


Dalam landskap pembangunan perisian yang sentiasa berkembang, mengekalkan kualiti dan ketekalan kod adalah penting. Salah satu cara paling berkesan untuk memastikan pangkalan kod anda kekal bersih dan mematuhi amalan terbaik ialah dengan mengautomasikan proses pemformatan dan linting. Dalam catatan blog ini, kami akan meneruskan penyediaan aliran kerja Tindakan GitHub yang direka untuk mengautomasikan pemformatan dan linting kod untuk projek Python. Kami akan meneroka konfigurasi dan langkah yang terlibat serta cara ia boleh menjimatkan masa anda dan mengurangkan ralat dalam kod anda.
Pengenalan kepada Tindakan GitHub
Tindakan GitHub ialah alat berkuasa yang membolehkan anda mengautomasikan aliran kerja terus dalam repositori GitHub anda. Daripada menjalankan ujian hingga menggunakan aplikasi, Tindakan GitHub boleh mengendalikan pelbagai tugas berdasarkan peristiwa seperti tolakan, permintaan tarik dan banyak lagi. Dalam contoh ini, kami akan menumpukan pada mengautomasikan pemformatan dan linting kod menggunakan Tindakan GitHub.
Pecahan Aliran Kerja
Berikut ialah pandangan terperinci pada aliran kerja Tindakan GitHub untuk pemformatan dan linting kod Python:
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 }
Komponen Aliran Kerja Diterangkan
- Peristiwa Pencetus:
on: push: branches: - master pull_request: branches: - master
Aliran kerja dicetuskan pada permintaan tolak dan tarik ke cawangan induk. Ini memastikan bahawa setiap perubahan pada cawangan utama atau permintaan tarik diformat dan digariskan secara automatik.
- Konfigurasi Kerja:
jobs: format-and-lint: runs-on: ubuntu-latest
Tugas dijalankan pada versi terkini Ubuntu. Ini ialah persekitaran di mana pemformatan dan linting anda akan berlaku.
- Kod Daftar Keluar:
- name: Checkout code uses: actions/checkout@v3
Langkah ini menyemak kod repositori anda, membenarkan langkah seterusnya untuk mengakses dan mengubah suainya.
- Sediakan Python:
- name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.9'
Langkah ini menyediakan Python 3.9 dalam persekitaran aliran kerja. Laraskan ini agar sepadan dengan versi Python yang digunakan dalam projek anda.
- Pasang Ketergantungan:
- name: Install dependencies run: | python -m pip install --upgrade pip pip install black isort autopep8
Di sini, pakej Python penting untuk pemformatan dan linting—hitam, isort dan autopep8—dipasang.
- Jalankan Pemformat:
- name: Run Black run: black . - name: Run isort run: isort . - name: Run autopep8 run: autopep8 --in-place --recursive .
Langkah ini menggunakan pemformatan kod menggunakan hitam, isort untuk pengisihan import dan autopep8 untuk pelarasan pemformatan tambahan.
- Lakukan Perubahan:
- 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 }
Jika pemformatan atau perubahan linting dibuat, langkah ini dilakukan dan menolaknya kembali ke repositori. Ia menggunakan token GitHub untuk pengesahan dan mengkonfigurasi Git dengan pengguna generik untuk komitmen.
Faedah Aliran Kerja Ini
- Ketekalan: Memastikan kod mengikut peraturan pemformatan yang konsisten, meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan.
- Automasi: Mengautomasikan proses pemformatan dan linting, mengurangkan campur tangan manual dan kemungkinan ralat.
- Integrasi: Berintegrasi dengan lancar dengan repositori GitHub anda, menjalankan semakan secara automatik pada perubahan kod.
Kesimpulan
Melaksanakan aliran kerja Tindakan GitHub untuk pemformatan dan linting ialah cara pintar untuk mengekalkan kualiti dan ketekalan kod merentas projek anda. Dengan mengautomasikan proses ini, anda boleh lebih memfokuskan pada menulis kod dan kurang pada isu pemformatan. Aliran kerja yang disediakan di sini berfungsi sebagai asas yang kukuh, tetapi anda boleh menyesuaikannya dengan lebih lanjut berdasarkan keperluan khusus projek anda. Mula menyepadukan aliran kerja ini ke dalam repositori anda hari ini dan rasai manfaat pengurusan kualiti kod automatik!
Atas ialah kandungan terperinci Memformat dan Melinting Kod Python Anda dengan Tindakan GitHub. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan