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优化Python开发环境的技巧有哪些

  • 发布:Python培训
  • 来源:职场
  • 时间:2020-02-17 16:55

今天小编要跟大家分享的文章是关于优化Python开发环境的技巧有哪些。用Python编代码体验极佳,并且随着新版本的发布越来越好!对于很多人而言,Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让很多爱不释手。

优化Python开发环境的技巧有哪些

然而,数据科学家特别容易使自己的Jupyter notebook变得庞大而杂乱,或者写出一些难以理解的python文件。

此外,当一个项目依赖于同一函数库的不同版本时,常常发生版本冲突。

修复以上问题消耗大量时间,还经常导致其他项目出现问题。必须找到避免这类问题的解决方式,为编写代码提供便利。

在本篇文章中我将详细介绍常用的工具与技巧,希望能给大家提供帮助。

Python开发环境

解释器:

从使用Python最重要的解释器开始。你可以只下载最喜欢的Python版本,然后把所有内容放在里面。

但如果你的程序需要不同版本的Python,或依赖于同一第三方模块的不同版本,并需要在几个程序之间无缝切换时该怎么办?

Pyenv可以解决上述问题。

Pyenv共包含三个工具,下面将介绍其中两个:pyenv(用于安装python)和pyenv-virtualenv(用于配置全局工具)。

可通过下方网址安装pyenv:

curl https://pyenv.run | bash

安装后,向.bashrc(或.zshrc)文件中添加下方代码,使得pyenv可用于设备。

exportPATH="~/.pyenv/bin:$PATH"eval "$(pyenv init -)"eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

最后,重启设备。

现在可以使用pyenv安装几乎所有的python解释器,包括pypy、anaconda。

需要注意的是,pyenv只在电脑上搭建本地python环境。搭建python环境需要多种函数库。

在Ubuntu系统的电脑上,必须安装以下函数库以防止运行出现问题。

sudo

apt-get installbuild-essential libsqlite3-dev sqlite3 bzip2 libbz2-dev

zlib1g-dev libssl-dev openssllibgdbm-dev libgdbm-compat-dev liblzma-dev libreadline-dev libncursesw5-devlibffi-dev uuid-dev

现在,要安装python解释器只需要执行以下指令。

pyenv installVERSION_YOU_WOULD_LIKE_TO_INSTALL

可以通过pyenv列出所有可用版本。

pyenv install --list

为了使上述过程更加具体,在此安装python3.7.5并且设置其为默认的全局解释器。

pyenv install 3.7.5pyenv global 3.7.5

输入Python-version指令,屏幕将显示Python3.7.5。

依赖性关系管理(DependencyManagement)

Python中的依赖性管理是项繁重的工作。有许多工具可以帮助完成这项任务。

我最常使用的工具是Poetry。

Poetry可以帮助你简单地完成如下工作。

管理项目依赖关系

通过虚拟环境将项目分开

轻松构建应用程序与函数库

推荐通过以下方式安装poetry:

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/sdispater/poetry/master/get-poetry.py | python

另外一种依赖性管理的方式是使用pip和pyenv-virtualenv指令。

大家可能会问:为什么不只用pip?

因为只用pip可能会在全局环境中安装poetry及其依赖项,这可能是你不需要也不想要的。

必要指令如下:

# Create a virtual environmentcalled tools that is based on 3.7.5pyenv virtualenv 3.7.5 tools# Install poetry into the tools virtual envpyenv activate toolspip install poetry# Check installed poetry versionpoetry --version# Leave the virtual envpyenv deactivate# This does not work yetpoetry --version# Add your tools virtual env to the globally available onespyenv global 3.7.5 tools# Now this works and you can start using poetrypoetry --version

在使用poetry创建第一个项目之前,建议先对其进行配置,这样就可以在项目目录中的.venv文件夹中创建虚拟环境。

当你使用VsCode或Pycharm这类集成开发环境时就会变得非常方便,因为它们可以立即识别并选择正确的解释器。

poetry configsettings.virtualenvs.in-project true

注意:你只需设置一次配置,设置结果将在全局环境保留。

终于完成了使用poetry创建项目的所有准备工作,我把这个项目命名为dsexample,为了展示如何使用poetry,我添加了一个特定版本的pandas库,以及所有额外需求的fastapi框架。

