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【簡介】 Clean Code Python 寫 乾淨程式碼 告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤 　　寫程式不是比誰先跑起來，而是能否長期維護。當需求一改就骨牌倒、長函式與巢狀條件像毛線球、沒有測試誰也不敢動，這些都是「技術債」。本書以實務為軸，從Clean Code 的定義、Pythonic 寫法、命名與文件、PEP 8 與工具鏈、函數與物件設計、模組化結構、單元測試、例外處理與 logging，到壞味道識別與小步重構，一步步把專案從混亂導向清晰與可持續。 　　你將學到 　　☆Clean Code的5大原則 　　◎「可讀」 　　◎「可維護」 　　◎「單一職責」 　　◎「低耦合」 　　◎「高內聚」 　　☆如何判斷好/壞程式碼與乾淨程式碼的核心特徵。 　　☆Pythonic vs. Non-Pythonic 的差異與常見誤用修正。 　　☆命名、註解、docstring 的可讀性準則，讓程式自我說明。 　　☆PEP 8 + black/isort/flake8 的實戰組合，建立一致風格。 　　☆函數設計：單一職責、控制參數、避免副作用的落地做法。 　　☆物件設計：恰到好處的封裝、避免過度設計與抽象。 　　☆模組化設計：高內聚、低耦合，避開循環匯入。 　　☆單元測試：unittest/pytest 的測試網，降低回歸風險。 　　☆錯誤處理與 logging：把問題抓出來，也把原因留下來。 　　☆重構手法：辨識壞味道、拆長 if-elif-else，穩健演進。 　　 　　適合讀者 　　☆每天與需求變更拔河的一般公司軟體工程師。 　　☆技術主管、Code Review 參與者與維運/測試人員。 　　☆想把「能跑」升級為「能維護、能擴充」的 Python 開發者 　 　　「為何必讀這本書」的關鍵理由 　　☆把「能跑」升級為「能維護」：讓修改不再牽一髮動全身。 　　☆對抗技術債：用小步重構把壞味道逐一清掉，減少救火。 　　☆可讀性優先：命名、註解、docstring 讓程式能自我說明。 　　☆統一團隊風格：PEP 8 +自動化工具（black/isort/flake8）讓評審聚焦在設計而非格式。 　　☆降低回歸風險：pytest 測試網＋錯誤處理與 logging，建立可靠的安全網。 　　☆穩定交付：把需求變更的成本降到最低，開發節奏更平滑。 　　☆良好設計習慣：單一職責、低耦合、高內聚，在真實專案中務實落地。 　　☆清晰專案結構：模組化與目錄切分，避免循環依賴、縮短新人上手時間。 　　☆有章可循：從 Code Review 清單到重構步驟，立即可用的標準流程。 　　☆減少加班：把時間花在創造價值，而不是收爛攤。 　　☆現場的案例：每章皆以常見反模式與對治法示範，學了就能用。 　　☆可長可久：把品質內建在流程裡，讓專案能持續演進與擴充。 　 　　一句話總結：「告別技術債」，「不再為爛程式加班收爛攤」。寫得乾淨，改得安心，交付更穩。【目錄】 設計，之後以單元測試、錯誤處理與日誌作為品質保護網，最後以重構的方法論結束，示範如何用小步快走把壞味道轉為設計演進。 　　你可以期待以下收穫： 　　☆ 可讀性優先的思維框架：何時寫註解、何時用好命名讓程式「自我說明」。 　　☆ 可維護的設計技術：單一職責、高內聚、低耦合在 Python 的務實落地。 　　☆ 可被信任的交付流程：以測試與日誌形成回歸保險與可觀測性。 　　☆ 平滑的重構習慣：把長 if-elif-else、過長函數、全域依賴等壞味道，一步步拆解。 　　☆ 團隊共識與規範：善用 PEP 8 與自動化工具，讓風格統一、評審聚焦。 　　這不是一本只在白板上成立的理論書；每一章都以可複製的實務建議與常見反模式切入，教你如何在「現在」的專案裡起步，而不是等到「全部重寫」的那一天。你會發現，乾淨不是成本，而是可持續交付的必要條件；不是變慢，而是把「改壞的時間」換回來給「改好的速度」。 　　閱讀建議：第一次可順讀第 1 ~ 6 章，建立共同語言與基礎觀念。接著依團隊痛點挑選章節深入，例如先把測試與日誌補齊，再推動重構與模組化。若你是技術主管，亦可將章節作為 Code Review 與新人成長的對照清單，逐步形成團隊的「乾淨文化」。 　　期盼這本書，能成為你對抗技術債的日常工具。也願它在每一次評審、每一次交接、每一次緊急修補時，都替你省下一點點不必要的焦慮。告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤 - 從今天的每一行程式開始。 　　