python 동영상 튜토리얼 칼럼에서는 완벽한 Python 프로젝트를 빌드하는 방법을 소개합니다.
새로운 Python 프로젝트를 시작할 때 바로 시작하여 코딩을 시작하는 것은 쉽습니다. 실제로, 약간의 시간을 들여 우수한 라이브러리를 선택하면 향후 개발에 많은 시간을 절약하고 더 행복한 코딩 경험을 가져올 수 있습니다.
이상적인 세상에서는 모든 개발자 간의 관계가 상호 의존적이고 관련되어 있습니다(협업 개발). 코드는 완벽하게 형식화되어야 하며 낮은 수준의 오류는 없어야 하며 테스트는 모든 코드를 포괄합니다. 게다가 모든 커밋에서 이 모든 것이 보장됩니다. (균일한 코드 스타일, 유형 감지, 높은 테스트 범위, 자동 감지)
이 글에서는 이러한 점을 달성할 수 있는 프로젝트를 빌드하는 방법을 소개하겠습니다. 단계를 따르거나 cookiecutter로 프로젝트 빌드 섹션(숙련된 사용자의 경우)으로 바로 이동할 수 있습니다. 먼저 새 프로젝트 디렉토리를 생성해 보겠습니다.
mkdir best_practices cd best_practices复制代码
Pipx는 Python 타사 라이브러리를 빠르게 설치하는 데 사용할 수 있는 명령줄 도구입니다. 이를 사용하여 Pipenv 및 Cookiecutter를 설치합니다. 다음 명령을 통해 pipx를 설치하십시오.
python3 -m pip install --user pipx python3 -m pipx ensurepath复制代码
Pipenv는 프로젝트에 대한 virtualenv(가상 환경)를 자동으로 생성 및 관리하고 패키지를 설치/제거할 때 Pipfile에서 패키지를 추가/제거합니다. 또한 종속성의 신뢰성을 보장하기 위해 매우 중요한 Pipfile.lock을 생성합니다.
당신과 팀원이 동일한 라이브러리 버전을 사용하고 있다는 것을 알면 프로그래밍의 자신감과 재미가 크게 높아질 것입니다. Pipenv는 동일한 라이브러리를 다른 버전으로 사용하는 문제를 매우 잘 해결합니다. Pipenv는 지난 기간 동안 광범위한 관심과 인지도를 얻었으며 안심하고 사용할 수 있습니다. 설치 명령은 다음과 같습니다.
pipx install pipenv复制代码
black은 코드 형식을 지정할 수 있습니다.
Black은 타협하지 않는 Python 코드 형식 지정 라이브러리입니다. 이를 사용하면 코드 형식을 수동으로 조정하는 세부 사항을 무시하게 됩니다. 그 대가로 Black은 속도와 확실성을 제공하고 Python 코딩 스타일을 조정하는 번거로움을 없애고 더 중요한 일에 집중할 수 있는 더 많은 에너지와 시간을 제공합니다.
어떤 종류의 프로젝트를 읽고 있더라도 검은색으로 포맷된 코드는 동일하게 보입니다. 잠시 후 형식 지정 문제가 줄어들고 콘텐츠에 더 집중할 수 있습니다.
black은 코드 차이를 줄여 코드 검사를 더 빠르게 만듭니다.
그리고 isort는 가져오기 부분을 정렬합니다.
isort는 가져오는 Python 패키지 부분(가져오기)을 정렬하므로 더 이상 가져오기 항목을 수동으로 정렬할 필요가 없습니다. 수입품을 알파벳순으로 정렬하고 자동으로 여러 부분으로 나눌 수 있습니다.
