Повышение производительности разработки с помощью инструментов Python

Повышение производительности разработки является одной из ключевых задач современных программистов. С постоянно растущими требованиями к скорости и качеству разработки, использование эффективных инструментов становится необходимостью. Python – один из самых популярных языков программирования, который предлагает широкий спектр инструментов для повышения производительности работы разработчика.

Автоматическое форматирование кода

Наличие согласованного стиля кодирования важно для упрощения понимания и сопровождения вашего кода. Средство форматирования кода помогает вам достичь этого, автоматически форматируя ваш код в соответствии с заранее определенным стилем. Это делает ваш код более читабельным и удобным для работы с течением времени. Существует несколько доступных инструментов форматирования кода на Python, таких как Black и YAPF.

Средство компоновки проверяет ваш код на наличие ошибок и потенциальных проблем. Это помогает убедиться в том, что ваш код корректен и соответствует рекомендациям. Средство проверки типов проверяет, соответствуют ли ваши переменные и функции ожидаемым типам. Это помогает избежать ошибок в вашем коде.

Автоматическое создание документации может сэкономить время и усилия разработчиков, поскольку ее можно создать на основе самого кода.

• PEP8, или Pycodestyle, — это инструмент, который проверяет код на соответствие основным рекомендациям по стилю, изложенным в PEP 8. Он гарантирует, что код отформатирован в полном соответствии с этими рекомендациями.

• Black — это еще один инструмент, который автоматически форматирует код в соответствии с форматом PEP 8.

• isort сортирует импортируемые файлы в алфавитном порядке и разделяет их по типу, что делает код более организованным и удобным для чтения.

• YAPF основан на Clang-Format, популярном средстве форматирования C++, и реорганизует код в соответствии с рекомендациями PEP8 для улучшения читаемости.

Линтеры

Средства компоновки анализируют код на наличие потенциальных ошибок, проблем со стилем и подозрительных шаблонов, помогая разработчикам выявлять и избегать распространенных ошибок.

• Pylint проверяет наличие ошибок и обеспечивает соблюдение стандартов кодирования, таких как длина строки и соглашения об именовании переменных.

• Flake8 объединяет Pycodestyle, Pyflakes и плагин McCabe для комплексной проверки соответствия PEP8, синтаксических ошибок и цикломатической оценки сложности.

• Pyflakes фокусируется на обнаружении ошибок, подобно Pylint, но с более пристальным вниманием к ошибкам, а не к стилю.

• Bandit — это инструмент, разработанный OpenStack Security project, который помогает выявлять общие проблемы безопасности в коде.

• Ruff — это сверхбыстрый линтер, который проверяет наличие распространенных ошибок и нарушений стиля, используя более 700 встроенных правил. Эти правила включают в себя реализации популярных плагинов, таких как flake8-bugbear.

• Pylama — это система аудита кода, которая объединяет несколько инструментов, таких как Pylint, pycodestyle, PyFlakes и Mccabe, в одном удобном интерфейсе. Prospector — это еще один инструмент, который объединяет несколько средств компоновки для обеспечения проверки типов и предотвращения ошибок, связанных с использованием переменных неправильного типа.

Проверка типов

Проверка типов делает код более безопасным и предсказуемым, гарантируя правильное использование переменных.

• Mypy - средство проверки типов, которое проверяет, соответствуют ли значения, присвоенные переменным, их заявленному типу. Это помогает находить ошибки до запуска кода.

• Pyright - быстрый анализатор типов, который может работать с большими базами кода и выполнять постепенные обновления по мере изменения файлов в режиме реального времени.

• Pytype - инструмент, который проверяет и определяет типы в коде без необходимости в явных аннотациях к типу. Он обнаруживает ошибки типа перед запуском кода, помогая предотвратить ошибки и недочеты.

• Pyre - продвинутый анализатор типов, который анализирует кодовые базы с миллионами строк, даже поэтапно. Он обеспечивает мгновенную обратную связь о потенциальных ошибках в наборе, упрощая поддержку и отладку кода.

• MonkeyType собирает информацию о типах аргументов и возвращаемых значениях, используемых в функциях во время выполнения, и автоматически добавляет аннотации к типу в код. 

Модульное тестирование

Модульные тесты — это небольшие тесты, которые проверяют функциональность определенных строк кода.

• Pytest - популярный инструмент тестирования для Python, который позволяет писать тесты в виде сжатых функций.

• Unittest - еще один модуль, который работает на платформе xUnit framework и полезен для создания и организации тестов.

• DocTest проверяет документацию на наличие фрагментов кода Python и выполняет их, чтобы убедиться в их корректности.

• Tox автоматизирует тестирование в различных средах и версиях Python, обеспечивая согласованное поведение и управляя сложными зависимостями.

• Hypothesis, между тем, представляет собой библиотеку, которая упрощает создание модульных тестов. В ней используется метод, называемый тестированием на основе свойств, который стал популярным благодаря библиотеке Haskell QuickCheck.

Документация

Хорошая документация содержит подробные объяснения функций программы и принципов их работы, а также инструкции по использованию программы. Эта документация служит ценным справочником для пользователей и помогает сделать код более понятным для разработчиков.

• Sphinx — это мощный инструмент, который помогает создавать структурированную, удобочитаемую и визуально привлекательную документацию. Он генерирует HTML-файлы из файлов reStructuredText (RST), которые просты в написании и обслуживании.

• MkDocs - еще один полезный инструмент, который позволяет быстро и просто создавать статические веб-сайты с документацией. Он использует Markdown для написания документации и позволяет настраивать внешний вид с помощью файла YAML.

• PyDoc — это модуль Python, который генерирует документацию для модулей, скриптов и классов. Он автоматически создает документацию по API и может быть интегрирован с такими инструментами, как Sphinx или MkDocs, для создания всеобъемлющей документации.

• Read the Docs — это платформа, которая упрощает процесс документирования за счет автоматизации таких задач, как управление версиями и хостинг.

• Doxygen — это еще один инструмент, позволяющий пользователям создавать документацию непосредственно в коде, что помогает поддерживать ее в актуальном состоянии. Doxygen также предоставляет перекрестные ссылки между документацией и кодом, упрощая навигацию для читателей.