Как использовать и исправить ошибки в Python Linter?

[

Python Linter

Введение

В данной статье мы рассмотрим, что такое качество кода на Python и покажем вам, как улучшить качество своего собственного кода.

Мы проанализируем и сравним инструменты, которые вы можете использовать, чтобы повысить качество кода. Независимо от того, используете ли вы Python уже давно или только начинаете, вы можете извлечь пользу из практик и инструментов, описанных здесь.

Что такое качество кода?

Конечно, вы хотите качественный код, и кто бы этого не хотел? Но чтобы повысить его качество, нам необходимо определить, что это такое.

На быстром поиске в Google можно найти много результатов, определяющих качество кода. Оказывается, что этот термин может иметь различные значения для разных людей.

Один из способов попытаться определить качество кода - рассмотреть одну из его частей: качественный код. Надеюсь, вы согласны с следующими характеристиками качественного кода:

• Он выполняет свою задачу.
• В нем нет дефектов или проблем.
• Он легко читается, поддерживается и расширяется.

Эти три характеристики, хотя и простые, кажутся вполне общепринятыми. Чтобы понять это еще лучше, давайте подробнее рассмотрим каждую из них в контексте программного обеспечения.

Зачем важно качество кода?

Чтобы понять, почему важен качественный код, вернемся к этим характеристикам. Увидим, что происходит, когда код не соответствует им.

Он не делает то, что должен делать.

Удовлетворение требований - это основа любого продукта, программного или иного. Мы создаем программное обеспечение, чтобы оно выполняло определенные функции. Если в конечном итоге оно этого не делает… ну, оно определенно не является качественным. Если оно не соответствует основным требованиям, даже трудно назвать его низкокачественным.

В нем есть дефекты и проблемы.

Если то, что вы используете, имеет проблемы или вызывает проблемы, вы, вероятно, не назовете это качественным. Фактически, если проблем хватает, вы, возможно, даже перестанете его использовать.

Чтобы не использовать программное обеспечение в качестве примера, предположим, что ваш пылесос прекрасно убирает с обычного ковра. Он очищает все пыль и кошачью шерсть. В одну роковую ночь кошка опрокидывает горшок с грязью повсюду. Когда вы пытаетесь использовать пылесос для очистки грязи, он ломается и рассыпает грязь повсюду.

Хотя пылесос работал в некоторых случаях, он неэффективно справлялся с дополнительной нагрузкой. Таким образом, вы бы не назвали его качественным пылесосом.

Именно такую проблему мы хотим избежать в нашем коде. Если что-то ломается на пограничных случаях и дефекты вызывают нежелательное поведение, у нас нет качественного продукта.

Его трудно читать, поддерживать и расширять.

Представьте себе такую ситуацию: клиент просит добавить новую функцию. Человек, написавший изначальный код, больше не работает. На его место пришел кто-то другой, и он должен сделать смысл из существующего кода. Этим человеком являетесь вы.

Если код легко понимается, вы сможете быстрее анализировать проблему и найти решение. Если код сложен и запутан, вам, вероятно, потребуется больше времени и, возможно, возникнут неправильные предположения.

Также здорово, если новую функцию легко добавить, не нарушая предыдущие функции. Если код не легко расширяется, ваша новая функция может сломать другие вещи.

Никто не хочет оказаться в ситуации, когда ему приходится читать, поддерживать или расширять низкокачественный код. Это причиняет больше головной боли и требует больше работы для всех.

Достаточно того, что вы должны иметь дело с низкокачественным кодом, но не ставьте кого-то другого в такую же ситуацию. Вы можете улучшить качество кода, который вы пишете.

Если вы работаете с командой разработчиков, вы можете начать применять методы, чтобы обеспечить качество вашего кода.

Практики и инструменты для улучшения качества кода на Python

Руководящие принципы стиля

Один из способов улучшения качества кода - разработка и применение руководящих принципов стиля кодирования. Это правила и рекомендации о том, как выглядит и оформляется код. Они помогают сделать код более читабельным и понятным для других разработчиков.

Ниже приведены некоторые популярные руководящие принципы стиля для Python:

• PEP 8 - это официальный руководитель по стилю кодирования Python. Он содержит рекомендации по форматированию кода, именованию, комментированию и т. д.
• Google Python Style Guide - это руководство о том, как писать код на Python в Google. Оно включает в себя конкретные рекомендации и ограничения для стиля кодирования.

Следование руководящим принципам стиля поможет вам создавать более читабельный и понятный код, что в свою очередь повысит его качество.

Линтеры

Еще один мощный инструмент для повышения качества кода - использование линтеров. Линтеры - это инструменты, которые анализируют ваш код и находят потенциальные проблемы или незакономерности. Они помогают выявить ошибки и предупредить о возможных проблемах до того, как код будет выполнен.

flake8 - один из наиболее популярных линтеров для Python. Он анализирует код в соответствии с руководящими принципами стиля и сообщает о нарушениях. Вы можете запустить flake8 из командной строки или интегрировать его в свою среду разработки.

Другие популярные линтеры включают:

• pylint - еще один мощный линтер для Python. Он проверяет код на соответствие руководящим принципам стиля и выдает предупреждения о потенциальных проблемах.
• black - линтер и форматтер кода, который автоматически форматирует ваш код в соответствии с руководящими принципами стиля.

Использование линтеров поможет вам быстро обнаружить и исправить потенциальные проблемы в вашем коде, тем самым повышая его качество.

Когда можно проверять качество кода?

На разных этапах разработки вы можете проверять качество своего кода:

Проверка в процессе написания

Наиболее эффективное время для проверки качества кода - это во время его написания. Если вы обнаружите ошибку или проблему, когда только что написали код, вы сможете исправить ее быстро и безопасно.

Linters могут помочь вам обнаружить потенциальные проблемы непосредственно при написании кода. Они могут сразу указывать на нарушения стиля, использование неопределенных переменных, ошибки синтаксиса и другие проблемы.

Проверка перед внесением изменений

Если вы работаете с версионным контролем, важно проверить качество своего кода перед внесением изменений в основную ветку кода. Такой подход позволяет избежать внесения дефектов в версионную систему и помогает поддерживать качество кода.

Проверка при запуске тестов

Автоматические тесты помогают обнаружить проблемы в коде раньше и предупреждают о них. При запуске тестов, инструменты проверки качества кода могут анализировать ваш код и обнаруживать потенциальные проблемы.

Вывод

Кодирование на Python - это процесс, который требует внимания к качеству кода. Улучшение качества кода позволяет создавать надежные и эффективные программные продукты.

Следование руководящим принципам стиля и использование линтеров помогут вам достичь высокого качества кода. Не забывайте проверять качество кода на разных этапах разработки, чтобы избежать проблем впоследствии.

Надеюсь, эта статья помогла вам лучше понять, что такое качество кода и как его улучшить при использовании Python. Желаю вам успехов в разработке высококачественного кода!