本書編寫雖然力求完善，但疏漏或謬誤在所難免，還請讀者不吝指正、賜教，讓這本「Clean Code」能持續進化，陪伴你一同前行。 　　圖書資源說明 　　本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 目錄 第1章 什麼是 Clean Code ▌1-1 乾淨程式碼的定義與價值 1-1-1 什麼是乾淨程式碼 1-1-2 乾淨程式碼的核心特徵 1-1-3 為什麼需要乾淨程式碼 1-1-4 乾淨程式碼與技術債 ▌1-2 好程式與壞程式的對比 1-2-1 壞程式碼的典型特徵 1-2-2 好程式碼的特徵 1-2-3 案例對比 - 從壞程式到好程式 1-2-4 從對比中學到的啟示 第2章 Python 語言特色與常見誤用 ▌2-1 Pythonic vs Non-Pythonic 2-1-1 什麼是 Pythonic 2-1-2 Non-Pythonic 的典型寫法 2-1-3 常見範例對比 2-1-4 程式邏輯語義化 - any( )/all( ) 2-1-5 為什麼要寫 Pythonic 程式碼 ▌2-2 常見 Python 惡習 2-2-1 什麼是「程式惡習」 2-2-2 認識「耦合度」 2-2-3 認識「內聚」 2-2-4 常見 Python 惡習類型與改進建議 2-2-5 避免惡習的原則 ▌2-3 認識PEP 與PEP 8 2-3-1 PEP 8 名稱緣由 2-3-2 PEP 8 的核心原則 2-3-3 其他與Clean Code 相關的PEP 條目 第3章 簡潔程式碼的五大原則 ▌3-1 可讀性（Readability） 3-1-1 為什麼可讀性比執行效能更重要 3-1-2 清楚命名的技巧（變數、函數、類別） 3-1-3 適度使用註解與文件字串（docstring） 3-1-4 善用 Python 語言特性提升可讀性 ▌3-2 可維護性（Maintainability） 3-2-1 什麼是可維護程式碼 3-2-2 減少重複（DRY 原則） 3-2-3 模組化設計與程式結構規劃 3-2-4 自動化測試與版本控制的輔助角色 ▌3-3 單一職責（Single Responsibility Principle, SRP） 3-3-1 SRP 的定義與意義 3-3-2 為什麼「包山包海」的函數是壞習慣 3-3-3 將功能拆分為小型模組的實務方法 ▌3-4 低耦合（Low Coupling） 3-4-1 耦合的定義與分類（資料耦合、控制耦合、全域耦合等） 3-4-2 高耦合帶來的風險與技術債 3-4-3 如何降低耦合 - 參數傳遞、抽象化、依賴注入 3-4-4 Python 範例 - 全域變數依賴 vs. 參數傳遞設計 ▌3-5 高內聚（High Cohesion） 3-5-1 內聚的定義與重要性 3-5-2 高內聚 vs. 低內聚的比較 3-5-3 如何提高內聚 - 單一責任、清楚模組邊界 3-5-4 Python 範例 - 將輸入、邏輯、輸出分離的設計 第4章 命名原則與慣例 ▌4-1 命名的重要性 4-1-1 為何命名會直接影響程式的可讀性與維護性 4-1-2 好命名與壞命名的差異比較 4-1-3 「程式即文件」的觀念 - 命名如何取代多餘註解 ▌4-2 變數命名實務 4-2-1 命名原則 - 語意清楚、避免縮寫、保持一致 4-2-2 常見錯誤命名 vs. 改進範例 4-2-3 特殊情境 - 常數與布林變數命名 4-2-4 Python 命名慣例 - snake_case/camelCase ▌4-3 函數命名實務 4-3-1 函數命名應以動詞或動詞片語為主 4-3-2 命名表達「做什麼」，而不是「怎麼做」 4-3-3 範例對比 data() vs. fetch_user_data() ▌4-4 類別命名實務 4-4-1 PEP 8 的PascalCase 的慣例 4-4-2 類別命名以名詞或名詞片語為主 4-4-3 如何讓類別名稱反映「它代表什麼」 第5章 註解與文件化 ▌5-1 註解該寫在哪裡、不該寫什麼 5-1-1 註解的角色 - 補充「為什麼」，而非重複「做什麼」 5-1-2 該寫的註解 5-1-3 不該寫的註解 5-1-4 註解的最佳實踐 ▌5-2 使用 docstring 寫出清楚的說明 5-2-1 什麼是 docstring ？