أفضل ممارسات Python: دليل 2025 للشيفرة النظيفة والسريعة والآمنة

الخلاصة

• استخدم الأدوات الحديثة: pyproject.toml، وروف، وبلاك، وبويتري (أو uv) للبناء القابل للتكرار والبيئات النظيفة.
• اكتب كودًا آمنًا من حيث النوع، ومجربًا، وقابلًا للملاحظة باستخدام mypy، وpytest، والتسجيل المنظم.
• أمّن تطبيقاتك من خلال فحص التبعيات، وإدارة الأسرار، والتحقق من الإدخال.
• حسّن من أجل السرعة والقابلية للتوسع باستخدام الإدخال/الإخراج غير المتزامن، والتحليل، والتخزين المؤقت.
• تعلم من ممارسات الهندسة في العالم الحقيقي المستخدمة من فرق الإنتاج واسعة النطاق.

---

ما ستتعلمه

1. هيكل مشاريع Python الحديثة باستخدام تخطيط src/ وpyproject.toml (PEP 621)¹.
2. طبق أفضل الممارسات لجودة الكود، والاختبار، وأتمتة الدمج المستمر/النشر المستمر.
3. أمّن، وراقب، وحسّن تطبيقات Python للإنتاج.
4. حدد وحل اختناقات الأداء بكفاءة.
5. تجنب المزالق الشائعة التي يواجهها حتى المطورون ذوو الخبرة.

---

المتطلبات الأساسية

• معرفة متوسطة بلغة Python (الدوال، والفئات، والبيئات الافتراضية)
• الإلمام بـGit وأدوات سطر الأوامر
• فهم أساسي للاختبار وإدارة التبعيات

إذا كنت قد بنيت مشاريع Python صغيرة من قبل ولكنك تريد الترقي إلى مستوى الإنتاج، فهذا الدليل مناسب لك.

---

مقدمة: لماذا تهم أفضل ممارسات Python في 2025

يظل Python أحد أكثر لغات البرمجة استخدامًا على نطاق واسع في العالم — مشغلاً الأتمتة، والذكاء الاصطناعي، وخطوط أنابيب البيانات، وواجهات البرمجة عبر الصناعات². لكن النظام البيئي نضج. أيام setup.py وقواعد الشيفرة غير المكتوبة بالأنواع تتلاشى بسرعة.

في عام 2025، تدور أفضل ممارسات Python حول القابلية للصيانة، والقابلية للتكرار، والأمان. تتوقع الفرق بناءً حتميًا، وأسلوبًا مفرضًا، وأمانًا من حيث النوع، واختبارًا متكاملًا مع الدمج المستمر. لم تتغير صياغة اللغة بشكل كبير، لكن الأدوات تطورت لجعل التطوير المهني أكثر سلاسة وأمانًا.

دعنا نعيد بناء سير عملك في Python — حديث، ونظيف، وجاهز للإنتاج.

---

🧱 هيكل المشروع: التخطيط الحديث لـPython

انسَ الأيام الفوضوية لـsetup.py والاستيرادات على مستوى الجذر. تخطيط src/ وpyproject.toml أصبحا الآن المعيار للتغليف وإدارة التبعيات¹.

الهيكل الموصى به

my_project/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── src/
│   └── my_project/
│       ├── __init__.py
│       ├── core.py
│       ├── utils.py
│       └── API/
│           └── endpoints.py
├── tests/
│   ├── test_core.py
│   └── test_utils.py
└── .GitHub/workflows/ci.yml

لماذا يهم هذا

الميزة	التخطيط القديم	التخطيط الحديث
عزل الاستيرادات	محفوف بالمخاطر (استيرادات من الجذر)	آمن (src/ يمنع الاستيرادات العرضية)
نظام البناء	setup.py	pyproject.toml (PEP 621)
إدارة التبعيات	requirements.txt	ملفات تأمين Poetry / uv
الاختبار	يدوي	اكتشاف تلقائي بواسطة pytest

الحد الأدنى من pyproject.toml

[project]
name = "my_project"
version = "0.1.0"
description = "A production-grade Python app"
authors = [{ name = "Alex Dev", email = "alex@example.com" }]
requires-python = ">=3.10"

[tool.poetry.dependencies]
requests = "^2.31.0"
fastapi = "^0.110.0"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^8.0.0"
ruff = "^0.3.0"
black = "^24.2.0"

[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.API"