배포가 복잡해지지 않도록 Pipenv를 사용하여 설치합니다(개발 환경에서만 설치하도록 지정할 수 있음):
pipenv install black isort --dev复制代码
Black 및 isort는 기본 옵션과 호환되지 않으므로 isort가 다음 원칙을 따르도록 하겠습니다. 검은색. setup.cfg 파일을 생성하고 다음 구성을 추가합니다. setup.cfg 文件并添加以下配置：
[isort] multi_line_output=3 include_trailing_comma=True force_grid_wrap=0 use_parentheses=True line_length=88复制代码
我们可以使用以下命令运行这些工具：
pipenv run black pipenv run isort复制代码
Flake8 确保代码遵循 PEP8 中定义的标准 Python 代码规范。使用 pipenv 安装：
pipenv install flake8 --dev复制代码
就像 isort 一样，它需要一些配置才能很好地与 black 配合使用。将这些配置添加到 setup.cfg ：
[flake8] ignore = E203, E266, E501, W503 max-line-length = 88 max-complexity = 18 select = B,C,E,F,W,T4复制代码
现在我们可以运行 flake8 了，命令：pipenv run flake8 。
Mypy 是 Python 的非强制的静态类型检查器，旨在结合动态（或 “鸭子”）类型和静态类型的优点。Mypy 将 Python 的表达能力和便利性与功能强大的类型系统的编译时类型检查结合在一起，使用任何 Python VM 运行它们，基本上没有运行时开销。
在 Python 中使用类型需要一点时间来适应，但是好处却是巨大的。如下：
pipenv install mypy --dev复制代码
默认情况下，Mypy 将递归检查所有导入包的类型注释，当库不包含这些注释时，就会报错。我们需要将 mypy 配置为仅在我们的代码上运行，并忽略没有类型注释的导入错误。我们假设我们的代码位于以下配置的 best_practices 包中。将此添加到 setup.cfg
[mypy]files=best_practices,testignore_missing_imports=true复制代码
pipenv run mypy复制代码
Flake8은 코드가 PEP8에 정의된 표준 Python 코딩 규칙을 따르도록 보장합니다. Pipenv를 사용하여 설치:
pipenv install pytest pytest-cov --dev复制代码
setup.cfg에 다음 구성을 추가하세요. 🎜# content of test_sample.pydef inc(x):
return x + 1def test_answer():
assert inc(3) == 5复制代码pipenv run flake8 명령을 사용하여 flake8을 실행할 수 있습니다. 🎜$ pipenv run pytest=========================== test session starts ============================
platform linux -- Python 3.x.y, pytest-5.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y
cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache
rootdir: $REGENDOC_TMPDIR
collected 1 item
test_sample.py F [100%]
================================= FAILURES =================================
_______________________________ test_answer ________________________________
def test_answer():> assert inc(3) == 5E assert 4 == 5
E + where 4 = inc(3)
test_sample.py:6: AssertionError
========================= 1 failed in 0.12 seconds =========================复制代码best_practices 패키지에 있다고 가정합니다. setup.cfg에 다음을 추가하세요. 🎜[tool:pytest] testpaths=test复制代码
[run]
source = best_practices
[report]
exclude_lines =
# Have to re-enable the standard pragma
pragma: no cover
# Don't complain about missing debug-only code:
def __repr__
if self\.debug
# Don't complain if tests don't hit defensive assertion code:
raise AssertionError
raise NotImplementedError
# Don't complain if non-runnable code isn't run:
if 0:
if __name__ == .__main__.:复制代码使用 pytest 编写测试非常容易，消除编写测试的阻力意味着可以快速的编写更多的测试！
pipenv install pytest pytest-cov --dev复制代码
这是 pytest 网站上的一个简单示例：
# content of test_sample.pydef inc(x):
return x + 1def test_answer():
assert inc(3) == 5复制代码要执行它：
$ pipenv run pytest=========================== test session starts ============================
platform linux -- Python 3.x.y, pytest-5.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y
cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache
rootdir: $REGENDOC_TMPDIR
collected 1 item
