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这篇文章主要介绍“Python的秘密武器有哪些”,在日常操作中,相信很多人在Python的秘密武器有哪些问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Python的秘密武器有哪些”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
秘密武器#1:使用Kite可以更快地编写代码,减少Google编写时间
大多数代码编辑器具有自动完成功能,看起来像这样:
使用语言(有时是库)文档来建议函数名称和参数之类的内容。
当然可以,但是如果您的编辑器可以浏览GitHub数据多年并自动完成,不仅是函数名,还可以是整行代码。
这只是使用Kite的三个理由中的第一个。
原因1:代码行完成
风筝会检查您的代码库和变量,在线使用的常用参数名称,文档,然后提出如下超级上下文建议:
上面的示例展示了Kite如何预测您将在通用名称(如b)或通用名称(如x或y)中使用的变量。
我们已经花费了大约50年的工程师工作时间,在Github上对所有代码进行语义索引,建立统计类型推断,以及丰富的统计模型,这些模型可以非常深入地使用此语义信息。 — Kite创始人/首席执行官Adam Smith
这是一个实时演示视频,或者,如果您愿意,可以在沙盒中播放。
原因2:副驾驶进行文档编制
如果您从未听说过" RTFM",那么您可能还没有犯过我的错误。
无论如何,在给高级开发人员打电话或什至查看Stack Overflow答案之前,都应始终阅读文档。
Kite Copilot使文档愚蠢容易。 它与您的编辑器一起运行,并实时显示您用光标突出显示的任何对象/功能/等的文档。
亲爱的高级开发人员,我的第一份工作:对不起。 现在,我真的没有借口不首先在文档中寻找答案。
原因3:在本地私人运行
它是在本地运行的所有基础之上,因此您可以获得令人难以置信的快速建议,它可以脱机工作,并且您的代码永远不会发送到云中。
对于互联网连接较差的人和在封闭源代码库中工作的人们来说,这是非常重要的。
结果
我使用风筝已有多年了,而且一直在不断进步。 凭借超过1700万美元的投资,这家公司无处不在,而且由于某些愚蠢的原因,该工具是完全免费的。
您所要做的就是为您的编辑器下载Kite插件,或者下载副驾驶,它可以为您安装插件。 去实现它(梦想);去得到它(东西!
秘密武器2:使用Mypy稳定您的代码
Python是动态类型的,一个过分简化的解释是您可以随时将任何变量设为任何数据类型(字符串,整数等)。
# These two variable types are declared the exact same way # Python figures out the data type on it's own, dynamically # string var_name = "string here" # integer var_name = 1234
相反的是静态类型化的语言,其中变量必须具有一种特定的数据类型,并且必须始终遵循该数据类型。
# Many languages require the data type to be declared too # string str var_name = "string here" # integer int var_name = 1234
动态类型的优点/缺点
动态键入的优点是您在编写时可以很懒惰,并且可以减少代码混乱。
缺点很多,但也很大:
在开发周期的后期,您通常会遇到错误
由于Python不断找出类型,因此代码的执行效果更差
函数不稳定,因为其输入和输出可以更改数据类型而不会发出警告
交出代码会更加不稳定,因为其他人可能不知道您的变量是或可能成为哪种数据类型
Python中的静态类型
输入Mypy。 一个免费的Python模块,可让您在Python内部使用静态类型。
点安装mypy之后,下面仅是一个使用示例:
# Declaring a function using normal dynamic typing, without mypy def iter_primes(): # code here # Declaring the same function with mypy static typing from typing import Iterator def iter_primes() -> Iterator[int]: # code here
在mypy示例中,我们指定该函数返回一个整数迭代器。 通过执行一致的输出,此简单的更改使该功能更适应未来的需求。
其他开发人员只需查看声明即可查看输出将是哪种数据类型,并且与仅使用文档不同,如果不遵守该声明,您的代码将出错。
这是一个非常简单的示例,摘自此处的示例,如果仍然没有意义,请检查一下它们。
结果
很难列出静态键入可以减轻您将来痛苦的所有方式,但是mypy文档具有很好的常见问题解答,但有更多的利弊。
如果您在稳定至关重要的生产代码库中工作,请绝对尝试一下mypy。
秘密武器#3:使用Sonarlint更快地发现错误并编写更简单的函数
如今,每个编辑器都有某种类型的错误检查或内置的" lint"。 它通常在不运行代码的情况下查看代码,并尝试猜测可能出了什么问题。 这称为静态代码分析。
动态代码分析实际上会尝试运行/编译部分代码以查看其是否正常运行,但会在后台自动执行。 实际上,它无需猜测,而是知道它是否可以工作以及确切的错误是什么。
SonarLint处于最佳状态,是动态代码分析领域的佼佼者。 这些功能是我喜欢它的原因:
注释或未调用的代码
我对在整个代码库中留下打印语句,注释掉的代码以及未使用的函数感到内gui。 这将警告我,使其难以忘记,并告诉我它在哪里,易于查找。
安全风险
实时将庞大的,不断更新的安全风险数据库扔到您的代码库中,警告您可能面临的任何已知漏洞。
安全风险非常小众,无法记住,因此每个人都应该使用某种方法来跟踪这些风险。 SonarLint是一个不错的起点。
永远不会执行的代码
与未调用的代码略有不同,如果我创建的评估结果无法达到,这将警告我。 这些问题很难发现,可能会导致数小时的调试,因此这是我最喜欢的警告之一。
这是一个例子:
a = None if a == None or not a or a: this_will_always_get_called() else: # sonarlint will warn you about this line never being executed this_will_never_get_called()
认知复杂性
我可以写一个完整的帖子,这是一个非常有趣的话题,实际上,上面有一个完整的白皮书。
简单的解释是,他们创建了一个数学公式,可以对代码的阅读/理解难度进行评分。
它不仅非常有用,而且易于遵循。 每当SonarLint要求我"降低认知复杂性"时,它都会附带一个关于我违反的规则的简单说明,例如"太多嵌套的if语句"。
结果
我发现这比基本的阻止和掉毛实践有用,而且我相信这使我编写了对人类友好的代码。 顺便说一句,这是Pythonic!
SonarLint是免费的,因此没有理由不立即获取它并将其附加到您的编辑器中。
到此,关于“Python的秘密武器有哪些”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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