---

⚙️ ابدأ في غضون 5 دقائق

1. ثبت Poetry:

   pip install poetry
   

2. أنشئ مشروعًا جديدًا:

   poetry new my_project --src
   

3. ثبت التبعيات:

   poetry add fastapi requests
   

```
4. تشغيل الاختبارات:

   poetry run pytest
   

5. التنسيق والفحص:

   poetry run black . && poetry run ruff check .
   

✅ لديك الآن بيئة معزولة قابلة للإعادة مع عمليات بناء حتمية.

---

🧠 جودة الشيفرة: الفحص والتنسيق والأنواع

الفحص والتنسيق

استخدم Ruff للفحص (يحل محل flake8 وisort والعديد من الأدوات الأخرى) وBlack للتنسيق. Ruff مكتوب بلغة Rust وهو سريع للغاية<sup>3</sup>.

poetry run ruff check src/
poetry run black src/

يفرض Ruff استيرادات متسقة وفحوصات للمتغيرات غير المستخدمة وتلميحات الأداء. يضمن Black توحيد الأسلوب عبر الفرق.

التحقق من الأنواع باستخدام mypy

تحسن الكتابة الثابتة الصيانة بشكل كبير وتكتشف الأخطاء مبكرًا<sup>4</sup>.

قبل:

def add(a, b):
    return a + b

بعد:

def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

شغّل:

poetry run mypy src/

تحسن تلميحات الأنواع الإكمال التلقائي في IDE والتوثيق والثقة أثناء التشغيل.

---

🧪 الاختبار: من الوحدة إلى التكامل

الاختبار هو شبكة الأمان الخاصة بك. تفضل الفرق الحديثة pytest لبساطته وقدرته على التعبير<sup>5</sup>.

مجموعة اختبارات مثال

# tests/test_core.py
import pytest
from my_project.core import add

def test_addition():
    assert add(2, 3) == 5

@pytest.mark.parametrize("a,b,result", [(1, 2, 3), (0, 0, 0)])
def test_param_add(a, b, result):
    assert add(a, b) == result

مثال تكامل الدمج المستمر/النشر المستمر

# .GitHub/workflows/ci.yml
name: Python CI
on: [push, pull_request]
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: '3.12'
      - run: pip install poetry
      - run: poetry install
      - run: poetry run pytest --maxfail=1 --disable-warnings -q

🧩 نصيحة: اختبر دائمًا في الدمج المستمر، وليس محليًا فقط. تقوم فرق الإنتاج واسعة النطاق عادةً بتشغيل آلاف الاختبارات لكل التزام<sup>6</sup>.

---

🔒 أفضل ممارسات الأمان

يمكن أن تكون مرونة Python سلاحًا ذا حدين. أمّن بيئتك وشفرتك من البداية.

1. تثبيت التبعيات

استخدم ملفات القفل (poetry.lock) لمنع هجمات سلسلة التوريد<sup>7</sup>.

2. فحص الثغرات

poetry run safety check

3. تجنب eval() و exec()

يمكنها تنفيذ شفرة عشوائية إذا لم يتم تنقية المدخلات المستخدمة.

4. تأمين الأسرار

استخدم متغيرات البيئة أو مديري الأسرار (AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault). لا تقم أبدًا بتضمين بيانات الاعتماد بشكل صلب في الشفرة.

5. التحقق من صحة المدخلات

بالنسبة لواجهات API، استخدم Pydantic أو التحقق المدمج في FastAPI.

from pydantic import BaseModel, Field

class User(BaseModel):
    username: str = Field(..., min_length=3)
    age: int = Field(..., ge=18)

---

🚀 تحسين الأداء

ضبط الأداء في Python يتعلق أكثر بـالبنية من التحسينات الدقيقة.

مثال التحليل

poetry run python -m cProfile -o profile.out src/my_project/main.py
poetry run snakeviz profile.out

متى تستخدم Async مقابل متى لا تستخدمه

سيناريو	استخدم Async	تجنب Async
مقيد بالإدخال/الإخراج (مكالمات API, استعلامات قاعدة البيانات)	✅
مقيد بوحدة المعالجة المركزية (معالجة الصور, تدريب تعلم الآلة)		✅
تزامن عالي (خوادم الويب)	✅
سكريبتات بسيطة		✅

مثال تعزيز Async I/O

قبل:

import requests
urls = ["https://API.example.com/data" for _ in range(10)]
results = [requests.get(url).json() for url in urls]

بعد:

