「代码写得好」是对机器学习研究者及开发者比较好的赞扬。其第一层意思是说，你的模型非常好，有自己的理解与修正;第二层意思是说代码的结构、命名规则、编写逻辑都非常优秀。
我们曾经将写代码比喻成写文章：不仅需要有一个主旨，告诉别人代码的作用是什么，同时还应该在精炼与易读之间做权衡。代码过于精炼，整体逻辑难以跟随，代码过于易读，整体就显得比较臃肿。
在精简与易读之间做权衡，第一种方法根据列表推导式能获得更精简的代码，但第二种方法更易读。
如果说到什么是好代码，我们肯定都能说出一堆规则，例如使用一致的格式和缩进、使用清晰的变量名和方法名、在必要时提供文档与注释、不要过度精简代码等等。
但是对于什么是烂代码，你有比较清晰的认识吗?
在 GitHub 上有一个新项目，它描述了「最佳垃圾代码」的十九条关键准则。从变量命名到注释编写。这些准则将指导你写出最亮眼的烂代码。
为了保持与原 GitHub 项目一致的风格，下文没有进行转换。读者们可以以相反的角度来理解所有观点，这样就能完美避免写出垃圾代码。
项目地址：https://github.com/trekhleb/state-of-the-art-shitcode
当然，以下十九条垃圾代码书写准则并没有面面俱到，如果读者们发现有一些难以忍受的烂代码习惯，也可以留言发表你的看法。
第一条：打字越少越好
如果我们键入的东西越少，那么就有越多的时间去思考代码逻辑等问题。如下所示，「Good」表示遵循该规则的示例，Bad 表示没遵循该规则的示例。
第二条：变量/函数混合命名风格
我们需要混合命名方法与变量，这样才能体现命名的多样性。
第三条：不要写注释
反正代码都看得懂，为什么要写注释?或者说，反正没人看我的代码，为什么要写注释?
第四条：使用母语写注释
如果你违反了第三条规则，那么至少写注释需要用你的母语或者其它语言。如果你的母语是英语，那么你也算违反了这条规则。既然编程语言绝大多数都是用英文，那么为什么不用其它语言注释一下?
第五条：尽可能混合不同的格式
同样，为了代码的多样性，我们需要尽可能混合不同的格式，例如单引号或双引号。如果它们的语义相同，那就应该混用。
第六条：尽可能把代码写成一行
如果一系列参数与方法都是一起实现的，那么代码也要写在一起。
第七条：发现错误要保持静默
当你发现某些错误时，其他人不需要了解它，因此不需要打印出日志或 Traceback。
第八条：广泛使用全局变量
使用全局变量，是面向「全球化」不可或缺的部分。
第九条：构建备用变量
以防万一，我们需要创建一些备用变量，在需要时随时调用它们。
第十条：Type 使用需谨慎
一般不要指定变量类型或者经常做类型检查，无类型才是最好的类型。
第十一条：准备「Plan B」
你需要准备一些运行不到的代码(unreachable code)，它们可以作为你的「Plan B」。
第十二条：嵌套的三角法则
如果代码有一些嵌套结构，或者说缩进空行的结构，三角法则是最漂亮的。
第十三条：混合缩进
我们需要避免采用缩进，因为缩进会使复杂代码在编辑器中占用更多的空间。如果一定要采用缩进，那么就使用混合缩进策略。当然，这种策略在 Python 中是行不通的，因为它靠缩进来确定代码结构。
第十四条：不要锁住依赖项
每一次要安装新库时，更新已有的依赖项。为什么要维持之前的版本呢，我们需要时刻保持最新的第三方代码库。
第十五条：长函数比短函数好
不要将程序整体逻辑分割为一些代码块，要是 IDE 突然不行了，它找不到必要的文件或函数怎么办。因此把代码写在一个主体函数中，并且不再维护额外的函数导入或代码文件，那么这样的方法是最稳定的。
单个文件一万行代码是没问题的，单个函数一千行代码也是没问题的。
第十六条：代码不需要做特定测试
这些测试通常是重复且无意义的工作。
第十七条：尽量避免重复代码
按你的想法写代码，尤其是在小团队中，毕竟这是「自由」准则。
第十八条：构建新项目不需要 README 文档
在项目前期，我们可以暂时保持这种状态。
第十九条：保存不必要的代码
在写代码的过程中，经常会产生很多测试代码。这些代码也是非常重要的资料，因此不能删除掉，最多只能注释掉。
