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五年Python三大秘诀!日常生活不可或缺的秘密武器

即将开播:5月14日,Jenkins在K8S下的三种部署流程和实战演示

本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)

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!

一、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:

五年Python三大秘诀!日常生活不可或缺的秘密武器

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:

五年Python三大秘诀!日常生活不可或缺的秘密武器

图源:Kite docs

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Adam Smith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

五年Python三大秘诀!日常生活不可或缺的秘密武器

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。Kite Copilot让文档变得十分简单,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。

二、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)。

  1. # These two variable types aredeclared the exact same way 
  2. # Python figures out the data type on it's own, dynamically# string 
  3. var_name = "string here"# integer 
  4. var_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。

  1. # Many languages require the datatype to be declared too# string 
  2. str var_name = "string here"# integer 
  3. int var_name = 1234 

1. 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

2. Python 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pip install mypy指令后, 下面就是其使用示例:

  1. # Declaring a function using normaldynamic typing, without mypy 
  2. def iter_primes(): 
  3.     # code here# Declaring the samefunction with mypy static typing 
  4. from typing import Iteratordef iter_primes() -> Iterator[int]: 
  5.     # code here 

利用mypy 示例,能指定函数返还整数的迭代器。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。

3. 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。

三、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。

五年Python三大秘诀!日常生活不可或缺的秘密武器

VS代码中的默认 Python Linter

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:

1. 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。

2. 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:

  1. a = Noneif a == None or not a or a: 
  2.     this_will_always_get_called() 
  3. else: 
  4.     # sonarlint will warn you about thisline never being executed 
  5.     this_will_never_get_called() 

3. 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,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。

五年Python三大秘诀!日常生活不可或缺的秘密武器

图源:unsplash

4. 认知复杂

这个话题十分有趣,笔者可以针对它写一篇完整的文章。

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"。

5. 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!


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