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as resp:
        return await resp.json()

async def main():
    urls = ["https://API.example.com/data" for _ in range(10)]
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())

يمكن أن يكون الإصدار غير المتزامن أسرع بشكل كبير لأحمال العمل الثقيلة الشبكية<sup>8</sup>.

---

🧩 المشاكل الشائعة والحلول

المشكلة	السبب	الحل
وسائط افتراضية قابلة للتغيير	يتم إعادة استخدام القوائم/القواميس عبر المكالمات	استخدم None وقم بالتهيئة داخل الدالة
الاستيرادات الدائرية	هيكل وحدة ضعيف	استخدم الاستيرادات المحلية أو أعد هيكلة الوحدات
استثناءات غير معالجة	غياب try/except	عالج الأخطاء المتوقعة بشكل لائق
الحالة العامة	بيانات قابلة للتغيير مشتركة	فضل حقن التبعيات
الإفراط في استخدام المؤشرات	قيود GIL	استخدم المعالجة المتعددة أو async

---

🧰 أنماط معالجة الأخطاء

معالجة الأخطاء بشكل لائق هي المفتاح في الإنتاج.

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

try:
    result = risky_operation()
except ValueError as e:
    logger.warning(f"Invalid input: {e}")
    result = None
except Exception as e:
    logger.exception("Unexpected error")
    raise

استخدم التسجيل المنظم مع dictConfig():

import logging.config

LOGGING_CONFIG = {
    'version': 1,
    'formatters': {
        'default': {
            'format': '[%(asctime)s] %(levelname)s in %(module)s: %(message)s'
        }
    },
    'handlers': {
        'console': {
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'formatter': 'default'
        }
    },
    'root': {
        'level': 'INFO',
        'handlers': ['console']
    }
}

logging.config.dictConfig(LOGGING_CONFIG)

---

📈 المراقبة والملاحظية

استخدم Prometheus أو OpenTelemetry لجمع المقاييس<sup>9</sup>. سجل JSON المنظم عندما يكون ذلك ممكنًا.

{"timestamp": "2025-04-10T12:00:00Z", "level": "INFO", "event": "user_signup", "user_id": 1234}

فحوصات الصحة

لتطبيقات الويب (مثل FastAPI):

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.get("/health")
def health():
    return {"status": "ok"}

---

🧩 دراسة حالة: ممارسات واقعية

• منصات البث واسعة النطاق تستخدم Python للتنسيق والمراقبة وخطوط أنابيب البيانات<sup>10</sup>. تؤكد على سلامة الأنواع والاختبار الآلي.
• منصات الدفع تعتمد على Python لواجهات برمجة التطبيقات الخلفية وأدوات المطورين<sup>11</sup>. تتضمن أفضل ممارساتها الفحص الصارم، واختبارات الوحدات الشاملة، وفحص التبعيات.

تُظهر هذه الأمثلة أن Python تتوسع عند بنائها بالانضباط والأتمتة.

---

🧩 دليل إصلاح الأخطاء

المشكلة	العرض	الحل
ModuleNotFoundError	فشل الاستيرادات في الاختبارات	استخدم تخطيط src/ واكتشاف pytest
poetry install يتوقف	مشكلات الشبكة	استخدم --no-cache أو فهرس مرآة
mypy إيجابيات خاطئة	الأختام المفقودة	ثبّت types-<package>
مهام غير المتزامنة بطيئة	الكود المُعَرْقِل	استخدم مكتبات متوافقة مع غير المتزامنة
السجل لا يظهر	المعالجات المُكونة بشكل خاطئ	تحقق من إعداد logging.config

---

🧭 تدفق القرار: متى تبني أفضل ممارسة

flowchart TD
A[Start Project] --> B{Team Size > 1?}
B -->|Yes| C[Use Poetry + Ruff + Black]
B -->|No| D[Minimal setup with venv]
C --> E{Production Deployment?}
E -->|Yes| F[Add CI/CD + mypy + pytest]
E -->|No| G[Local testing only]

---

🧮 استراتيجيات الاختبار

• اختبارات الوحدات: التحقق من صحة الوظائف/الفئات الفردية.
• اختبارات التكامل: ضمان عمل الوحدات معًا.
• اختبارات من النهاية إلى النهاية: محاكاة تدفقات المستخدم الحقيقية.
