Перевод статьи «3 Insane Secret Weapons for Python»
Автор: Алина Уткина

С опытом количество используемых в работе инструментов сокращается, поскольку многие из них вы просто перерастаете. Но такие, как эти, остаются в использовании надолго.

Инструмент 1: ИИ автодополнение и быстрый доступ к документации с Kite

У современных IDE есть встроенное автозаполнение, которое выглядит примерно так:

Встроенный инструмент обычно использует документацию для определения имён и типов возможных функций и параметров. Но что если редактор получит доступ к коду из всех публичных репозиториев GitHub и начнёт подтягивать не просто имена, а целые строки кода? И это реализовано в Kite.

Прим.ред. Такая функциональность доступна в планах Pro и Team. На момент написания материала для плана Pro действует бесплатная бета-версия.

Разберём подробнее особенности Kite — инструмента для Python с функциями умного автодополнения и быстрого доступа к документации.

Умные подсказки

Плагин Kite смотрит в комплексе ваш код, переменные, часто используемые имена параметров, документацию, и только после сбора всех данных рекомендует что-то вроде этого:

Если хотите, поиграйтесь в песочнице.

Copilot для документации

Прежде чем беспокоить более опытного коллегу или мчаться за ответами на Stack Overflow, почитайте документацию.

Kite Copilot упрощает поиск по документации. Он работает параллельно с IDE и показывает информацию о любых объектах или функциях, на которые наведён курсор.

Работает локально, приватно

Вдобавок ко всему, плагин создан для локальной работы, так что вы получаете быстрые советы, работа происходит в автономном режиме, и ваш код никогда не будет отправлен в облако.

Это крайне важно для людей с плохим интернет-соединением и тех, кто работает с закрытым исходным кодом.

Всё, что нужно сделать, это загрузить и установить плагин Kite для вашего редактора: есть бесплатная версия и Free Beta на Pro план с умным автозаполнением.

Инструмент 2: Статический анализ кода с Mypy

Python — динамически типизированный язык. Это значит, что переменная связывается с типом данных не в момент объявления, а в момент присваивания ей значения. То есть одна и та же переменная может быть и строкой, и целым числом, и каким-либо другим типом в зависимости от последнего присвоенного ей значения.

# Например, вот одна и та же переменная с разными типами данных. # Python определяет тип данных динамически:  # string var_name = "string here"  # integer var_name = 1234 

А вот примеры языков со статической типизацией, где для каждой переменной задан один конкретный тип данных, и в логике кода нужно придерживаться именно его:

# Для многих языков обязательно предварительное объявление типа.  # string str str_var_name = "string here"  # integer int int_var_name = 1234 

Плюсы и минусы динамической типизации

Главное преимущество динамической типизации в том, что вам может быть лень постоянно прописывать типы, и такой язык, как Python, в этом поможет.

Онлайн-интенсив QA Skills

Старт 1 октября, 2 месяца, Онлайн, От 15 000 до 20 000 ₽

tproger.ru События и курсы на tproger.ru

А вот недостатков больше:

• как правило, вы сталкиваетесь с ошибками на более поздних этапах разработки;
• код работает медленнее, ведь Python постоянно вычисляет типы;
• код становится менее безопасным, так как на входе и выходе функции у одной и той же переменной могут быть разные типы данных;
• читать ваш код становится сложнее, поскольку другой человек не может быть уверен в том, что уже объявленная переменная не изменит свой тип в дальнейшем.

Статическая типизация в Python

В Python нет статической типизации как таковой, но есть аннотации типов, которые проверяются статическими анализаторами с целью контроля типов переменных.

Обратите внимание на Mypy. Это статический анализатор типов для Python, который позволяет находить ошибки несоответствия типов в коде. Mypy выводит ошибку, если при работе с аннотациями типов значение переменной не соответствует присвоенному ей типу.

from typing import Iterator  def fib(n: int) -> Iterator[int]:     a, b = 0, 1     while a < n:         yield a         a, b = b, a + b  fib(10) fib("10") 

В результате запуска статического анализатора Mypy в приведённом выше коде вы получите следующую ошибку: main.py:10: error: Argument 1 to "fib" has incompatible type "str"; expected "int". Таким образом Mypy предупреждает, что мы пытаемся присвоить строковое значение переменной с целочисленным типом данных. Это лишь один из примеров использования Mypy. Все функциональные возможности инструмента, более подробно описанные в документации, можно протестировать в песочнице.

Если ваш код работает на проде, и вам важна его устойчивость к ошибкам, связанным с типизацией, используйте инструмент Mypy.

Инструмент 3: Быстрый поиск ошибок и чистый код с SonarLint

Сейчас почти во всех IDE есть линтер — статический анализатор возможных ошибок. Другими словами, он предугадывает ещё до запуска кода, что может пойти не так, и выделяет предполагаемые ошибки.

Python Linter по умолчанию в VS Code

В свою очередь, динамический анализ не предугадывает, а действительно запускает/компилирует части кода, чтобы определить, работает ли он, но делает это автоматически в фоновом режиме. То есть он на самом деле знает, что пойдёт не так в процессе выполнения программы.

SonarLint — это тот самый динамический анализатор кода, который поможет решить следующие проблемы.

Лишний код

Допустим, вы не удалили закомментированные части кода, оставили неиспользуемые функции и прочие рудименты. SonarLint предупредит об этом, и вы сможете своевременно очистить код от всего лишнего.

Уязвимости

Большая обновляемая база данных с перечнем уязвимостей позволяет плагину вовремя предупреждать о любых известных уязвимостях, которые встречаются в вашем коде.

Когнитивная сложность

Подробнее об этом можно прочесть в статье. Если говорить кратко, разработчики плагина создали математическую формулу, которая может оценить, насколько читабелен ваш код.

Это не только полезно, но и просто. Каждый раз, когда SonarLint предупреждает вас о чрезмерной сложности, это сопровождается объяснением правила, которое вы нарушили. Например, «слишком большая вложенность операторов if», более известная как спагетти-код. Удобно, правда?

Плагин SonarLint позволяет использовать лучшие практики и писать понятный чистый код.

Подытожим

• ИИ автодополнение и быстрый доступ к документации с Kite Copilot и плагином для IDE.
• Статическая типизация кода с модулем Mypy.
• Быстрый поиск ошибок и чистый код с плагином SonarLint.

Все перечисленные инструменты для Python бесплатны или же поставляются в нескольких вариантах, включающих бесплатный.

Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Honor Cup, бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.

Перейти к регистрации