현재 Python용 emacs 설정에 매우 만족하지만 설정이 약간 까다롭다는 것을 알았습니다. 나는 미래의 나 자신과 견고한 emacs 구성을 찾는 다른 Pythonistas를 위해 여기에 내 설정을 문서화할 것입니다.
왜 기반pyright인가요?
지금까지 모든 유형 검사 요구 사항에 대해 명령줄에서 mypy --strict를 사용했지만 mypy는 아주 작은 코드베이스에서도 꽤 느리고 --strict 모드에서도 그다지 좋지 않습니다. 엄격할 수도 있습니다. 또한 Emacs 설정에 필요한 언어 서버도 아닙니다.
basedpyright는 검사와 신뢰성 모두에서 탁월한 개선을 이룬 pyright의 포크입니다. 이는 추가로 좋은 린트 기능을 갖춘 빠르고 놀랍도록 엄격한 유형 검사기입니다.
내가 겪고 있는 유일한 단점은 AWS용 boto3-stubs 클라이언트에서 mypy만큼 훌륭하게 재생되지 않고 표준이 아닌 # pyright:ignore comments 대신 # type:ignore comments를 사용한다는 점입니다. 엄격하게 엄격한 유형 검사 경험을 통해 이러한 문제를 감당할 수 있습니다.
basedpyright 또는 pyright와 함께 작동하도록 Poetry 프로젝트 구성
Poetry를 사용하는 기존 프로젝트가 있다면 가상 환경을 약간 조정하고 싶을 것입니다.
각 프로젝트의 루트로 이동하여 다음 명령을 실행하세요.
poetry config --local virtualenvs.in-project true
이렇게 하면 poetry.toml 파일이 아직 없으면 생성되고 해당 설정이 추가됩니다.
그러나 이는 기존 가상 환경을 실제로 이동하지는 않습니다. 이 변경 사항을 적용하려면 다음을 실행하여 찾을 수 있는 기존 가상 환경을 제거해야 합니다.
poetry env info --path
.gitignore에 .venv 경로를 추가하고 pycodestyle과 같이 사용할 수 있는 다른 도구에 대한 구성을 추가하는 것을 잊지 마세요. 정말 엉망이네요.
다음으로, basedpyright에게 가상 환경을 찾을 위치를 알려주기 위해 pyproject.toml에 구성 섹션을 추가해야 합니다.
[tool.pyright] venv=".venv" venvPath="."
저와 달리 다양한 Python 개발 도구에 대한 구성 파일이 너무 많다고 느끼지 않는다면 pyrightconfig.json 파일에서 이 작업을 수행할 수도 있습니다.
basedpyright를 언어 서버로 설치
pyright에 비해 basedpyright의 가장 좋은 점 중 하나는 nodejs 종속성을 휠로 구축하므로 nodejs 설치 여부에 관계없이 basedpyright가 컴퓨터에서 작동한다는 것을 확신할 수 있다는 것입니다.
격리를 위해 일반적으로 pip 대신 pipx를 사용하여 실행 가능한 Python 패키지를 설치하는 것이 좋습니다. 계속해서 그렇게 합시다.
pipx install basedpyright
건강 확인을 위해 달리기를 고려해 보세요
basedpyright --version
basedpyright를 설치하면 basedpyright-langserver 명령에 대한 액세스도 제공되지만 이는 실제로 사용자가 상호 작용할 수 있도록 작성되지 않았으므로 basedpyright-langserver 또는 basedpyright-langserver --version 등을 실행하면 nodejs 스택 추적을 얻게 됩니다.
basedpyright-langserver를 사용하도록 emacs 구성
나는 독자가 MELPA에서 패키지를 설치하는 방법을 알고 있고 선호하는 설치 방법을 알고 있다고 가정하겠습니다. 필요한 모든 패키지는 다음과 같습니다.
- 회사
- lsp 모드
- lsp-pyright
- lsp-ui
- 파이썬 모드
설치한 후 ~/.emacs 또는 ~/.emacs.d/init.el을 열고 다음을 추가하세요.
;; lsp global settings (add-hook 'after-init-hook 'global-company-mode) (setq lsp-auto-guess-root t) ;; python (require 'lsp-mode) (setq lsp-pyright-langserver-command "basedpyright") (add-hook 'python-mode-hook (lambda () (require 'lsp-pyright) (lsp)))
그것만 있으면 됩니다.
lsp 모드 디버깅을 위한 일반적인 팁
모든 것을 올바르게 설정했지만 Poetry에서 사용할 수 있는 패키지를 찾기 위해 lsp 모드를 얻는 데 여전히 문제가 있는 경우, 들어가서 패키지를 삭제해 볼 수 있습니다. ~/.emacs.d/.lsp-session-v1. 이는 lsp-mode가 프로젝트 루트를 잊어버리고 다시 찾도록 하는 효과가 있습니다.
즐거운 코딩하세요!
이 내용이 Python 개발 환경에서 좋은 시작이 되기를 바랍니다. 질문이 있으신 경우, 저는 이 모든 것에 대한 초보자이므로 아마도 도움을 드릴 수 없을 것입니다. 하지만 Emacs에서 basedpyright를 사용하는 데 대한 추가 팁이나 요령이 있으면 병합 요청을 고려해 보겠습니다.
위 내용은 `basedpyright-langserver`를 사용하는 Python 및 시용 Emacs의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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