PyLint의 장점, 단점, 위험
PyLint를 최대한 활용해 보세요.
판을 두드리세요: PyLint는 실제로 꽤 좋습니다!
"PyLint는 당신의 생명을 구할 수 있습니다"는 과장이지만 생각만큼 많지는 않습니다. PyLint는 찾기가 매우 어렵고 복잡한 결함으로부터 사용자를 보호할 수 있습니다. 최악의 경우 테스트 실행 시간만 절약됩니다. 최선의 경우 생산 시 복잡한 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다.
Pros
이런 일이 얼마나 흔한지 말하기가 부끄럽습니다. 테스트 이름은 항상 너무 이상합니다. 아무도 이름에 관심을 두지 않으며 종종 자연스러운 이름을 찾을 수 없습니다. 예를 들어 다음 코드는
def test_add_small():# Math, am I right?assert 1 + 1 == 3def test_add_large():assert 5 + 6 == 11def test_add_small():assert 1 + 10 == 11
테스트가 적용됩니다.
collected 2 items test.py .. 2 passed
하지만 문제는 다음과 같습니다. 테스트 이름을 재정의하면 테스트 프레임워크가 테스트를 건너뜁니다.
실제로 이러한 파일에는 수백 줄이 있을 수 있으며, 새 테스트를 추가하는 사람은 이름을 모두 알지 못할 수도 있습니다. 테스트 출력을 자세히 살펴보기 전까지는 모든 것이 괜찮아 보입니다.
가장 나쁜 점은 담보 테스트 추가, 담보 테스트로 인한 피해, 파급 효과를 발견하는 데 며칠, 몇 달, 심지어 몇 년이 걸릴 수 있다는 것입니다.
PyLint가 찾아드립니다
좋은 친구처럼 PyLint가 도와드릴 수 있습니다.
test.py:8:0: E0102: function already defined line 1 (function-redefined)
Cons
90년대 시트콤처럼 PyLint에 대해 더 많이 알수록 더 많은 질문을 받게 됩니다. 다음은 주식 모델링 프로그램의 일반 코드입니다.
"""Inventory abstractions"""import attrs@attrs.defineclass Laptop:"""A laptop"""ident: strcpu: str
하지만 PyLint는 자체 의견(아마 90년대에 형성됨)이 있는 것 같으며 이를 사실로 진술하는 것을 두려워하지 않습니다.
$ pylint laptop.py | sed -n '/^laptop/s/[^ ]*: //p'R0903: Too few public methods (0/2) (too-few-public-methods)
Dangers
에 대해 생각해 본 적이 없습니다 a 수백만 명이 사용하는 도구에 근거 없는 자신의 의견을 추가합니까? PyLint는 한 달에 1,200만 건의 다운로드를 기록하고 있습니다.
"너무 까다로우면 사람들이 검사를 취소할 것입니다." — 이것은 2022년 7월 3일에 제기된 PyLint GitHub 문제 6987입니다.
오탐이 많을 수 있는 테스트를 추가하려는 태도입니다.. “ 흠”.
Make it work for you
PyLint는 훌륭하지만 주의해야 합니다. PyLint를 사용하려면 다음 세 가지를 권장합니다.
1. 고정 버전
사용 중인 PyLint 버전을 고정하여 놀라움을 피하세요!
.toml
파일에 정의:
[project.optional-dependencies]pylint = ["pylint"]
코드에 정의:
from unittest import mock
이는 다음 코드에 해당합니다:
# noxfile.py...@nox.session(python=VERSIONS[-1])def refresh_deps(session):"""Refresh the requirements-*.txt files"""session.install("pip-tools")for deps in [..., "pylint"]:session.run("pip-compile","--extra",deps,"pyproject.toml","--output-file",f"requirements-{deps}.txt",)
2. 기본적으로 비활성화합니다.
모든 검사를 비활성화한 다음 거짓 긍정이 있다고 생각되는 검사를 활성화합니다. 비율 높음. (단순히 위음성/위양성 비율이 아닙니다!)
# noxfile.py...@nox.session(python="3.10")def lint(session):files = ["src/", "noxfile.py"]session.install("-r", "requirements-pylint.txt")session.install("-e", ".")session.run("pylint","--disable=all",*(f"--enable={checker}" for checker in checkers)"src",)
3. 체커
제가 좋아하는 체커는 다음과 같습니다. 프로젝트 일관성을 개선하고 명백한 실수를 방지하세요.
checkers = ["missing-class-docstring","missing-function-docstring","missing-module-docstring","function-redefined",]
PyLint 사용하기
좋은 부분에만 PyLint를 사용하면 됩니다. 일관성을 위해 CI에서 실행하고 일반적인 검사기를 사용하세요.
잘못된 부분 삭제: 검사기는 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
위험한 부분 피하기: 놀라움을 피하기 위해 버전을 수정했습니다.
위 내용은 PyLint의 장점, 단점, 위험의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

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.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

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.

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.

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
