碼風格，也能在團隊開發中自動維持命名與格式的一致性。