在程序開發(fā)時候一套好的開發(fā)環(huán)境和工具棧，可以幫我們極大的提高開發(fā)的效率，避免把大量時間浪費在周邊瑣事上。
本文以Python的為例，教大家如何快速打造優(yōu)秀的Python的項目開發(fā)環(huán)境：內(nèi)容涵蓋了模塊依賴管理，代碼風(fēng)格管理，調(diào)試測試管理和Git版本管理，使用git hook做項目規(guī)范檢查等。
pipx
Pipx是一款跨平臺的Python環(huán)境隔離管理工具，可以在支持在Linux，Mac OS和Windows上運行.Pipx默認(rèn)在是個人用戶下建立虛擬Python環(huán)境，并以此建立實現(xiàn)完全隔離的Python運行環(huán)境。安裝pipx需要Pthon 3.6及以上版本：
python3 -m pip?
install
?
--user pipx?
python3 -m pipx ensurepath?
升級Pipx使用：
python3
?-m pip install -U pipx?
包依賴管理pipenv
Pipenv會自動為你的項目創(chuàng)建和管理虛擬環(huán)境，以pipfile文件方式方式管理項目的依賴包，支持包的安裝和卸載。和requirements.txt不同，pipfile是TOML格式，支持開發(fā)環(huán)境與正式環(huán)境，還可以使用Pipfile.lock鎖定環(huán)境版本.pipxenv的安裝可以使用pipx：
pipx
?安裝pipenv?
有些發(fā)行版也是可以直接通過其包管理器安裝的：
比如MacOS的可以下可以使用：
brew
?安裝pipenv?
一個pipfile的示例如下：
Pipfile.lock的示例部分如下：
代碼風(fēng)格
代碼格式化黑色
代碼格式的統(tǒng)一不光可以給我們一個愜意的代碼格式，而且可以避免由于開發(fā)人員之間的代碼風(fēng)格差異導(dǎo)致的溝通和協(xié)作問題。
黑就是用來格式化的Python代碼的程序。它可以自動幫我們對代碼格式進行調(diào)整和統(tǒng)一，提高代碼效率和可讀性。而且通過黑色減小代碼風(fēng)格的差異，可以極大提高團隊進行代碼審查的效率。
一個黑色格式化示例如下：
原始代碼：
def
?
very_important_function
（template：str，* variables，file：os.PathLike，engine：str，header：bool = True，debug：bool = False）：?
“”將`variables`應(yīng)用于`template`并寫入`file ` “””
?
與
?打開（文件，?
'W'
）?
為
?F：?
...?
格式化后的代碼：
def
?
very_important_function
（?
模板：str，?
*變量，?
file：os.PathLike，?
引擎：str，?
header：bool = True，?
debug：bool = False，?
）：?
“” “適用`variables`到`template`并寫入`file`。” “”
?
與
?打開（文件，?
“W”
）?
為
?F：?
...?
isort美化進口部分代碼
Python開發(fā)中經(jīng)常需要導(dǎo)入第三方的模塊，往往這部分代碼混亂不堪，使用isort可以則可以美化這部分的代碼.isort可以按字母表順序?qū)mport進行排序，自動分成多個部分。
我們可以使用pipenv安裝black和isort：
pipenv
?安裝黑色isort -dev?
isort的效果示例，可以看下面的動圖：
黑色和isort同時使用時，兩者默認(rèn)配置不兼容，我們需要覆蓋isort配置，優(yōu)先以黑色的格式化為準(zhǔn)?？梢酝ㄟ^setup.cfg文件并添如下配置來完成該任務(wù)。
[isort]
?
multi_line_output =
3
?
include_trailing_comma =
True
?
force_grid_wrap =
0
?
use_parentheses =
True
?
line_length =
88
?
