‌在论文中编写代码部分时，核心原则是确保可读性、可复现性和规范性‌。关键要点包括：‌使用标准格式注释、提供完整的环境配置说明、分模块展示核心逻辑、避免冗余代码‌。以下是具体方法：

1. ‌代码注释与格式规范‌
   每段代码需添加清晰注释，解释功能、输入输出及关键变量含义。例如，Python可用#或"""标注，C++可用//。代码缩进、命名（如驼峰法）需符合语言惯例。

2. ‌环境与依赖说明‌
   在附录或独立章节列出运行环境（如Python 3.8+、TensorFlow 2.4）、第三方库版本（通过requirements.txt或pip freeze导出），确保他人可复现结果。

3. ‌核心逻辑分块展示‌
   仅保留与论文结论相关的代码，删除调试或冗余部分。复杂算法可分步骤展示，例如：数据预处理→模型训练→结果分析，并用空行分隔逻辑块。

4. ‌伪代码与流程图辅助‌
   若涉及复杂算法，可用伪代码描述流程（如排序算法步骤），或搭配流程图说明整体架构，减少直接代码量。

5. ‌代码复用与引用‌
   若引用开源代码，需注明来源（如GitHub链接）并说明修改部分；自行开发的代码建议上传至公共仓库（如Zenodo）并分配DOI。

‌总结‌：论文代码部分需平衡简洁性与完整性，重点突出研究创新点，同时便于同行验证。建议在终稿前邀请他人试运行代码，确保无遗漏依赖或逻辑错误。