内容简介:Python 代码的质量控制之 flake8 & Pylint
无需多言,我偏执地认为,所有动态语言写成的项目,都应该使用 XXLint 之类的工具,该暴露的错误能提前就提前。
甚至,所有项目在 commit 之前都需要做两件事情:
- lint 检查
- UT
动态语言是边解释边执行,缺乏编译期。这是劣势也是优势,这是优势也是劣势。
Python 中,常用的质量控制 工具 就是:pytest(或其他),Pylint,flake8(较强大),本文介绍后两者。
如何使用
如果没有提及这两款工具,那么一个自然的想法是: 给定源码目录 src,工具要能够检查 src 所有符合要求的文件
,即:
flake8 $OPTIONS $src
事实上,这些工具就是这么工作的。指定文件或目录,然后它帮你检查。
与工作流的整合
命令行的使用尚且简单,不过没有人这么使用(这仍然是重复性劳动),冗长的文档也没几个人喜欢阅读,所以最佳实践才是重点。
我个人的最佳实践是: 与 git pre-commit 结合,如果检查不过,就不让 commit。
思路大概有如下几种:
如果使用 Python 脚本,我比较喜欢使用 Fabric 来组织我的代码( Fabric 简单小巧,够用)。
比如项目结构一般会这样:
.pylintrc .flake8 fabfile.py project/ tests/ docs/
那么 fabfile.py 的内容大致就是
@task def runpylint(): local('pylint project/') @task def runflake8(): local('flake8 project/') @task def runpytest(): pass @task def runfabfile(): execute(runpylint) execute(runflake8) execute(runpytest) 手动执行: fab runfabfile
那么 .git/hooks/pre-commit
的内容就是:
#!/usr/bin/env bash function _runfab() { fab runfabfile if [[ "$?" == 0 ]]; then return 0 else return 1 fi } _runfab
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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