flake8代碼風(fēng)格檢測
Flake8可以用來確保代碼遵循PEP8中定義的標(biāo)準(zhǔn)的Python編程約定，是Python的官方輔助代碼風(fēng)格檢測工具，lake8檢查規(guī)則靈活，支持集成額外插件（比如VIM，升華，PyCharm，VSC等都有其相關(guān)插件） ，擴展性強。
其安裝也可以使用pipenv：
pipenv
?安裝flake8 -dev?
flake8的使用示例如下：
flake8 example.py的檢查結(jié)果：
flake8默認(rèn)會忽略一些約定（E，F(xiàn)），如果我們檢查所有約定：
flake8 - 選擇E，F(xiàn) example.py，結(jié)果：
和isort一樣，為了配合兼容黑色，需要在setup.cfg中額外配置：
[flake8]
?
ignore ?= E203，E266，E501，W503?
max-line-length ?=?
88
?
max-complexity ?=?
18
?
select ?= B，C，E，F(xiàn)，W，T4?
mypy靜態(tài)類型
Mypy是Python中的可選靜態(tài)類型檢查器，可以用結(jié)合動態(tài)（或 “鴨子”）類型和靜態(tài)類型優(yōu)點其他代碼的性能。通過Mypy將Python中的動態(tài)類型便捷性和表現(xiàn)力的優(yōu)勢與靜態(tài)類型強系統(tǒng)和編譯時類型檢查相結(jié)合，并且生成原生代碼，支持通過Python VM運行，可以沒有運行時開銷的高性能運行。在Python中使用靜態(tài)類型好處有：
可以使程序更易于理解和維護;
可以幫助編譯時調(diào)試和發(fā)現(xiàn)錯誤，減少測試和調(diào)試。
可以在代碼部署到生產(chǎn)環(huán)境之前就可以找到難以捕捉的錯誤。
可以使用pipenv直接安裝Mypy：
pipenv
?安裝mypy -dev?
mypy動態(tài)類型和靜態(tài)類型一個示例如下：
項目配置
默認(rèn)情況下，Mypy會遞歸檢查所有類型注釋的導(dǎo)入，這會導(dǎo)致庫不包含這些注釋時出錯。需要修改mypy配置僅檢查當(dāng)前代碼運行，并忽略沒有類型注釋的導(dǎo)入模塊。這也可以在設(shè)置。 CFG中設(shè)置：
[mypy]
?
files =項目，test?
ignore_missing_imports =
true
?
代碼測試
程序開發(fā)中，除了寫代碼外，另外一個重要的部分是單元測試.Python測試方面我們要介紹的工具有pytest。
可以使用pipenv添加測試工具包及擴展：
pipenv?
安裝
?pytest pytest-cov?
--dev?
。Pytest框架可以讓編寫小測試變得容易，而且支持以擴展的方式提供更加復(fù)雜的功能下面是pytest網(wǎng)站的一個簡單示例：
#test_sample.py?
def
?
inc
（x）的內(nèi)容：?
return
?x +?
1
?
def
?
test_answer
（）：?
assert
?inc（
3
）==?
5
?
通過以下命令測試
pipenv?
運行
?pytest?
結(jié)果如下：
pytest冠狀病毒是pytest的單元測試行覆蓋率的插件.pytets冠狀病毒的測試結(jié)果示例如下：
pytest還有很多的擴展插件：
pytest-cov：單元測試覆蓋率報告
pytest-django：對Django框架的單元測框架
pytest-ASYNCIO：對ASYNCIO的支持
pytest-twisted：對扭框架的單元測框架
pytest-instafail：發(fā)送錯誤時報告錯誤信息
pytest-bdd測試驅(qū)動開發(fā)工具
pytest-konira測試驅(qū)動開發(fā)工具
pytest-timeout：支持超時功能
pytest-pep8：支持PEP8檢查
pytest-flakes：結(jié)合pyflakes進行代碼檢查
更多插件可以查看github pytest-dev組織下的項目。
項目配置
項目中，所有的測試都應(yīng)該放在測試目錄中，我需要給setup.cfg添加配置：
[tool：pytest]
?
testpaths = test?
