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【🔒程式碼質量案例 】函數太過複雜 …has a Cognitive Complexity of (exceeds
更新於 發佈於 閱讀時間約 11 分鐘
歡迎來到 【👌 程式碼質量案例】 系列， 這邊我們將分享實際開發過程中會遇到的程式碼難以維護的案例及解決方法， 期望透過這些技巧讓我們的產品更加的穩健也更容易於維護。
P.S 本篇會以Python程式語言進行示範， 其他語言的處理方式也雷同, 包括Javascript、Golang…等。
📖 故事簡介
事情是這樣的， 我們為了讓產品出廠的程式碼品質得到一定的保證，決定於Gitlab的自動化產線上面加上「code_quality」這個job， 大致上是這樣的…， 預計在MR的流程會自動幫我們檢核程式碼的品質， 目的是確保機器的自動化檢測沒有問題， 這是第一道程序。
include:
- template: Code-Quality.gitlab-ci.yml
code_quality:
tags:
- quality-runner
rules:
- if: $CODE_QUALITY_DISABLED
when: never
- if: $CI_PIPELINE_SOURCE == "merge_request_event" # Run code quality job in merge request pipelines
- if: $CI_COMMIT_BRANCH == $CI_DEFAULT_BRANCH # Run code quality job in pipelines on the default branch (but not in other branch pipelines)
- if: $CI_COMMIT_TAG # Run code quality job in pipelines for tags
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哈囉，我是阿Han，是一位 👩💻 軟體研發工程師，喜歡閱讀、學習、撰寫文章及教學，擅長以圖代文，化繁為簡，除了幫助自己釐清思路之外，也希望藉由圖解的方式幫助大家共同學習，甚至手把手帶您設計出高品質的軟體產品。
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而函式可以想成是容易管理的小程式，當我們需要使用時，只需呼叫即可。
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確保沒有遺漏或錯誤
程式的完整資訊資料對於程式設計至關重要。這是因為只有透過完整的資訊，我們才能確保在程式設計中沒有任何遺漏或錯誤。最終，後台管理扮演著管理系統中所有動作和行為是否符合特定標準的重要角色。
採取不符合預期的行動
這種符合性的重要性在於，當我們設計程式時，希望使用者按照預期的方式
追求乾淨的程式碼是好的開始，但不要陷入過度設計的陷阱，導致程式難以維護。實際上，考慮團隊狀況和專注於解決真正的問題更為重要。了解公司的規模和現實情況，適時調整工作重心。技術不斷進步，使得寫程式變得更加容易，但這並不意味著工程師的角色會消失。在選擇技術時，也要考慮隱形成本有時簡單的解決方案反而更有效。
資料的統合
在程式設計中，其他人通常關心是否注意到執行的細節。作為程式設計師，主要應該關心的是程式的表現，但往往忽略了很多細節，這些細節可以決定程式的好壞。程式的好壞很大程度上取決於資料的統合，也就是資料是否被正規化。
不同類型的資料在系統中呈現一致
正規化可能對一些人來說聽起來很抽象，有些人
本文介紹Python程式設計中處理異常的try, except, else, finally語句，並提供程式範例來更深刻理解使用方法。
IDE 升級後出現了一樣的錯誤，手上程式碼沒有 pylint black-format 檢查上不了 gitlab，我又點開了那個很小很小的 x 符號，裡面 logs 提示的解決方式是升級..
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