• اختبارات الأداء: قياس المسارات الحرجة.

poetry run pytest --cov=src/my_project --cov-report=term-missing

---

🧩 متى تستخدم Python ومتى لا تستخدمها

استخدم Python عندما	تجنب Python عندما
النماذج الأولية السريعة أو خطوط أنابيب البيانات	محركات التداول منخفضة الكمون
واجهات برمجة تطبيقات الويب (فاست أبي آي، فلاسك، جانغو)	عرض ثلاثي الأبعاد في الوقت الفعلي
الأتمتة والبرمجة النصية	تطبيقات الأصلية للجوال
أحمال الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة	أنظمة مدمجة في الوقت الفعلي الصارم

---

📊 مثال على البنية: خدمة Python حديثة

graph TD
A[Client] --> B[FastAPI Service]
B --> C[Business Logic Layer]
C --> D[Database]
C --> E[External APIs]
B --> F[Logging & Metrics]

تضمن هذه البنية المعيارية الفصل بين المسؤوليات — سهلة الاختبار والتوسع والمراقبة.

---

🧭 اتجاهات الصناعة في 2025

• راف أصبح أداة الفحص الافتراضية في العديد من مشاريع Python مفتوحة المصدر.
• بويتري و يو في تسيطران على إدارة التبعيات.
• تلميحات الأنواع منتشرة على نطاق واسع، مع إدخال بيب 695 صياغة عامة أنظف<sup>12</sup>.
• أطر العمل غير المتزامنة (فاست أبي آي، آيو إتش تي تي بي) تواصل النمو.
• الفحص الأمني معيار في خطوط أنابيب الدمج المستمر/النشر المستمر.

---

✅ النقاط الرئيسية

أفضل ممارسات Python الحديثة تتمحور حول الاتساق والأمان والقابلية للتوسع.

• استخدم pyproject.toml + بويتري للتغليف.
• فرض الأسلوب باستخدام راف و بلاك.
• أضف تلميحات الأنواع وشغّل مايبي.
• اكتب الاختبارات وأتمتها في الدمج المستمر.
• راقب وسجّل وأمّن تطبيقاتك.

يحوّل اتباع هذه الخطوات قاعدة شفرة Python الخاصة بك من نموذج أولي إلى نظام جاهز للإنتاج.

---

❓ أسئلة متكررة

س1: هل يجب أن أُهاجر المشاريع القديمة إلى pyproject.toml؟
نعم، بشكل تدريجي. يحسن من إمكانية إعادة الإنتاج والتوافق مع الأدوات الحديثة.

س2: كيف أفرض أسلوب الشفرة عبر الفرق؟
استخدم خطافات ما قبل الالتزام مع راف و بلاك.

س3: هل بويتري أفضل من بيب إنف؟
تقدم بويتري عمليات بناء محددة وحلًا أبسط للتبعيات.

س4: كيف أتعامل مع الأسرار في الإنتاج؟
استخدم متغيرات البيئة أو مديري الأسرار — لا تلتزم بملفات .env أبدًا.

س5: كيف يمكنني قياس تحسينات الأداء؟
استخدم cProfile، line_profiler، أو أدوات مراقبة الأداء مثل داتادوغ.

---

🚀 الخطوات التالية

• أعد هيكلة أحد مشاريعك الحالية باستخدام بنية حديثة.
• أضف الدمج المستمر/النشر المستمر مع GitHub Actions.
• دمج فحص الأنواع والفحص الأمني.
• اشترك في نشرتنا الإخبارية للحصول على غوصات عميقة شهرية في هندسة Python.

---

الحواشي السفلية

```

1. PEP 621 – تخزين البيانات الوصفية للمشروع في pyproject.toml: https://peps.python.org/pep-0621/ ↩ ↩²

2. مؤسسة البرمجيات Python – إحصائيات استخدام Python: https://www.python.org/about/ ↩

3. توثيق Ruff – https://docs.astral.sh/ruff/ ↩

4. تلميحات نوع Python (PEP 484): https://peps.python.org/pep-0484/ ↩

5. توثيق pytest – https://docs.pytest.org/ ↩

6. توثيق إجراءات GitHub – https://docs.GitHub.com/en/actions ↩

7. OWASP أهم 10 مخاطر أمنية – https://owasp.org/www-project-top-ten/ ↩

8. توثيق asyncio – https://docs.python.org/3/library/asyncio.html ↩

9. توثيق OpenTelemetry Python – https://opentelemetry.io/docs/instrumentation/python/ ↩

10. مدونة Netflix التقنية – Python في Netflix: https://netflixtechblog.com/python-at-netflix-86b6028b3b3e ↩

11. مدونة Stripe الهندسية – بناء APIs موثوقة: https://stripe.com/blog/engineering ↩

12. PEP 695 – صياغة معلمة النوع: https://peps.python.org/pep-0695/ ↩