끊임없이 진화하는 소프트웨어 개발 환경에서는 코드 품질과 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 코드베이스를 깔끔하게 유지하고 모범 사례를 준수하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 서식 지정 및 Linting 프로세스를 자동화하는 것입니다. 이 블로그 게시물에서는 Python 프로젝트의 코드 형식 지정 및 Linting을 자동화하도록 설계된 GitHub Actions 워크플로를 설정하는 방법을 안내합니다. 구성과 관련 단계를 살펴보고 이를 통해 시간을 절약하고 코드 오류를 줄이는 방법을 살펴보겠습니다.
GitHub 액션 소개
GitHub Actions는 GitHub 저장소 내에서 직접 워크플로를 자동화할 수 있는 강력한 도구입니다. 테스트 실행부터 애플리케이션 배포까지 GitHub Actions는 푸시, 풀 요청 등과 같은 이벤트를 기반으로 다양한 작업을 처리할 수 있습니다. 이 예에서는 GitHub Actions를 사용하여 코드 형식 지정 및 Linting을 자동화하는 데 중점을 둘 것입니다.
워크플로우 분석
Python 코드 서식 지정 및 Linting을 위한 GitHub Actions 워크플로를 자세히 살펴보세요.
name: Format and Lint on: push: branches: - master pull_request: branches: - master jobs: format-and-lint: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.9' # Specify the Python version to use - name: Install dependencies run: | python -m pip install --upgrade pip pip install black isort autopep8 - name: Run Black run: black . - name: Run isort run: isort . - name: Run autopep8 run: autopep8 --in-place --recursive . - name: Commit changes if any env: GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} run: | # Check for changes git diff --exit-code || { echo "Changes detected. Committing changes..." # Configure Git user git config --global user.name "github-actions" git config --global user.email "actions@github.com" # Stage all changes git add . # Commit changes git commit -m "Apply code formatting and linting fixes" # Push changes git push origin HEAD }
워크플로 구성 요소 설명
- 트리거 이벤트:
on: push: branches: - master pull_request: branches: - master
마스터 브랜치에 대한 푸시 및 풀 요청 시 워크플로가 트리거됩니다. 이렇게 하면 메인 브랜치 또는 풀 요청에 대한 모든 변경 사항이 자동으로 형식화되고 린트됩니다.
- 작업 구성:
jobs: format-and-lint: runs-on: ubuntu-latest
작업은 최신 버전의 Ubuntu에서 실행됩니다. 서식 지정 및 Linting이 발생하는 환경입니다.
- 결제 코드:
- name: Checkout code uses: actions/checkout@v3
이 단계에서는 저장소 코드를 확인하여 후속 단계에서 해당 코드에 액세스하고 수정할 수 있도록 합니다.
- Python 설정:
- name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.9'
이 단계에서는 워크플로 환경에 Python 3.9를 설정합니다. 프로젝트에 사용되는 Python 버전과 일치하도록 이를 조정하세요.
- 종속성 설치:
- name: Install dependencies run: | python -m pip install --upgrade pip pip install black isort autopep8
여기에는 서식 지정 및 Linting을 위한 필수 Python 패키지인 black, isort 및 autopep8이 설치되어 있습니다.
- 포맷터 실행:
- name: Run Black run: black . - name: Run isort run: isort . - name: Run autopep8 run: autopep8 --in-place --recursive .
이 단계에서는 검정을 사용하고, 가져오기 정렬을 위해 isort를 사용하고, 추가 서식 조정을 위해 autopep8을 사용하여 코드 서식을 적용합니다.
- 변경 사항 커밋:
- name: Commit changes if any env: GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} run: | git diff --exit-code || { echo "Changes detected. Committing changes..." git config --global user.name "github-actions" git config --global user.email "actions@github.com" git add . git commit -m "Apply code formatting and linting fixes" git push origin HEAD }
형식 지정 또는 Linting 변경이 이루어지면 이 단계에서 이를 커밋하고 저장소로 다시 푸시합니다. 인증을 위해 GitHub 토큰을 사용하고 커밋을 위해 일반 사용자로 Git을 구성합니다.
이 워크플로의 이점
- 일관성: 코드가 일관된 형식 지정 규칙을 따르도록 보장하여 가독성과 유지 관리성을 향상시킵니다.
- 자동화: 서식 지정 및 Linting 프로세스를 자동화하여 수동 개입과 잠재적인 오류를 줄입니다.
- 통합: GitHub 저장소와 원활하게 통합되어 코드 변경 시 자동으로 검사를 실행합니다.
결론
형식 지정 및 Linting을 위한 GitHub Actions 워크플로를 구현하는 것은 프로젝트 전체에서 코드 품질과 일관성을 유지하는 현명한 방법입니다. 이러한 프로세스를 자동화하면 형식 문제보다는 코드 작성에 더 집중할 수 있습니다. 여기에 제공된 워크플로는 견고한 기반 역할을 하지만 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 추가로 사용자 정의할 수 있습니다. 지금 바로 이 워크플로우를 저장소에 통합하고 자동화된 코드 품질 관리의 이점을 경험해 보세요!
위 내용은 GitHub Actions를 사용하여 Python 코드 형식 지정 및 Linting의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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