test_sample.py F [100%]
================================= FAILURES =================================
_______________________________ test_answer ________________________________
def test_answer():> assert inc(3) == 5E assert 4 == 5
E + where 4 = inc(3)
test_sample.py:6: AssertionError
========================= 1 failed in 0.12 seconds =========================复制代码我们所有的测试代码都放在 test 目录中，因此请将此目录添加到 setup.cfg ：
[tool:pytest] testpaths=test复制代码
如果还想查看测试覆盖率。创建一个新文件 .coveragerc，指定只返回我们的项目代码的覆盖率统计信息。比如示例的 best_practices 项目，设置如下：
[run]
source = best_practices
[report]
exclude_lines =
# Have to re-enable the standard pragma
pragma: no cover
# Don't complain about missing debug-only code:
def __repr__
if self\.debug
# Don't complain if tests don't hit defensive assertion code:
raise AssertionError
raise NotImplementedError
# Don't complain if non-runnable code isn't run:
if 0:
if __name__ == .__main__.:复制代码现在，我们就可以运行测试并查看覆盖率了。
pipenv run pytest --cov --cov-fail-under=100复制代码
--cov-fail-under=100 是设定项目的测试覆盖率如果小于 100％ 那将认定为失败。
Git hooks 可让您在想要提交或推送时随时运行脚本。这使我们能够在每次提交/推送时，自动运行所有检测和测试。pre-commit 可轻松配置这些 hooks。
Git hook 脚本对于在提交代码审查之前，识别简单问题很有用。我们在每次提交时都将运行 hooks，以自动指出代码中的问题，例如缺少分号、尾随空白和调试语句。通过在 code review 之前指出这些问题，代码审查者可以专注于变更的代码内容，而不会浪费时间处理这些琐碎的样式问题。
在这里，我们将上述所有工具配置为在提交 Python 代码改动时执行（git commit），然后仅在推送时运行 pytest coverage（因为测试要在最后一步）。创建一个新文件 .pre-commit-config.yaml，配置如下：
repos: - repo: local hooks: - id: isort name: isort stages: [commit] language: system entry: pipenv run isort types: [python] - id: black name: black stages: [commit] language: system entry: pipenv run black types: [python] - id: flake8 name: flake8 stages: [commit] language: system entry: pipenv run flake8 types: [python] exclude: setup.py - id: mypy name: mypy stages: [commit] language: system entry: pipenv run mypy types: [python] pass_filenames: false - id: pytest name: pytest stages: [commit] language: system entry: pipenv run pytest types: [python] - id: pytest-cov name: pytest stages: [push] language: system entry: pipenv run pytest --cov --cov-fail-under=100 types: [python] pass_filenames: false复制代码
如果需要跳过这些 hooks，可以运行 git commit --no-verify 或 git push --no-verify
现在，我们已经知道了理想项目中包含了什么，我们可以将其转换为 模板 从而可以使用单个命令生成一个包含这些库和配置的新项目：
pipx run cookiecutter gh:sourcery-ai/python-best-practices-cookiecutter复制代码
填写项目名称和仓库名称，将为您生成新的项目。
要完成设置，请执行下列步骤：
# Enter project directorycd <repo_name># Initialise git repogit init# Install dependenciespipenv install --dev# Setup pre-commit and pre-push hookspipenv run pre-commit install -t pre-commit pipenv run pre-commit install -t pre-push复制代码
模板项目包含一个非常简单的 Python 文件和测试，可以试用上面这些工具。在编写完代码觉得没问题后，就可以执行第一次 git commit，所有的 hooks 都将运行。
虽然在提交时知道项目的代码始终保持最高水准是件令人兴奋的事情。但如果在代码已全部修改完成之后（提交时），再发现有问题还是会让人很不爽。所以，实时暴露出问题要好得多。
在保存文件时，花一些时间确保代码编辑器运行这些命令。有及时的反馈，这意味着你可以在代码还有印象的时候能迅速解决引入的任何小问题。
我个人使用一些出色的 Vim 插件来完成此任务：
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위 내용은 완벽한 Python 프로젝트 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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