32 полезных инструмента для написания чистого, читаемого и безопасного Python-кода: автоформатировщики, линтеры, инструменты проверки типов, фреймворки для юнит-тестирования и генераторы документации. Автоматическое форматирование кода Стиль кода – это набор конвенций и рекомендаций, которым следуют профессиональные разработчики. Следование этим общепринятым рекомендациям: Обеспечивает согласованность, читаемость и понятность кода. Облегчает расширение и поддержку кодовой базы. Привести код в такой вид можно автоматически, с помощью форматировщиков: PEP8 (pycodestyle) – проверяет код на соответствие основным конвенциям стиля в PEP 8. Black – автоматически форматирует код в полном соответствии со стилем PEP 8. isort – сортирует импорты в алфавитном порядке и автоматически разделяет их по типу. YAPF – основан на clang-format, популярном форматировщике кода для C++. Переформатирует код так, чтобы он соответствовал руководству PEP 8 и легко читался. AutoPEP8 – основан на pycodestyle, автоматически приводит код в соответствии с PEP 8. 🐍 Библиотека питониста Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека питониста» 🐍🎓 Библиотека собеса по Python Подтянуть свои знания по Python вы можете на нашем телеграм-канале «Библиотека собеса по Python» 🐍🧩 Библиотека задач по Python Интересные задачи по Python для практики можно найти на нашем телеграм-канале «Библиотека задач по Python» Линтеры Линтеры анализируют код для обнаружения потенциальных багов, стилистических ошибок и подозрительных конструкций. Они помогают разработчикам избежать распространенных недочетов и ошибок. Pylint – проверяет код на наличие ошибок и на соблюдение стандартов (длина строк, названия переменных и т. п.) Flake8 – совмещает в себе pycodestyle, pyflakes и плагин mccabe. Проверяет код на соответствие PEP 8, находит ошибки (например, SyntaxError, NameError и т.д.) и оценивает цикломатическую сложность. Pyflakes – похож на Pylint, но фокусируется только на ошибках, а не на стиле. Bandit – инструмент, разработанный проектом OpenStack Security. Предназначен для поиска распространенных проблем безопасности. Ruff – супербыстрый линтер для выявления типичных ошибок и нарушений стиля. Имеет более 700 встроенных правил и собственные реализации популярных плагинов (например, flake8-bugbear). Система кэширования предотвращает повторный анализ неизмененных файлов. Pylama – комплексная система для аудита кода. Объединяет под одним интерфейсом Pylint, pycodestyle, PyFlakes, mccabe и другие популярные инструменты. Prospector – еще один комплексный инструмент, который объединяет несколько линтеров. Проверка типов Проверка типов помогает предотвратить множество ошибок, связанных с использованием переменных неверного типа, что делает код более безопасным и предсказуемым. Mypy – проверяет, соответствуют ли значения переменных их объявленным типам, и помогает обнаруживать целый класс ошибок до запуска кода. Pyright – быстрый анализатор типов, предназначенный для объемных кодовых баз. Может работать в режиме наблюдения и выполнять быстрые инкрементальные обновления при изменении файлов. Pytype проверяет и определяет типы, не нуждается в аннотациях типов. Обнаруживает ошибки типов до запуска кода. Pyre – эффективный анализатор типов, может анализировать кодовые базы с миллионами строк кода инкрементально, предоставляя мгновенный фидбэк. MonkeyType собирает типы аргументов функций и возвращаемых значений во время выполнения, может автоматически добавлять аннотации типов непосредственно в код. *** На все образовательные курсы в Proglib Academy сейчас действует скидка 35%! Математика для Data Science Базовые модели ML и приложения Алгоритмы и структуры данных Основы программирования на Python Основы IT для непрограммистов Frontend Basic: принцип работы современного веба *** Модульное тестирование Юнит-тесты – это небольшие изолированные тесты, которые проверяют функциональность конкретного участка кода. PyTest – полнофункциональный инструмент для тестирования Python-кода. Предлагает простой и удобный способ написания компактных тестов в виде функций. Unittest – встроенный модуль Python, вдохновленный архитектурой фреймворка xUnit. Это отличный инструмент для создания и систематической организации тестов. DocTest – еще один стандартный модуль. Ищет в строках документации фрагменты текста, которые выглядят как интерактивные сессии Python, а затем выполняет эти сессии, чтобы убедиться, что они работают точно так, как показано в документации. Tox – мощный инструмент для автоматизации и стандартизации тестирования в различных средах. Если приложению необходимо работать в нескольких версиях Python, Tox поможет обеспечить его согласованную работу во всех этих версиях; если проект имеет сложные зависимости, Tox может управлять этими зависимостями изолированно в разных средах. Hypothesis – это мощная библиотека для простого создания юнит-тестов. Использует подход, называемый тестированием свойств – он стал популярным благодаря библиотеке Haskell Quickcheck. Документация Хорошая документация – это развернутые, подробные пояснения к программе, которые показывают, как она работает и как ее использовать. Такая документация служит ценным справочным материалом для пользователей, и делает код понятным для разработчиков. Sphinx – облегчает создание структурированной, понятной, визуально привлекательной документации. MkDocs – быстрый и простой генератор статических сайтов, ориентированный на создание документации проектов. Файлы документации пишут на Markdown, а внешний вид настраивается с помощью одного YAML файла. Pydoc – модуль в Python, который генерирует документацию для модулей, скриптов и классов. Read the Docs упрощает весь процесс создания и поддержки документации – автоматизирует сборку, версионирование и хостинг. Doxygen – удобный генератор документации. Поскольку документация пишется внутри кода, ее проще поддерживать в актуальном состоянии. Кроме того, Doxygen предусматривает перекрестные ссылки между документацией и кодом, чтобы читатель документа мог легко перейти к фактическому коду.
Стиль кода – это набор конвенций и рекомендаций, которым следуют профессиональные разработчики. Следование этим общепринятым рекомендациям:
Привести код в такой вид можно автоматически, с помощью форматировщиков:
🐍 Библиотека питониста Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека питониста» 🐍🎓 Библиотека собеса по Python Подтянуть свои знания по Python вы можете на нашем телеграм-канале «Библиотека собеса по Python» 🐍🧩 Библиотека задач по Python Интересные задачи по Python для практики можно найти на нашем телеграм-канале «Библиотека задач по Python»
Линтеры анализируют код для обнаружения потенциальных багов, стилистических ошибок и подозрительных конструкций. Они помогают разработчикам избежать распространенных недочетов и ошибок.
Проверка типов помогает предотвратить множество ошибок, связанных с использованием переменных неверного типа, что делает код более безопасным и предсказуемым.
***
На все образовательные курсы в Proglib Academy сейчас действует скидка 35%!
Юнит-тесты – это небольшие изолированные тесты, которые проверяют функциональность конкретного участка кода.
Хорошая документация – это развернутые, подробные пояснения к программе, которые показывают, как она работает и как ее использовать. Такая документация служит ценным справочным материалом для пользователей, и делает код понятным для разработчиков.
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев.
Δ
Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.