單元覆蓋率的項目配置需要創(chuàng)建一個新文件.coveragerc返回應(yīng)用程序代碼的覆蓋率統(tǒng)計信息，配置示例如下：
[跑]?
source =項目?
[報告]?
exclude_lines =?
pragma
：?
沒有
?封面?
def
?__repr__?
如果
?
self
\ .debug?
引發(fā)
?AssertionError?
引發(fā)
?NotImplementedError?
如果為
?
0
：?
if
?__name__ == .__ main__：?
然后再工程中運行一下命令，測試項目的覆蓋率
pipenv?
運行
?pytest --cov --cov-fail-under = 100?
如果程序代碼的測試覆蓋率低于100％時，就會報錯。
Git pre-commit hook規(guī)范檢查
Git hook可以讓我們在提交或推送時執(zhí)行檢查腳本，腳本可以配置對項目鏡像測試或者規(guī)范性檢查。運行腳本。我們可以配置pre-commit hook允許輕松配置這些鉤子，下面.pre-commit-config。 YAML配置示例可以幫我們自動做代碼規(guī)范化，包括isort檢查，黑檢查，flake8檢查，mypy靜態(tài)類型檢查，pytest測試，pytest冠狀病毒測試覆蓋率檢查：
repos：
?
-?
repo：
?local?
hooks：
?
-?
id：
?isort?
name：
?isort?
階段：
?[commit]?
語言：
?系統(tǒng)?
條目：
?pipenv run isort?
類型：
?[python]?
-?
id：
?黑?
名：
?黑?
階段：
?[commit]?
語言：
?系統(tǒng)?
入口：
?pipenv運行黑色?
類型：
?[python]?
-?
id：
?flake8?
name：
?flake8?
階段：
?[commit]?
語言：
?系統(tǒng)?
入口：
?pipenv run flake8?
類型：
?[python]?
exclude：
?setup.py?
-?
id：
?mypy?
name：
?mypy?
階段：
?[commit]?
語言：
?系統(tǒng)?
入口：
?pipenv run mypy?
types：
?[python]?
pass_filenames：
?
false
?
-?
id：
?pytest?
name：
?pytest?
階段：
?[commit]?
語言：
?系統(tǒng)?
入口：
?pipenv run pytest?
類型：
?[蟒蛇]?
-?
id：
?pytest-cov?
name：
?pytest?
階段：
?[push]?
語言：
?系統(tǒng)?
入口：
?pipenv run pytest --cov --cov-fail-under =
100
?
種類型：
?[python]?
如果你需要跳過這些鉤子，你可以運行g(shù)it commit --no-verify或git push --no-verify
18.11自動創(chuàng)建項目
上面我們提到的Python項目應(yīng)該具備的工具集和配置，可以將其作為模版.cookiecutter的模版定義范例如下：
cookiecutter.json?
{?
“full_name”
：?
“Chongchong”
，?
“email”
：?
“chongchong@ijz.me”
，?
“project_name”
：?
“Python-Practice”
，?
“repo_name”
：?
“”
Python-Practice?
“，?
”project_short_description“
：?
”簡單的Python開發(fā)練習(xí)示例?！?
，?
”release_date“
：?
”2019-09-02“
，?
”年“
：?
”2019“
，?
”版本“
：?
”0.0.1“
?
}?
然后使用18.11自動生成整改工程：
pipx
運行
cookiecutter? ?Python-Practice?
cd Python-Practice?
git init?
安裝依賴項
pipenv?
安裝
?
--dev?
運行pre-commit和pre-push hook：
pipenv?
運行
?pre-commit install -t pre-commit?
pipenv?
run
?pre-commit install -t pre-push?
總結(jié)
本文我們介紹了在Python的項目開發(fā)時候必須要具備的一些開發(fā)測試檢查工具。通過這些可以自動生成的Python項目，代碼風(fēng)格檢查，代碼測試等操作，可以幫助我們打造一個高效完美的Python的開發(fā)環(huán)境。
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