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编程派 • 2 周前 • 80 次点击  

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文 | Brendan Maginnis  译 | EarlGrey 

推荐 | 编程派公众号(ID:codingpy) 

原文:https://sourcery.ai/blog/python-best-practices/

在开始一个新的Python项目时,很容易不做规划直接进入编码环节。花费少量时间,用最好的工具设置项目,将节省大量时间并带来更快乐的编码体验。

在理想的世界中,所有开发人员使用的依赖库都是相同的,代码将被完美地格式化,禁止常见错误,并且测试将涵盖所有内容。此外,每次提交代码时都会确保符合这些要求。

在本文中,我将介绍如何设置一个这样的理想项目。你可以跟随我的步骤操作,也可以直接开始安装pipx和pipenv,然后生成新项目。

让我们创建一个新的项目目录:

  1. mkdir best_practices

  2. cd best_practices

Python命令行工具与pipx

Pipx是一个方便的实用程序,允许快速安装python命令行工具。我们将用它来安装 pipenv 和 cookiecutter 。

  1. python3 -m pip install --user pipx

  2. python3 -m pipx ensurepath

使用 pipenv 进行依赖管理

Pipenv自动为您的项目创建和管理virtualenv,以及在安装/卸载软件包时从Pipfile添加/删除软件包。它还生成了非常重要的Pipfile.lock文件,用于生成确定性构建。

知道你和你的同事正在使用相同的库版本,可以极大提升信心。Pipenv 可以实现这个点,因此在过去一年多里得到了大量开发者的青睐

  1. pipx install pipenv

使用 black 和 isort 进行代码格式化

Black是代码格式化工具:

Black是不妥协的Python代码格式化程序。通过使用它,意味着您同意放弃对手动格式化细节的控制。作为回报,Black 为你提供速度和确定性,并且无需处理 pycodestyle 的繁琐提示。你将有更多的时间,来处理更重要的事情。

无论是什么项目,Black 格式化后的代码看起来都是一样的。习惯之后,你不会再注意到格式的问题,可以专注于内容。

Black产生的代码差异最小,可以加速代码审查。

isort则用来处理 import 的排序:

isort是可以按字母顺序对 import 进行排序,并自动分成多个部分。

让我们使用pipenv安装它们为开发依赖库,这样就不会让部署版本变得更复杂:

  1. pipenv install black isort --dev

Black 和 isort 的默认选项之间有冲突,因此我们将覆盖 isort 的选项配置,使用 Black 的配置。创建一个 setup.cfg文件并添加此配置:

  1. [isort]

  2. multi_line_output=3

  3. include_trailing_comma=True

  4. force_grid_wrap=0

  5. use_parentheses=True

  6. line_length=88

我们可以这样运行这些工具:

  1. pipenv run black

  2. pipenv run isort

用flake8强化风格

Flake8确保我们的代码遵循PEP8的约定。使用pipenv安装:

  1. pipenv install flake8 --dev

就像isort一样,它需要一些配置才能与 Black 配合使用。将此配置添加到 setup.cfg

  1. [flake8]

  2. ignore = E203,E266,E501,W503

  3. max-line-length = 88

  4. max-complexity = 18

  5. select = B,C,E,F,W,T4

现在我们可以使用 pipenv run flake8运行flake8。

使用 mypy 检查静态类型

Mypy是Python的一个可选静态类型检查器,旨在结合动态(或“鸭子”)类型和静态类型的好处。Mypy将Python的表现力和便利性与强大的类型系统和编译时类型检查相结合。Mypy对标准Python程序进行类型检查,使用 Python VM 运行 mypy 基本没有运行时的开销。

在Python中使用类型需要慢慢习惯,但好处是巨大的。mypy 官网这样写道:

  • 静态类型可以使程序更容易理解和维护

  • 静态类型可以帮助您更早地发现错误,并减少测试和调试

  • 静态类型可以帮助您在代码投入生产之前找到难以发现的错误

  1. pipenv install mypy --dev

默认情况下,Mypy将递归检查所有类型注释的导入,这会导致库不包含这些注释时出错。我们需要将mypy配置为仅在我们的代码上运行,并忽略没有类型注释的导入的任何错误。我们假设代码存在于以下配置的 best_practices包中。将如下配置添加到 setup.cfg

  1. [mypy]

  2. files=best_practices,test

  3. ignore_missing_imports=true

现在我们可以运行mypy:

  1. pipenv run mypy

mypy 的速查表:https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheatsheetpy3.html

使用pytest和pytest-cov进行测试

使用pytest编写测试非常容易,并且消除编写测试的阻力,意味着我们会编写更多的测试!

