随着软件项目进入“维护模式”,对可读性和编码标准的要求很容易落空(甚至从一开始就没有建立过那些标准)。然而,在代码库中保持一致的代码风格和测试标准能够显著减轻维护的压力,也能确保新的开发者能够快速了解项目的情况,同时能更好地全程保持应用程序的质量。
利用外部库来查抄代码的质量不失为掩护项目未来可维护性的一个好方法。以下会推荐一些我们最喜爱的查抄代码(包括查抄 PEP 8 和其它代码风格错误)的库,用它们来欺压保持代码风格一致,并确保在项目成熟时有一个可接受的测试覆盖率。
查抄你的代码风格
PEP 8 是 Python 代码风格规范,它规定了类似行长度、缩进、多行表达式、变量命名约定等内容。尽管你的团队自身大概也会有稍微不同于 PEP 8 的代码风格规范,但任何代码风格规范的目的都是在代码库中欺压实施一致的标准,使代码的可读性更强、更易于维护。下面三个库就可以用来资助你美化代码。
1、 Pylint
Pylint 是一个查抄违背 PEP 8 规范和常见错误的库。它在一些流行的编辑器和 IDE 中都有集成,也可以单独从命令行运行。
执行安装 Pylint 。然后运行- pylint [options] path/to/dir
复制代码 或者- pylint [options] path/to/module.py
复制代码 就可以在命令行中利用 Pylint,它会向控制台输出代码中违背规范和出现错误的地方。
你还可以利用 pylintrc 配置文件来自定义 Pylint 对哪些代码错误举行查抄。
2、 Flake8
Flake8 是“将 PEP 8、Pyflakes(类似 Pylint)、McCabe(代码复杂性查抄器)和第三方插件整合到一起,以查抄 Python 代码风格和质量的一个 Python 工具”。
执行安装 flake8 ,然后执行- flake8 [options] path/to/dir
复制代码 或者- flake8 [options] path/to/module.py
复制代码 可以查看报出的错误和警告。
和 Pylint 类似,Flake8 答应通过配置文件来自定义查抄的内容。它有非常清晰的文档,包括一些有效的提交钩子,可以将自动查抄代码纳入到开发工作流程之中。
Flake8 也可以集成到一些流行的编辑器和 IDE 当中,但在文档中并没有详细阐明。要将 Flake8 集成到喜欢的编辑器或 IDE 中,可以搜索插件
3、 Isort
Isort 这个库能将你在项目中导入的库按字母顺序排序,并将其正确划分为不同部分(例如标准库、第三方库、自建的库等)。这样进步了代码的可读性,并且可以在导入的库较多的时候轻松找到各个库。
执行安装 isort,然后执行就可以运行了。文档中还提供了更多的配置项,例如通过配置 .isort.cfg 文件来决定 isort 如何处理一个库的多行导入。
和 Flake8、Pylint 一样,isort 也提供了将其与流行的编辑器和 IDE 集成的插件。
分享你的代码风格
每次文件发生变更之后都用命令行手动查抄代码是一件痛苦的事,你大概也不太喜欢通过运行 IDE 中某个插件来实现这个功能。同样地,你的同事大概会用不同的代码查抄方式,也许他们的编辑器中也没有那种插件,甚至你自己大概也不会严格查抄代码和按照警告来更正代码。总之,你分享出来的代码库将会逐渐地变得混乱且难以阅读。
一个很好的办理方案是利用一个库,自动将代码按照 PEP 8 规范举行格式化。我们推荐的三个库都有不同的自定义级别来控制如何格式化代码。其中有一些设置较为特殊,例如 Pylint 和 Flake8 ,你需要先行测试,看看是否有你无法忍受但又不能修改的默认配置。
4、 Autopep8
Autopep8 可以自动格式化指定的模块中的代码,包括重新缩举行、修复缩进、删除多余的空格,并重构常见的比较错误(例如布尔值和 None 值)。你可以查看文档中完整的更正列表。
运行- pip install --upgrade autopep8
复制代码 安装 Autopep8。然后执行- autopep8 --in-place --aggressive --aggressive <filename>
复制代码
就可以重新格式化你的代码。aggressive 选项的数量表示 Auotopep8 在代码风格控制上有多少控制权。在这里可以详细了解 aggressive 选项。
5、 Yapf
Yapf 是另一种有自己的配置项列表的重新格式化代码的工具。它与 Autopep8 的不同之处在于它不仅会指出代码中违背 PEP 8 规范的地方,还会对没有违背 PEP 8 但代码风格不一致的地方重新格式化,旨在令代码的可读性更强。
执行安装 Yapf,然后执行- yapf [options] path/to/dir
复制代码 或- yapf [options] path/to/module.py
复制代码 可以对代码重新格式化。定制选项的完整列表在这里。
6、 Black
Black 在代码查抄工具当中算是比较新的一个。它与 Autopep8 和 Yapf 类似,但限制较多,没有太多的自定义选项。这样的好处是你不需要去决定利用怎么样的代码风格,让 Black 来给你做决定就好。你可以在这里查阅 Black 有限的自定义选项以及如何在配置文件中对其举行设置。
Black 依赖于 Python 3.6+,但它可以格式化用 Python 2 编写的代码。执行安装 Black,然后执行或就可以利用 Black 优化你的代码。
查抄你的测试覆盖率
假如你正在举行编写测试,你需要确保提交到代码库的新代码都已经测试通过,并且不会降低测试覆盖率。虽然测试覆盖率不是衡量测试有效性和充分性的唯一指标,但它是确保项目遵循根本测试标准的一种方法。对于盘算测试覆盖率,我们推荐利用 Coverage 这个库。
7、 Coverage
Coverage 有数种显示测试覆盖率的方式,包括将结果输出到控制台或 HTML 页面,并指出哪些详细哪些地方没有被覆盖到。你可以通过配置文件自定义 Coverage 查抄的内容,让你更方便利用。
执行安装 Converage 。然后执行- coverage [path/to/module.py] [args]
复制代码 可以运行程序并查看输出结果。假如要查看哪些代码行没有被覆盖,执行即可。
连续集成工具
连续集成(Continuous integration)(CI)是在合并和部署代码之前自动查抄代码风格错误和测试覆盖率最小值的过程。很多免费或付费的工具都可以用于执行这项工作,详细的过程不在本文中赘述,但 CI 过程是令代码更易读和更易维护的紧张步调,关于这一部分可以参考 Travis CI 和 Jenkins。
以上这些只是用于查抄 Python 代码的各种工具中的其中几个。假如你有其它喜爱的工具,欢迎在评论中分享。
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