前言
本文是根据python官方教程中标准库模块的介绍，自己查询资料并整理，编写代码示例做出的学习笔记。
根据模块知识，一次讲解单个或者多个模块的内容。
教程链接：https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html
质量控制
质量控制(Quality Control, QC)，主要关注于提高代码质量、确保数据准确性和程序稳定性。
QC可以通过多种实践、工具和库来实现，其中主要包括以下方面：
- 代码质量与风格
PEP 8: Python官方风格指南，遵循PEP 8可以确保代码的一致性和可读性。
Linting工具: 如flake8, pylint, 或black，这些工具可以自动检查代码风格错误、潜在的bug以及不符合最佳实践的地方。
单元测试: 使用unittest或pytest库编写测试用例，确保代码功能按预期工作，这是软件质量控制的基础。 - 数据质量
Pandas: 对于数据分析任务，Pandas库提供了强大的数据清洗功能，如去除或填充缺失值、数据类型转换、数据验证等。
数据验证库: pydantic用于数据验证和设置数据模型，确保输入数据符合预期格式。
异常值检测: 利用科学计算库scipy或直接在Pandas中进行统计分析，如Z-score或IQR方法，来识别并处理数据集中的异常值。 - 文档与注释
docstrings: 遵循PEP 257编写文档字符串，提供函数、类和模块的自解释文档。
Sphinx: 用于生成高质量的项目文档，支持从docstrings自动生成文档。 - 性能与优化
Profiling: 使用cProfile或第三方库如line_profiler进行性能分析，找出程序中的瓶颈。
Memory Profiling: memory_profiler库可以帮助监测内存使用情况，避免内存泄漏。 - 持续集成/持续部署(CI/CD)
GitHub Actions, GitLab CI/CD, Travis CI等服务，可以自动化代码测试、构建和部署流程，确保每次提交的质量。 - 代码审查
工具如Gerrit, GitHub PR Reviews促进团队成员间的代码审查，提前发现并修正问题。
代码质量与风格
之前最开始的学习的时候我就有提过要保持一个好的编码习惯，这不是空话。在软件开发中，代码质量与风格是维护项目长期健康发展的基石。
遵循良好的编程规范不仅能够提升代码的可读性和可维护性，还能促进团队成员之间的有效协作。
PEP 8: Python官方风格指南
PEP 8是指Python Enhancement Proposal（Python增强提案）中的第8号提案，它是Python社区关于编写Python代码时应遵循的官方风格指南。PEP 8旨在提升代码的可读性和一致性，使Python代码更加易于理解与维护。
虽然某些情况下根据具体项目需求可能会有所变通，但遵循PEP 8通常被认为是最佳实践。
这里只总结一些内容，想更细致的了解需要自行学习。
基本原则
代码布局: 代码应该有清晰的层次结构，使用空行分割函数定义、类定义以及大块的代码逻辑。
缩进: 一致使用4个空格进行缩进，避免使用制表符或混合使用制表符与空格。
行长度: 建议每行代码不超过79字符，这样可以避免水平滚动，并能在大多数编辑器中并排显示文件。对于长表达式，可以使用括号换行。
命名约定: 变量名、函数名应小写字母加下划线（snake_case）。 类名采用驼峰命名法（CapWords，即每个单词首字母大写，不使用下划线）。常量全大写，单词间用下划线分隔。 空白: 操作符两边、逗号后应有空格，关键字之后（如if, for等）也应有空格，但函数定义的参数列表、索引或切片操作除外。
注释: 注释应清晰、简洁，使用英文书写。模块级文档字符串（docstring）应使用三引号包围，遵循特定格式。 特殊情况处理 导入语句:
应放在文件顶部，按照标准库、第三方库、本地应用/库的顺序排列，每组之间用空行分隔。可以使用绝对导入而非相对导入以增加清晰度。
字符串引用: 对于单行字符串，如果字符串中包含单引号且没有双引号，推荐使用单引号；反之亦然。多行字符串应使用三引号。
空行: 类定义之间、顶级函数或类定义之间应有两个空行；方法定义内逻辑段落间使用一个空行分隔。
其他指导
异常: 使用异常处理机制时，应尽量捕获具体的异常而不是泛泛的Exception，并合理地处理或重新抛出异常。
类型注解: 自Python3.5起，可以使用类型提示来增加代码的可读性和工具的可用性，但应保持简洁，不强制要求。
Linting工具
Linting工具是编程中用来自动检查代码质量和风格的软件，它们能够帮助开发者识别潜在的错误、不符合编程规范的地方以及提高代码的一致性和可读性。
对于Python编程语言，有几个知名的Linting工具，它们各有特点，广泛应用于代码质量控制流程中：
- Flake8
简介: Flake8是将pycodestyle（原pep8）、pyflakes和mccabe三个工具整合在一起的工具，它检查PEP 8编码规范、语法错误以及复杂的代码结构。
特点: 能够快速指出代码中不符合PEP 8风格的地方，同时检测未使用的变量、导入错误等简单的程序错误。
使用: 安装简单，可通过pip安装 (pip install flake8)，之后在命令行中运行flake8 your_file.py即可。 - Pylint
简介: Pylint是一个更为严格的静态代码分析工具，它不仅仅检查代码风格，还对代码进行复杂的静态分析，寻找潜在的错误，比如未使用的变量、无效的语句、不符合最佳实践的代码结构等。
特点: 功能强大，提供大量可配置的检查规则，支持更多的代码质量检查，包括复杂度分析、重复代码检测等。
使用: 同样通过pip安装 (pip install pylint)，使用时运行pylint your_file.py。 - Black
简介: Black是一个代码格式化工具，它不是传统意义上的Linting工具，因为它不报告错误而是直接修改代码，使其符合一套严格的格式化规则。尽管如此，它在实践中被广泛用于保持代码风格的一致性。
特点: 黑色（Black）强调“不可商量”的代码格式化，一旦配置好，它会自动格式化代码，无需人工调整空格、缩进等，减少了团队间因代码风格不同而产生的摩擦。
使用: 通过pip安装 (pip install black)，使用命令black your_file.py自动格式化代码。
综合使用
在实际开发中，这些工具经常被结合使用，例如先用Black自动格式化代码，确保基础的格式一致性，再用Flake8或Pylint进一步检查代码质量。许多开发环境和IDE（如Visual Studio Code、PyCharm）也支持集成这些工具，提供即时反馈，帮助开发者在编码过程中即时修正问题。
这些工具不多讲，因为我们之前已经安装了PyCharm，这段时间的学习中应该也能发现，IDE会在你的代码中出现提示，对问题代码或者不符合规范的代码进行标示。
结尾
质量控制我个人觉得是比较重要的一部分内容，实践方面也还有很多内容，除去代码质量以外，还有数据质量，文档注释，性能优化等等。
就是今天的代码质量也还有很重要的一部分：单元测试没看完，内容不少，慢慢学习。
