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来源:http://wzlgbh.com  日期:2020-07-06
全文共2136字,预计学习时长9分钟图源:unsplash大浪淘沙沉者为金。笔者编写Python代码已经5年多了,经历这么久,工具集没有变大,反而越来越小。工具不在多,好用就行。这三种方法笔者已经坚持使用了很长时间,和其他方法不同的是,使用它们的频率只增不减。你值得拥有!秘密武器#1:快速编码,少用Kite谷歌大多数代码编辑器都具有类似这样的自动填充功能,...使用某种语言(库)文档来表明函数名和参数:这不难,但如果编辑器可以浏览几年的GitHub数据,并且不仅仅能自动填充函数名称,还能完成整行代码呢?这仅是第一个使用Kite的理由。原因1:代码行填充Kite访问代码库和各个变量、常用的在线参数名称以及文档后,会输出优质的语境建议:图源:Kitedocs上图示例展示了Kite如何能预测编码者需要使用的变量,即使它们一般被命名为(如b),或更普遍的名字(如x或y)。Kite创始人兼首席执行官AdamSmith说:“我们在Github上已经用了50多年的时间来对所有代码进行语义索引,构建统计类型推理,以及深

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度使用此语义信息的丰富统计模型。”原因2:在本地私密运行最重要的是,它在本地运行,因此可以快速获得提示,离线也能工作,并且代码不会发送到云端。对于网络情况异常和在闭信源代码库工作的人来说,这一点非常重要。原因3:文档编程助手如果你从来没听过"RTFM"这个词,那可能因为没有在第一代开发者身边工作过。向高级开发人员讨教是很有必要的,甚至去StackOverflow查找答案之前阅读文档。KiteCopilot让文档变得十分简单,广州代代孕最专业的是哪家_广州代代孕机构其与编辑器同时运行,实时显示文档中光标掠过的任何对象/函数等。结果笔者使用Kite多年,它改进得也越来越好。其拥有超过1,700万美元的投资,不会轻易倒闭,而且它的工具是完全免费的。你只需要给编辑器下载Kite插件,或下载copilot(编码助手),就能安装插件。秘密武器#2:用Mypy检查代码编码Python是动态的,简单解释就是:编码者可以随时将任何变量变为任何数据类型(字符串、整数等)。#Thesetwovariabletypesaredeclaredtheexactsameway#Pythonfiguresoutthedatatypeonit'sown,dynamically#stringvar_name="stringhere"#integervar_name=1234相对的是静态类型的语言,其中它的变量必须有一个特定的数据类型,并且始终遵循它。#Manylanguagesrequirethedatatypetobedeclaredtoo#stringstrvar_name="stringhere"#integerintvar_name=1234动态编码的优点/缺点动态编码的优点是,你可以偷懒,并且能减少乱码。但它缺点很多且不小:·通常在开发周期后期会出现错误·由于Python不断

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计算类型,编码效果会降低·传递代码更不稳定,因为其他人可能不知道其中的变量是哪些或可能成为哪些数据类型·函数会更不稳定,因为它们的输入和输出可以在没有警告的情况下更改数据类型图源:unsplashPython中的静态键入打开Mypy,这是一个免费的Python模块,让你能在Python内部静态编码。发出pipinstallmypy指令后,下面就是其使用示例:#Declaringafunctionusingnormaldynamictyping,withoutmypydefiter_primes():#codehere#DeclaringthesamefunctionwithmypystatictypingfromtypingimportIterat广州代代孕最专业的是哪家_广州代代孕机构ordefiter_primes()->Iterator[int]:#codehere利用mypy示例,能指定函数返还整数的迭代器广州代代孕最专业的是哪家_广州代代孕机构。这种简单变化通过强制实施一致输出,使函数更具有预测性。与仅使用文档不同,其他开发人员只需查看输出的将是什么数据类型,如果不符合该定义,则代码出错。结果列出静态类型以帮你减轻将来痛苦的所有方法有难度,但mypy文档具有出色的解答常见问题的能力,优缺点都不少。如果你在一个把稳定性放在第一位的代码生产库工作,一定要试试myby。秘密武器#3:用Sonarlint快速查找错误,编写更简单的函数现在每个编辑器都有某种类型的错误检查或内置的"linter",可以用来查看代码,通常无需运行,并能预测可能存在的错误。这就是静态代码分析。VS代码中的默认PythonLinter动态代码分析实际上尝试运行/编译代码的某些部分,以查看其是否正常工作,但它会自动在后台运行。它不是猜测,它事实上知道代码是否会出错,以及确切的错误是什么。SonarLint是动态代码分析中最好的,有超多优点:已注释或未命名的代码对于代码库里满满的输出定义、已注释代码,以及未使用的函数,笔者十分愧疚。但正是如此,才会时刻警醒,留下深刻印象,方便查找。不执行命令代码与未命名的代码略有不同,不执行命令代码将会在编码者创建不可能评估时发出预警。这十分有必要,否则会导致进行几个小时的调试,这是笔者最喜欢的预警之一。示例:a=Noneifa==Noneornotaora:this_will_always_get_called()else:#sonarlintwillwarnyouaboutthislineneverbeingexecutedthis_will_never_get_called()安全风险代码库中的巨大数据库将不断实时更新安全风险,能警告使用者所面临的任何已知漏洞风险。安全风险问题是小概率事件

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,基本不可能给我们留下印象。因此,每个人都应该行动起来持续追踪。SonarLint是一个伟大的开端。图源:unsplash认知复杂性这个话题十分有趣,笔者可以针对它写一篇完整的文广州代代孕最专业的是哪家_广州代代孕机构章。简单解释就是,有人创建了一个数学公式,这个公式可以对代码的阅读/理解难易程度进行评分。它非常有用,还易于理解。每次SonarLint要求编码者"降低认知复杂性"时,它都会对编码者的不规范操作简单解释,比如"无法定义,嵌套异常"。结果笔者发现这比基础屏蔽和lint练习更有用,编码者也能编写更为人性化的代码。这就是Pythonic!!心动不如行动,赶快用起来吧!留言点赞关注我们一起分享AI学习与发展的干货如转载,请后台留言,遵守转载规范