Dexter.ai でクリーンなコードのロックを解除: Python 開発に必須の VS Code 拡張機能
VS Code マーケットプレイスには、コーディング標準に従っていないコードにフラグを立てる Python 用のリンターが多数ありますが、これらのリンティング問題を実際に修正するツールは今までありませんでした。
問題を特定し、その解決方法を考えるのに多くの時間を費やしていることによく気づきました。これは私たちの多くが共感できることだと思います。オンラインで検索しているときに、Dexter.ai という素晴らしいツールを見つけました。これにより、作業が大幅に楽になりました。それは私たち全員にとって大きな変革となる可能性があると心から思います。これは、AI を活用した Visual Studio Code の拡張機能であり、コードの匂いを特定するだけでなく、AI によって生成された修正も提供します。微妙な問題を修正したり、解決策を見つけるためにドキュメントを調べたりするのに時間がかかりすぎることに気付いた場合、これは試してみる価値のあるツールです。
インストール
インストールは非常に簡単です。
- VS Extensions パネルで Dexter.ai を検索してインストールします
- VS Code マーケットプレイス経由でインストールします
注: 前提条件として、IDE 用の SonarQube が VS Code にインストールされている必要があります。
仕組みは次のとおりです
Dexter.ai は SonarQube と統合して問題にフラグを立て、VS Code 内の独自のタブに表示します。コード スメルの上にカーソルを置くと詳細が表示され、[修正の生成] をクリックしてカスタマイズされたソリューションを取得できます。修正を確認したら、直接適用することも、ニーズに合わない場合はスキップすることもできます。変更を加えると動的に更新されるため、コードに対する最新の洞察を常に利用して作業できます。
これまでの私の経験
Dexter.ai を使い始めた瞬間、Dexter.ai によってどれだけ時間が節約されているかに気づきました。フラグが立てられたすべての問題を理解して修正するのに何年も費やす代わりに、AI の提案を確認し、[適用] をクリックして次に進むだけで済みます。それは、不快な臭いに対処する方法を正確に知っているコーディング仲間がいるようなものです。さらに、インターフェイスは非常に直感的です。 [Dexter] タブでは、すべてのコードの匂いを俯瞰的に見ることができ、匂いの上にマウスを置くと、影響を受けるコードと AI の修正が表示されます。シンプル、クリーン、そして効果的です。
将来について感じていること
私は Dexter.ai の将来に何が待ち受けているのかを知るためにチームに連絡を取りました。現在は Python に重点を置いていますが、他の言語へのサポートの拡大にも積極的に取り組んでいます。 Java、JavaScript、または同様の言語を使用している場合は、Dexter.ai の機能が間もなく拡張されるのを楽しみにしてください。
つまり、よりクリーンで保守しやすい Python コードが必要な場合は、Dexter.ai を試す必要があります。無料で直感的に操作でき、本当に役立ちます。さらに、1 日あたり 10 件の修正を取得できるレート制限機能があり、小規模から中規模のプロジェクトに最適です。
追記: 私は Dexter.ai と提携していません。他の開発者を助けるためにこれを共有しているだけです。 ?
コーディングを楽しんでください!
以上がDexter.ai でクリーンなコードのロックを解除: Python 開発に必須の VS Code 拡張機能の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。
