Apabila membangunkan ReadmeGenie, saya menyasarkan untuk memastikan kualiti kod yang konsisten dengan persediaan automatik untuk linting dan pemformatan. Selepas mempertimbangkan beberapa alat, saya memilih Ruff sebagai linter dan Hitam sebagai pemformat kod. Walaupun Ruff juga boleh mengendalikan linting dan pemformatan, saya memutuskan untuk menyediakan Hitam sebagai pemformat berasingan untuk mendapatkan pengalaman dengan konfigurasi kedua-dua alatan. Di bawah, saya akan berkongsi sebab saya memilih alatan ini, cara saya mengkonfigurasinya untuk projek saya, cabaran yang saya hadapi dan pelajaran yang saya pelajari sepanjang perjalanan.
1. Pemilihan Alat
Kenapa Ruff?
Ruff ialah linter pantas untuk Python yang menyokong pelbagai peraturan linting daripada linter lain (seperti Flake8 dan Pyflakes) dan menawarkan peningkatan prestasi yang ketara. Ia sangat boleh disesuaikan, yang membolehkan saya menentukan gabungan peraturan sambil memastikan keserasian dengan Hitam untuk pemformatan. Reka bentuk Ruff untuk kelajuan dan kebolehlanjutan adalah sesuai untuk projek yang mengutamakan kecekapan tanpa mengorbankan kualiti.
- Dokumentasi Ruff: https://github.com/charliermarsh/ruff
Kenapa Hitam?
Hitam ialah pemformat Python yang menguatkuasakan satu gaya pemformatan dengan ketat, membantu mengurangkan perbincangan dan ketidakkonsistenan mengenai penggayaan kod. Walaupun Ruff menawarkan keupayaan pemformatan asas, pendekatan khusus Black memberikan beberapa kelebihan:
- Ketekalan: Hitam menguatkuasakan gaya standard yang ketat yang meminimumkan perdebatan mengenai pemformatan kod.
Penggunaan Luas: Hitam digunakan secara meluas, menjadikannya lebih mudah untuk disepadukan ke dalam kebanyakan aliran kerja pembangunan, terutamanya dalam projek kerjasama.
Dokumentasi Hitam: https://github.com/psf/black
2. Persediaan Projek
Untuk memastikan Ruff dan Black berfungsi dengan lancar dalam ReadmeGenie, saya mengkonfigurasinya dalam kedua-dua pyproject.toml dan
.pre-commit-config.yaml, membenarkan pembangun memformat dan memasukkan kod secara automatik apabila membuat komitmen.
Konfigurasi untuk Ruff dan Black dalam pyproject.toml
Persediaan ini memastikan Ruff digunakan semata-mata untuk linting dan Hitam untuk pemformatan:
# pyproject.toml # Set up black as formatter [tool.black] line-length = 88 target-version = ["py311"] # Set up ruff as linter only [tool.ruff] # Exclude directories that don’t need linting (e.g., virtual environments) exclude = [ "venv/", "__pycache__/" ] fix = true # Enable specific linting rules select = ["F", "E", "W", "B", "I", "S"] # Example codes: F=flake8, E=errors, W=warnings, B=bugbear, I=import, S=safety # Exclude Black-compatible rules to avoid conflicts with Black's formatting. ignore = ["E501", "E203", "E231"] # Exclude Black-incompatible style issues
- abaikan: Hitam mengendalikan penggayaan tertentu, jadi kami mengecualikan peraturan ini dalam Ruff.
- betulkan: Membolehkan Ruff menyelesaikan isu jika boleh, meninggalkan pemformatan kepada Hitam.