  1. pipenv install pytest pytest-cov --dev

以下是pytest网站的一个简单示例:

  1. # content of test_sample.py

  2. def inc(x):

  3. return x + 1



  4. def test_answer():

  5. assert inc(3) == 5

执行示例:

  1. $ pipenv run pytest

  2. =========================== test session starts ============================

  3. platform linux -- Python 3.x.y, pytest-5.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y

  4. cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache

  5. rootdir: $REGENDOC_TMPDIR

  6. collected 1 item


  7. test_sample.py F [100%]


  8. ================================= FAILURES =================================

  9. _______________________________ test_answer ________________________________


  10. def test_answer():

  11. > assert inc(3) == 5

  12. E assert 4 == 5

  13. E + where 4 = inc( 3)


  14. test_sample.py:6: AssertionError

  15. ========================= 1 failed in 0.12 seconds =========================

所有的测试都应该放在 test目录中,所以将这个配置添加到 setup.cfg

  1. [tool:pytest]

  2. testpaths=test

我们还想检查测试覆盖了多少代码。创建一个新文件 .coveragerc,用来返回应用程序代码的覆盖率统计信息,我们再次假设代码位于 best_practices模块中:

  1. [run]

  2. source = best_practices


  3. [report]

  4. exclude_lines =

  5. # Have to re-enable the standard pragma

  6. pragma: no cover


  7. # Don't complain about missing debug-only code:

  8. def __repr__

  9. if self\.debug


  10. # Don't complain if tests don't hit defensive assertion code:

  11. raise AssertionError

  12. raise NotImplementedError


  13. # Don't complain if non-runnable code isn't run:

  14. if 0:

  15. if __name__ == .__main__.:

我们现在可以运行测试并报告覆盖率

  1. pipenv run pytest --cov --cov-fail-under=100

如果对应用程序代码的测试覆盖率低于100%,则会失败。

pre-commit 的 Git 钩子

Git钩子允许您在任何时候提交或推送时运行脚本。这就可以支持我们在每次提交/推送时,自动运行所有的格式化和测试。pre-commit可以帮助我们轻松配置这些钩子:

在提交代码审查之前,Git钩子脚本可以帮助识别简单问题。每次提交时运行钩子,自动指出代码中的问题,例如缺少分号,尾随空格和调试语句。在代码审查之前指出这些问题,可以让代码审查者专注于代码架构的变化,而不是浪费时间检查格式问题。

在这里,我们配置在提交Python 文件修改时,执行上述所有检查,并且仅在推送时运行pytest覆盖率测试,因为耗时可能较长。创建一个新文件 .pre-commit-config.yaml

  1. repos:

  2. - repo: local

  3. hooks:

  4. - id: isort

  5. name: isort

  6. stages: [commit]

  7. language: system

  8. entry: pipenv run isort

  9. types: [python]


  10. - id: black

  11. name: black

  12. stages: [commit]

  13. language: system

  14. entry: pipenv run black

  15. types: [python]


  16. - id: flake8

  17. name: flake8

  18. stages: [commit]

  19. language: system

  20. entry: pipenv run flake8

  21. types: [python]

  22. exclude: setup.py


  23. - id: mypy

  24. name: mypy

  25. stages: [commit]

  26. language: system

  27. entry: pipenv run mypy

  28. types: [python]

  29. pass_filenames: false


  30. - id: pytest

  31. name: pytest

  32. stages: [commit]

  33. language: system

  34. entry: pipenv run pytest

  35. types: [python]


  36. - id: pytest-cov

  37. name: pytest

  38. stages: [push]

  39. language: system

  40. entry: pipenv run pytest --cov --cov-fail-under=100

  41. types: [python]

  42. pass_filenames: false

如果你需要跳过这些钩子,你可以运行 git commit--no-verifygit push--no-verify

使用cookiecutter生成项目

我们已经看到了理想项目都使用了哪些工具,可以将其固化为一个模板,只需要1个命令 即可生成新项目:

  1. pipx run cookiecutter gh:sourceryai/python-best-practices-cookiecutter

填写项目名称和仓库名称,即可使用模板为你生成项目。

要完成设置,请按照下列步骤操作:

  1. # Enter project directory

  2. cd


  3. # Initialise git repo

  4. git init


  5. # Install dependencies

  6. pipenv install --dev


  7. # Setup pre-commit and pre-push hooks

  8. pipenv run pre-commit install -t pre-commit

  9. pipenv run pre-commit install -t pre-push

模板项目包含一个非常简单的Python文件和测试来试用这些工具。一旦你对代码感到满意,你就可以做第一个 git commit,这时所有的钩子都会运行。



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