1.先让程序跑起来 当我们刚开始写一个程序的时候，无论是一个自动化脚本，还是一个小游戏，还是一个爬虫，还是一个模块，对于新手来说最简单的方法就是先work： 用最直接的方法，让程序先能work. 比如直接用函数写，直接用假的变量，先把程序运行起来 运行正常的逻辑，让程序跑通
2.初步重构代码 当你的代码已经初步run起来之后，接着我们要对代码进行简单的梳理和整形，会从下面几个地方修剪修剪： 变量名，函数名字的重构 函数的状态要不要有返回值 if else这样的嵌套太多，考虑提取 函数进行提取和重构，每个函数的功能单一原则 函数的参数有没有考虑缺省值 全局变量，有没有大写，有没有写在开头
3.增加注释 很多同学不太爱写注释，觉得麻烦。如果这个代码就你一人用，或者说这个代码很短，确实可以不写! 如果这个代码有几千行，并且会多个人合作开放，后续还要扩展功能，那么你花5分钟来写注释，未来会帮你节省5个小时的维护时间! 代码首先是给人看的，然后才是给机器运行的!
4.一定要考虑异常 代码跑的好好的，看起来没有问题，是不是很有成就感! 如果是爬虫，你把网络断了，看看有没有异常处理 如果是文件，你把句柄改成None看看有没有问题 如果取列表里面的item,当你获得列表为空，会发生什么 所有的这一切，你有没有考虑到异常，有没有考虑到程序的健壮性。 要考虑异常分支,if 里面有没有else的情况 for里面如果出现了错误，有没有break 判断list[],需要看一下这个列表是否为空 文件读写，有没有try/except 拿到一个句柄，比如SSH,SQL,这样有没有考虑到句柄的有效性 5.添加配置文件 我们刚从把局部变量，提到了全局变量。现在我们需要把这个全局变量放到一个配置文件里面，把实现和接口分离，降低耦合度。对于用户来说只要改配置文件就行了。 比如可以把整个的全局变量放到一个config.py里面，然后在主程序里面用from config import * 这样的话，对后续的修改方便很多。
6.测试用例很重要 程序虽然写好了，不管你的程序是几十行的小程序小脚本，还是几千上万行的项目，测试用例是一定要设计。 简单的程序可以设一些断言assert,看一些有无异常，对于复杂的逻辑，一定要针对性的设计多个分支回路来测一下代码。
7.日志模块很重要 Python的代码很多都是在服务区上运行的，你总不能一直都是print吧，尤其是对大型的程序，没有日志怎么行，建议用logging模块进行日志的记录。
8.性能上的优化 如果你处理的任务仅仅是几百上千，对性能要求不高，对实时性要求不高那还好。如果你要处理几十万条数据呢! 这个时候一定要考虑并发的处理，到底是用多进程，还是多线程，线程池，还是用协程，需要思考! 当然性能上的优化并不单是单线程变多线程，还有数据结构的优化，比如什么时候该用列表，什么时候用元组，哪一种对内存消耗少，查询快。
9.再次重构，函数变类 为了让我们的代码更加易于扩展，适应变化!我们需要用类把变量和函数进行封装，设计一些接口，那些是对外开发的，那些是对外封闭的。 哪些用静态函数包裹，哪些用实例方法。是不是需要用一些装饰器来简化代码。 相同类别的函数，进行整合，合并要一个类里面。 多个功能用多个类来表示，方便维护和扩展。 类与类之间，考虑他们的内在关系。用组合还是继承，用一些简单的设计模式，根据程序的特性用比如工厂模式，观察者。
10.代码检查 代码到这里应该是比较优美了，等一下是不是忘记了一个很重要的东西，我们有没有遵循PEP8的代码风格。 比如命名规范，每一行的长度，看似是细节，但是很多时候细节决定成败。为啥不用这个神器检查一下Pylint库,它能快速帮你查缺补漏。