Menambah Cangkuk Pra-komit untuk Ruff dan Hitam
Menggunakan cangkuk prakomit, saya mengkonfigurasi .pre-commit-config.yaml untuk menguatkuasakan linting dan pemformatan pada setiap komit:
# .pre-commit-config.yaml repos: - repo: https://github.com/psf/black rev: 23.1.0 hooks: - id: black - repo: https://github.com/charliermarsh/ruff-pre-commit rev: v0.7.1 hooks: - id: ruff
3. Menjalankan Ruff dan Black dari Barisan Perintah
Dengan persediaan di atas, anda boleh menggunakan arahan berikut:
- Larikan Ruff:
# pyproject.toml # Set up black as formatter [tool.black] line-length = 88 target-version = ["py311"] # Set up ruff as linter only [tool.ruff] # Exclude directories that don’t need linting (e.g., virtual environments) exclude = [ "venv/", "__pycache__/" ] fix = true # Enable specific linting rules select = ["F", "E", "W", "B", "I", "S"] # Example codes: F=flake8, E=errors, W=warnings, B=bugbear, I=import, S=safety # Exclude Black-compatible rules to avoid conflicts with Black's formatting. ignore = ["E501", "E203", "E231"] # Exclude Black-incompatible style issues
- Lari Hitam:
# .pre-commit-config.yaml repos: - repo: https://github.com/psf/black rev: 23.1.0 hooks: - id: black - repo: https://github.com/charliermarsh/ruff-pre-commit rev: v0.7.1 hooks: - id: ruff
Arahan ini menggunakan pembetulan pada semua fail Python, memastikan penggayaan yang konsisten dan pemeriksaan kualiti.
4. Penyepaduan Kod VS
Untuk mengautomasikan Ruff dan Black semasa menyimpan, saya menambah konfigurasi berikut dalam .vscode/settings.json:
ruff check . --fix
Persediaan ini menjadikan Black sebagai pemformat lalai dan Ruff satu-satunya linter aktif dalam Kod VS, membolehkan kedua-duanya dijalankan
secara automatik apabila disimpan.
5. Penemuan dan Pembaikan
Setelah dikonfigurasikan, Ruff dan Black mengenal pasti beberapa isu:
- Panjang Baris (E501): Ruff pada mulanya membenderakan baris panjang, yang Hitam diformat secara automatik.
- Import dan Pembolehubah Tidak Digunakan: Ruff menangkap beberapa import dan pembolehubah yang tidak digunakan.
- Ketekalan Lekukan dan Penggayaan: Hitam digunakan jarak dan lekukan yang konsisten, meningkatkan kebolehbacaan.
6. Cabaran
Satu cabaran yang ketara ialah memahami bahawa sesetengah gaya tidak serasi antara Ruff dan Black. Contohnya:
- Panjang Baris (E501): Ruff pada mulanya membenderakan baris panjang melebihi 88 aksara, yang dikendalikan oleh Hitam dengan membalut garisan. Untuk mengelakkan konflik, saya menambah E501 pada senarai abaikan Ruff. Walaupun begitu, kadangkala Ruff membenderakan ralat E501 jika Hitam tidak menggunakan titik putus yang dijangkakan. Percanggahan ini menekankan kepentingan melaraskan setiap alat konfigurasi dan pemahaman di mana ia mungkin bertindih.
7. Pengajaran
Menggunakan Ruff dan Black bersama-sama telah menjadi cara terbaik untuk meningkatkan kualiti kod. Inilah yang saya pelajari:
- Ketekalan: Gaya pendapat Black mengurangkan kesamaran dalam penggayaan kod.
- Automasi: Cangkuk prakomit menjimatkan masa dan memastikan pemformatan yang konsisten.
- Penyepaduan Editor: Mengkonfigurasi Ruff dan Black untuk dijalankan pada simpan dalam pembangunan diperkemas Kod VS.
- Keserasian: Mempelajari cara menyelesaikan konflik seperti E501 mengajar saya tentang konfigurasi alat dan membantu memperhalusi aliran kerja projek.
Atas ialah kandungan terperinci Menyediakan Alat untuk Kualiti Kod. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.