與一般註解的差異 5-2-2 docstring 的用途 5-2-3 docstring 的撰寫格式 -（ 單行、多行、常見風格） 5-2-4 撰寫清楚 docstring 的最佳實踐 第6章 程式碼格式化與排版 ▌6-1 再談PEP 8 規範 6-1-1 PEP 8 的角色與重要性 6-1-2 核心規範 6-1-3 PEP 8 與程式碼審查 ▌6-2 常用工具 - black、isort、flake8 6-2-1 black 自動格式化工具 6-2-2 isort 自動整理匯入順序 6-2-3 flake8 程式碼檢查工具 第7章 函數設計原則 ▌7-1 函數應該只做一件事 7-1-1 單一職責原則在函數層級的應用 7-1-2 壞範例 - 包山包海的函數 7-1-3 好範例 - 將函數拆分成小而清楚的單元 7-1-4 優點 - 可讀性、可測試性、可維護性 ▌7-2 避免副作用 7-2-1 什麼是副作用？為什麼要避免？ 7-2-2 常見的副作用類型 7-2-3 如何控制副作用 7-2-4 純函數的優勢 ▌7-3 參數數量控制 7-3-1 為什麼過多參數會降低可讀性與可測試性 7-3-2 控制參數數量的實務方法 7-3-3 壞範例 vs 好範例（過多參數的重構對比） 第8章 物件導向與類別設計 ▌8-1 善用 class 與 method 的封裝性 8-1-1 類別的核心價值 - 資料與行為的結合 8-1-2 為什麼要使用封裝 8-1-3 壞範例 - 所有邏輯寫在全域函數 8-1-4 好範例 - 使用類別封裝資料與操作 8-1-5 善用公開方法與私有方法的分工 ▌8-2 不過度設計 8-2-1 什麼是過度設計 8-2-2 壞範例 - 單純功能卻被拆成過多類別 8-2-3 好範例 - 保持設計簡單，類別數量與責任相符 8-2-4 YAGNI 原則 - 不要為了未來而過早設計 ▌8-3 不過度抽象 8-3-1 抽象化的價值與風險 8-3-2 壞範例 - 不必要的繼承或介面層 8-3-3 好範例 - 在必要時才抽象，保持彈性與可讀性。 8-3-4 KISS 原則 - 保持簡單，避免不必要的抽象 第9章 模組化與檔案結構整理 ▌9-1 拆分功能模組的策略 9-1-1 何謂模組化？為何模組化能降低複雜度 9-1-2 拆分原則 - 單一職責、低耦合、高內聚 9-1-3 何時該拆模組 9-1-4 範例 - 將單一大檔案重構為多個模組 9-1-5 模組間的依賴控制 - 避免循環匯入 ▌9-2 常見小型專案目錄結構範例 第10章 單元測試 ▌10-1 測試的重要性 10-1-1 為什麼需要測試？ 10-1-2 測試的層級與類型簡介 10-1-3 測試在乾淨程式碼中的角色 ▌10-2 使用 unittest 撰寫測試 10-2-1 Python 內建測試框架 unittest 10-2-2 常見斷言方法 10-2-3 測試資料的準備與清理（setUp / tearDown） ▌10-3 使用 pytest 撰寫測試 10-3-1 pytest 的基本用法 10-3-2 pytest 參數 10-3-3 使用 fixture 管理測試資源 10-3-4 pytest 進階功能 第11章 錯誤處理與例外管理 ▌11-1 try/except 的最佳實踐 11-1-1 try/except/else/finally 基本語法回顧 11-1-2 避免過度捕捉 - 不要用「大雜燴 except」 11-1-3 精準處理 - 捕捉特定例外，而不是所有錯誤 11-1-4 使用 finally 做資源清理 11-1-5 使用 else 區塊分離「正常邏輯」與「例外邏輯」 11-1-6 完整錯誤處理模式實例 ▌11-2 自定義例外的使用場景 11-2-1 什麼時候需要自定義例外？ 11-2-2 定義自訂例外類別 11-2-3 加入額外資訊 - 錯誤碼與使用者資訊 11-2-4 專案範例 - 訂單處理系統中的自定義例外 11-2-5 小心過度設計 - 避免建立太多沒意義的例外類別 第12章 日誌紀錄與除錯技巧 ▌12-1 使用 logging 模組 12-1-1 為什麼不要只用 print() ？ 12-1-2 logging 基本用法 12-1-3 設定輸出格式與檔案紀錄 12-1-4 在專案中的最佳實踐 ▌12-2 除錯的最佳策略與工具 12-2-1 為什麼只靠「印變數」是不夠的？ 12-2-2 除錯策略 12-2-3 Python 常見除錯工具 第13章 程式碼壞味道重構的原則與方法 ▌13-1 何時需要重構 – 程式碼壞味道 13-1-1 程式碼壞味道 (Code Smells) 的徵兆 13-1-2 技術債 (Technical Debt) 的警訊 ▌13-2 小步快走 - 由壞變好 13-2-1 重構的核心精神 13-2-2 實踐方法 13-2-3 過長 if – elif - else 的重構

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