오픈 소스 개발자로서 Slack과 협업
소개
더 많은 경험을 쌓고 싶은데 어디서부터 시작해야 할지 고민하고 있는 초보 개발자이신가요? 이 블로그 게시물은 당신을 위한 것입니다!
기술을 쌓는 가장 좋은 방법 중 하나는 오픈 소스 프로젝트에 기여하는 것입니다. 최근 저는 SlackAPI GitHub Repo에서 문제를 해결했습니다. 이 글을 쓰는 시점에 관리자 중 한 명이 내 PR(풀 요청)을 수락했으며 모든 CI 빌드를 통과하고 방금 병합되었습니다!?
이 게시물에서는 이 문제를 해결하는 과정, 직면한 어려움, 그 과정에서 배운 교훈을 공유하겠습니다.
문제
제가 작업한 문제는 Slack API의 URL 처리에 관한 것이었습니다. 특히 코드는 base_url이 누락된 경우 후행 슬래시(/)를 추가하지 않았으며 이로 인해 API 호출이 일관되지 않거나 실패할 수 있었습니다.
예:
- 후행 슬래시 제외: https://slack.com/api
- 후행 슬래시 포함: https://slack.com/api/
후행 슬래시 누락으로 인해 신뢰성을 보장하기 위해 해결해야 하는 미묘한 문제가 발생했습니다. 제 목표는 슬래시가 제공되지 않은 경우 슬래시가 자동으로 추가되도록 코드를 수정하는 것이었습니다.
원본은 여기에서 찾을 수 있습니다: #1541.
도전과제
편집할 올바른 파일 찾기
대규모 코드베이스를 다루는 초보자로서 첫 번째 과제는 변경 사항을 적용할 위치를 찾는 것이었습니다. 익숙하지 않은 디렉토리를 탐색하고 프로젝트 구조를 이해하는 데는 시간이 걸렸습니다. 문서를 읽고 코드를 단계별로 살펴보니 관련 파일을 찾는 데 도움이 되었습니다.
수정 사항 작성
파일(base_client.py)을 식별한 후 base_url이 /로 끝나도록 하는 솔루션 초안을 작성했습니다. 그러나 이를 구현하기 전에 관리자에게 연락하여 지침을 구했습니다. 그들은 비슷한 논리가 async_base_client.py와 Legacy_base_client.py라는 두 개의 다른 파일에도 적용되어야 한다고 지적했습니다. 이는 협업 프로젝트에서 명확한 의사소통과 사전 논의의 중요성을 일깨워주는 훌륭한 사례였습니다.
뒤에 슬래시를 추가하기 위해 업데이트된 코드 조각은 다음과 같습니다.
if not base_url.endswith("/"): base_url += "/"
이 간단한 변경을 통해 모든 API 호출이 일관된 기본 URL을 사용하게 되었습니다. 이 논리를 다른 두 파일에도 복제하여 여러 클라이언트에서 일관성을 유지했습니다.
테스트 추가
테스트는 이번 수정에서 중요한 부분이었습니다. 후행 슬래시가 누락된 경우 base_url이 수정되었는지 확인하기 위해 test_web_client.py 파일에 새 테스트를 추가했습니다. 예:
- 입력: http://localhost:8888
- 예상 출력: http://localhost:8888/
다음은 제가 추가한 테스트 중 하나를 단순화한 버전입니다.
if not base_url.endswith("/"): base_url += "/"
테이크아웃
테스트의 중요성
PR을 제출하기 전에 변경 사항을 철저히 테스트하세요. 단위 테스트 작성, 기존 테스트 실행, 디버깅 도구 사용은 코드가 예상대로 작동하는지 확인하는 데 중요한 단계입니다. 극단적인 경우에 대한 테스트를 자동화하면 잠재적인 오류를 조기에 포착하고 솔루션에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.
기여 지침을 따르세요
모든 오픈소스 프로젝트에는 고유한 기여 지침이 있습니다. 코딩 표준, 테스트 요구 사항 및 PR 제출 프로세스가 설명되어 있으므로 주의 깊게 읽고 따르십시오. 예를 들어 SlackAPI는 개발 환경 설정 및 테스트 실행에 대한 명확한 지침을 제공했습니다.
의사소통이 핵심이다
변경 사항을 관리자와 사전에 논의하면 시간을 절약하고 불필요한 앞뒤 작업을 방지할 수 있습니다. 제 경우에는 모든 관련 파일에 수정 사항을 적용하여 솔루션을 더욱 포괄적으로 만들었습니다.
도움 요청을 두려워하지 마세요
막히는 부분이 있으면 주저하지 말고 질문하세요. 오픈 소스 관리자와 기여자는 종종 새로운 사용자를 지원하고 기꺼이 도와줍니다.
최종 생각
오픈소스에 기여하는 것은 처음에는 겁이 날 수 있지만 개발자로서 성장하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 팀으로 작업하고, 대규모 코드베이스를 탐색하고, 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 코드를 작성하는 방법을 배우게 됩니다. 게다가, 여러분의 작업이 다른 사람들에게 사용되는 것을 보면 정말 기분이 좋습니다!
초보 개발자라면 오픈 소스 프로젝트를 탐색하고 관심 있는 문제를 찾아 도전해 보시기 바랍니다. SlackAPI GitHub Repo는 시작하기에 좋은 장소입니다!
오픈소스 프로젝트에 기여한 적이 있나요? 아래 댓글로 여러분의 경험을 공유해 주세요! ?
위 내용은 오픈 소스 개발자로서 Slack과 협업의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

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Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

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파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