# Initialze a new projectpoetry new dsexamplecd dsexample# Add modules and create virtual environment.poetry add pandas=0.25 fastapi --extras all# As an example of how you could add a git modulepoetry add tf2-utils --git git@github.com:Shawe82/tf2-utils.git

格式一致性与可读性(Consistent Formatting and Readability)

现在,已经创建好了项目,即将开始添加代码。理想情况下,代码库的格式应该一致,以确保可读性和可理解性。这将是一个非常沉闷乏味的过程,尤其在还有其他人操作代码库时。

但用Black可以解决上述问题!

Black是一种让程序员在编写python代码时能将精力集中于核心内容的工具。它自动为代码添加格式,避免程序员手动添加格式。

因为Black的效果非常好,我们把它添加到dsexample中,让它为所有的文件添加格式。

# We add black as a developmentdependency with --dev as we don't# need it when it comes to productionpoetry add --dev black=19.3b0# Assume we are inside the current toplevel dsexample folderpoetry run black .

好了,现在所有的文件看起来非常整齐了。

类型纠正(Type-Correctness)

自Python3.5开始,类型注释开始成为标准库的一部分通过类型注释,代码更好理解,更易维护,不易出错。

为什么会不易出错呢?因为可以静态地检查变量和函数的类型是否符合预期。当然,必须是自动完成的。

下面介绍mypy!

Mypy是一种静态python代码检查器,作用是在错误发生之前找到他们。使用poetry向项目中添加mypy并进行代码检查与添加black一样简单。

# We add mypy as a developmentdependency with --dev as we don't# need it when it comes to productionpoetry add --dev mypy# Assume we are inside the current toplevel dsexample folderpoetry run mypy .

运行mypy也可能导致很多麻烦。当然,可以将其设置为只对你关心的错误发出警告。这可以通过在项目中添加mypy.ini文件实现。

将自动化工具自动化(Automate the Automation)

使用black和mypy,我们不再需要手工为代码添加格式,并且可以避免不必要的错误。

但是我们仍需要手动使用这两个工具,这两个工具不是应该也自动化吗?

是的!

Pre-commit可以完成一切。

Pre-commit工具是在代码提交到仓库前执行检查(我默认读者的代码处在git的控制下)。无法通过检查的代码将被拒绝。

这样代码仓库就永远不会出现格式不整齐或是未经类型检查的代码,以及任何其他你需要检查错误的代码。

现在来安装pre-commit。

可以使用poetry将其直接安装在项目里,也可以安装在本地机器里。我倾向于后者,因为precommit只在本地使用,而不在CI/CD服务器上。

相反,black和mypy在CI/CD服务器上运行,因此,将它们添加到项目的dev依赖项是有意义的。

建议使用下面方法通过现有的工具虚拟环境安装它!

# Install pre-commit into the tools virtual envpyenv activate toolspip install pre-commit# Leave the virtual envpyenv deactivate# As we have already added the tool venv, it will work directlypre-commit --version

要使用pre-commit,首先需要向顶级文件夹中添加一个名为.pre-commit-config.yarm的文件。在该文件里,你需要配置所有应该运行的钩子。

在mypy与Black的环境下,文件内容如下所示:

repos:- repo: https://github.com/ambv/black rev: 19.3b0 hooks: - id: black language_version: python3.7- repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy rev: v0.740 hooks: - id: mypy

最后,你必须执行以下命令以设置钩子。

# I assume your are in the toplevel folderpre-commit install

现在,钩子函数(hook)将在每次提交时运行。Black工具的钩子函数不仅会检查格式,还会相应地为文件添加格式。

每次添加新的钩子函数时,建议一开始在所有文件中手动运行pre-commit,因为它只能作用于上次提交之后更改过的文件。

pre-commit run --all-files

就这样,对自动化工具的自动化完成了。

以上就是小编今天为大家分享的关于优化Python开发环境的技巧有哪些的文章,希望本篇文章能够对正在从事Python工作的小伙伴们有所帮助,想要了解更多Python相关知识记得关注达内Python培训官网。最后祝愿小伙伴们工作顺利,成为一名优秀的Python工程师!

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