分析一套源代碼的代碼規範和風格並討論如何改進優化代碼

分析一套源代碼的代碼規範和風格並討論如何改進優化代碼

結合工程實踐選題相關的一套源代碼，根據其編程語言或項目特色，分析其在源代碼目錄結構、文件名/類名/函數名/變量名等命名、接口定義規範和單元測試組織形式等方面的作法和特色；

使用的代碼爲手寫漢字識別的代碼

https://github.com/chongyangtao/DeepHCCR

目錄結構爲：

 

images包括漢字圖片

 

meanfiles包括主要的文件

 

models包括google的lenet模型

 

 util包括各類文本文件，和兩種網絡的準確率圖

目錄結構清晰明瞭，文件名符合命名規範，容易令人知道各個文件的做用。

部分代碼以下

#coding=utf-8
import numpy as np
import pickle
import os
import time
import sys
import shutil
import skimage 

caffe_root = '/home/cscl/caffe-master/' 
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
import caffe

net_file = 'googlenet_deploy.prototxt'
caffe_model = 'models/googlenet_hccr.caffemodel' 
mean_file = 'meanfiles/CASIA1.0_1.1_1.2_mean_112.npy'
unicode_index = np.loadtxt('util/unicode_index.txt', delimiter = ',',dtype = np.int) #7534
net = caffe.Net(net_file,caffe_model,caffe.TEST)


def get_crop_image(imagepath, img_name):    
    img=skimage.io.imread(imagepath + img_name,as_grey=True)
    black_index = np.where(img < 255 )
    min_x = min(black_index[0])
    max_x = max(black_index[0])
    min_y = min(black_index[1])
    max_y = max(black_index[1])
    #print(min_x,max_x,min_y,max_y)
    image = caffe.io.load_image(imagepath+"//"+img_name)
    return image[min_x:max_x, min_y:max_y,:]


def evaluate(imagepath, top_k):
    transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})
    transformer.set_transpose('data', (2,0,1))
    transformer.set_raw_scale('data', 255) 

    rightcount=0
    allcount=0

    allimage=os.listdir(imagepath)

    for img_name in allimage:
       allcount = allcount + 1
       label_truth = img_name.split('.')[0]


       print "----------------------"
       image = get_crop_image(imagepath,img_name)
       net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data',image)
       out = net.forward()
       label_index = net.blobs['loss'].data[0].flatten().argsort()[-1:-top_k-1:-1]
       labels = unicode_index[label_index.astype(np.int)]  # output unicode

       #print 'Index: ',label_index 
       print 'Top-' + str(top_k) + ' Label: ',labels
       print 'label_truth: ',label_truth

       for i in range(0,top_k):
            if  labels[i] == int(label_truth):
                rightcount=rightcount+1
                break
    print(rightcount,allcount,(float)(rightcount)/(float)(allcount))   

if __name__=='__main__':
    imagepath='images/'
    top_k = 1;
    evaluate(imagepath,top_k)

 

函數，變量名等命名採用XX_XX的方式，清晰的表示了各變量和函數的做用。

 

同時每一部分功能中間用空行隔開，便於區分每一部分功能。

 

代碼註釋偏少，可能部分代碼較難理解。

 

總結同類編程語言或項目在代碼規範和風格的通常要求。

頭部需加 #coding=utf-8

每一行儘量不超過80個字符。

縮進使用4個空格。

在二元運算符左右各有一個空格。

對於函數名和變量名均使用小寫。

#coding=utf-8import numpy as npimport pickleimport osimport timeimport sysimport shutilimport skimage caffe_root = '/home/cscl/caffe-master/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')import caffenet_file = 'googlenet_deploy.prototxt'caffe_model = 'models/googlenet_hccr.caffemodel' mean_file = 'meanfiles/CASIA1.0_1.1_1.2_mean_112.npy'unicode_index = np.loadtxt('util/unicode_index.txt', delimiter = ',',dtype = np.int) #7534net = caffe.Net(net_file,caffe_model,caffe.TEST)def get_crop_image(imagepath, img_name):img=skimage.io.imread(imagepath + img_name,as_grey=True)black_index = np.where(img < 255 )min_x = min(black_index[0])max_x = max(black_index[0])min_y = min(black_index[1])max_y = max(black_index[1])#print(min_x,max_x,min_y,max_y)image = caffe.io.load_image(imagepath+"//"+img_name)return image[min_x:max_x, min_y:max_y,:]def evaluate(imagepath, top_k):transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})transformer.set_transpose('data', (2,0,1))transformer.set_raw_scale('data', 255) rightcount=0allcount=0allimage=os.listdir(imagepath)for img_name in allimage:   allcount = allcount + 1   label_truth = img_name.split('.')[0]   print "----------------------"   image = get_crop_image(imagepath,img_name)   net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data',image)   out = net.forward()   label_index = net.blobs['loss'].data[0].flatten().argsort()[-1:-top_k-1:-1]   labels = unicode_index[label_index.astype(np.int)]  # output unicode   #print 'Index: ',label_index    print 'Top-' + str(top_k) + ' Label: ',labels   print 'label_truth: ',label_truth   for i in range(0,top_k):if  labels[i] == int(label_truth):rightcount=rightcount+1breakprint(rightcount,allcount,(float)(rightcount)/(float)(allcount))   if __name__=='__main__':imagepath='images/'top_k = 1;evaluate(imagepath,top_k)