内容简介：Python 代码的质量控制之 flake8 & Pylint
无需多言，我偏执地认为，所有动态语言写成的项目，都应该使用 XXLint 之类的工具，该暴露的错误能提前就提前。
甚至，所有项目在 commit 之前都需要做两件事情：
- lint 检查
- UT
动态语言是边解释边执行，缺乏编译期。这是劣势也是优势，这是优势也是劣势。
Python 中，常用的质量控制 工具 就是：pytest（或其他），Pylint，flake8（较强大），本文介绍后两者。
如何使用
如果没有提及这两款工具，那么一个自然的想法是： 给定源码目录 src，工具要能够检查 src 所有符合要求的文件
，即：
flake8 $OPTIONS $src
事实上，这些工具就是这么工作的。指定文件或目录，然后它帮你检查。
与工作流的整合
命令行的使用尚且简单，不过没有人这么使用（这仍然是重复性劳动），冗长的文档也没几个人喜欢阅读，所以最佳实践才是重点。
我个人的最佳实践是： 与 git pre-commit 结合，如果检查不过，就不让 commit。
思路大概有如下几种：
如果使用 Python 脚本，我比较喜欢使用 Fabric 来组织我的代码（ Fabric 简单小巧，够用）。
比如项目结构一般会这样：
.pylintrc .flake8 fabfile.py project/ tests/ docs/
那么 fabfile.py 的内容大致就是
@task
def runpylint():
local('pylint project/')
@task
def runflake8():
local('flake8 project/')
@task
def runpytest():
pass
@task
def runfabfile():
execute(runpylint)
execute(runflake8)
execute(runpytest)
手动执行:
fab runfabfile
那么 .git/hooks/pre-commit
的内容就是:
#!/usr/bin/env bash
function _runfab() {
fab runfabfile
if [[ "$?" == 0 ]]; then
return 0
else
return 1
fi
}
_runfab
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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