Maison > Article > développement back-end > Quatre points clés pour la programmation Python moderne en 2022
En tant que langage de programmation existant depuis plus de 30 ans, la popularité de Python a connu une croissance explosive ces dernières années. Pour permettre à chacun d'adopter Python plus facilement et de profiter de toutes les fonctionnalités nouvelles et puissantes du langage ; InfoWorld a résumé certains des concepts clés que les développeurs doivent comprendre lors de l'écriture de Python moderne en 2022. Il y a quatre aspects au total, comme suit :
La syntaxe des indices de type récemment introduite par Python permet aux linters et aux outils de qualité de code tiers d'analyser votre code avant de l'exécuter et de détecter d'éventuelles erreurs. Plus le code Python que vous créez est partagé avec d’autres, plus tout le monde aura de chances de bénéficier de l’utilisation des astuces de type. Chaque version ultérieure de Python a introduit des annotations de type plus complexes et plus puissantes. Si vous prenez l'habitude d'apprendre à utiliser les annotations de type à court terme, vous serez mieux en mesure de tirer parti de chaque nouvelle innovation en matière d'indices de type. Il est important de se rappeler que les indications de type sont facultatives et non obligatoires. Tous les projets n'en ont pas besoin, les astuces de type peuvent faciliter la compréhension de vos projets plus importants, mais elles ne sont pas nécessaires pour les projets plus petits. Il convient de noter que même si les indications de type ne sont pas appliquées au moment de l'exécution, vous pouvez utiliser Pydantic pour rendre cela possible. De nombreux projets Python largement utilisés, tels que FastAPI, utilisent largement Pydantic.
Pour les projets simples et les travaux de développement moins exigeants, vous pouvez généralement simplement utiliser l'outil venv intégré de Python pour séparer le projet et ses exigences. Mais les dernières avancées des outils Python offrent aux développeurs plus de choix :
Pyenv : si vous devez installer plusieurs versions de Python (3.8, 3.9, 3.10) pour répondre aux différentes exigences du projet, Pyenv vous permet de les installer dans chaque projet. Basculez essentiellement entre eux à l’échelle mondiale. Il convient de noter qu'il n'a pas de support Windows officiel, mais un port Windows non officiel existe.
Pipenv : Connu sous le nom de « workflow de développement Python pour les humains », Pipenv est conçu pour gérer les environnements virtuels ainsi que toutes les dépendances d'un projet. Cela garantit également que les dépendances sont déterministes : vous obtenez les versions spécifiques que vous souhaitez et elles fonctionnent dans la combinaison que vous demandez. Cependant, Pipenv n'implique aucune forme de packaging, il n'est donc pas idéal pour les projets que vous souhaitez éventuellement télécharger sur PyPI ou partager avec d'autres.
Poésie : Poetry étend l'ensemble d'outils de Pipenv pour non seulement gérer les projets et les exigences, mais également pour déployer facilement des projets sur PyPI. Il gère également les environnements virtuels pour vous indépendamment du répertoire du projet.
PDM : PDM (abréviation de "Python Development Master") est le dernier projet de pointe dans ce domaine. Comme Poetry et Pipenv, PDM vous offre une interface unique pour configurer un projet, gérer ses dépendances et créer des artefacts de distribution à partir de celui-ci. PDM utilise également la norme PEP 582 pour stocker les packages localement dans les projets, éliminant ainsi le besoin de créer un environnement virtuel pour chaque projet. Mais cet outil est relativement nouveau, alors assurez-vous qu’il fonctionne temporairement avant de l’adopter en production.
Le développement de Python signifie que le langage lui-même a ajouté de nombreuses nouvelles fonctionnalités. Les dernières versions de Python ont ajouté des constructions syntaxiques utiles pour le rendre plus puissant et plus simple à programmer. Certains ajouts récents incluent : Correspondance de modèles L'ajout récent le plus important est la correspondance de modèles structurels, apparue dans Python 3.10. C'est plus qu'un simple "switch/case pour Python" et vous permet de prendre des décisions de flux de contrôle en fonction du contenu ou de la structure d'un objet. L'« opérateur morse », nommé pour son apparence (:=), a été ajouté dans Python 3.8 et a introduit des expressions d'affectation, un moyen d'attribuer une valeur à une variable, puis une méthode pour tester cette variable en une seule étape. Il peut réduire le code verbeux dans de nombreuses situations courantes, telles que la vérification de la valeur de retour d'une fonction tout en conservant le résultat. Paramètres de position uniquement Ajout récent, petit mais utile, à la syntaxe Python, les paramètres de position uniquement vous permettent de spécifier quels arguments de fonction doivent être spécifiés comme arguments de position, plutôt que comme arguments de mot-clé. La justification de cela inclut souvent l'amélioration de la clarté de la base de code et la simplification du développement futur de la base de code, qui est également l'objectif sur lequel se concentrent de nombreuses autres nouvelles fonctionnalités de Python.
Python a son propre cadre de test intégré Unittest, et bien que Unittest soit correct par défaut, sa conception et son comportement sont obsolètes. Le framework Pytest est devenu une alternative courante, est plus flexible (vous pouvez déclarer des tests sur n'importe quelle partie du code, pas seulement un sous-ensemble) et nécessite l'écriture de beaucoup moins de modèles. De plus, Pytest dispose d'un grand nombre de modules complémentaires pour étendre ses fonctionnalités (par exemple, pour tester du code asynchrone).
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!