充分利用 PyLint。
敲黑板:PyLint 其實很好!
“PyLint 可以拯救你的生命”,這是一句誇張的描述,但沒有你想像的那麼誇張。 PyLint 可以讓你遠離非常難找到的和複雜的缺陷。在最差的情況下,它只可以節省測試運行的時間。在最好的情況下,它可以幫助你避免生產環境中複雜的錯誤。
優點
我不好意思說這種情況是多麼普遍。測試的命名總是那麼奇怪:沒有人關心這個名稱,而且通常也找不到一個自然的名稱。例如以下程式碼:
def test_add_small():# Math, am I right?assert 1 + 1 == 3def test_add_large():assert 5 + 6 == 11def test_add_small():assert 1 + 10 == 11
測試生效:
collected 2 items test.py .. 2 passed
但問題是:如果你覆寫了一個測試的名稱,測試框架將愉快地跳過這個測試!
實際上,這些檔案可能有數百行,而新增測試的人可能不知道所有的名稱。除非有人仔細查看測試輸出,否則一切看起來都很好。
最糟糕的是,被覆蓋測試的添加、被覆蓋測試造成的破壞,以及連鎖反應的問題可能要幾天、幾月甚至幾年才能發現。
PyLint 會找到它
就像一個好朋友一樣,PyLint 可以幫助你。
test.py:8:0: E0102: function already defined line 1 (function-redefined)
缺點
就像 90 年代的情境喜劇一樣,你對 PyLint 了解的越多,問題就越多。以下是一個庫存建模程式的常規代碼:
"""Inventory abstractions"""import attrs@attrs.defineclass Laptop:"""A laptop"""ident: strcpu: str
但PyLint 似乎有自己的觀點(可能形成於90 年代),並且不怕把它們作為事實陳述出來:
$ pylint laptop.py | sed -n '/^laptop/s/[^ ]*: //p'R0903: Too few public methods (0/2) (too-few-public-methods)
危險
有沒有想過在一個數百萬人使用的工具中加入自己未證實的觀點? PyLint 每月有 1200 萬次下載。
「如果太挑剔,人們會取消檢查」 — 這是PyLint GitHub 的6987 號議題,於2022 年7 月3 號提出
#對於新增一個可能有許多誤報的測試,它的態度是... “嗯”。
讓它為你工作
PyLint 很好,但你需要小心地與它配合。為了讓 PyLint 為你工作,以下是我推薦的三件事:
1、固定版本
固定你使用的 PyLint 版本,避免任何驚喜!
在你的 .toml
檔案中定義:
[project.optional-dependencies]pylint = ["pylint"]
在程式碼中定義:
from unittest import mock
這與下列程式碼對應:
# noxfile.py...@nox.session(python=VERSIONS[-1])def refresh_deps(session):"""Refresh the requirements-*.txt files"""session.install("pip-tools")for deps in [..., "pylint"]:session.run("pip-compile","--extra",deps,"pyproject.toml","--output-file",f"requirements-{deps}.txt",)
2、預設禁止
停用所有檢查,然後啟用那些你認為誤報比率高的。 (不只是漏報/誤報的比率!)
# noxfile.py...@nox.session(python="3.10")def lint(session):files = ["src/", "noxfile.py"]session.install("-r", "requirements-pylint.txt")session.install("-e", ".")session.run("pylint","--disable=all",*(f"--enable={checker}" for checker in checkers)"src",)
3、檢查器
以下是我喜歡的檢查器。加強專案的一致性,避免一些明顯的錯誤。
checkers = ["missing-class-docstring","missing-function-docstring","missing-module-docstring","function-redefined",]
使用 PyLint
你可以只使用 PyLint 好的部分。在 CI 中運行它以保持一致性,並使用常用檢查器。
放棄不好的部分:預設禁止檢查器。
避免危險的部分:固定版本以避免意外。
以上是PyLint 的優點、缺點和危險的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Tomergelistsinpython,YouCanusethe操作員,estextMethod,ListComprehension,Oritertools

在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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