🐍🛠️ 32 инструмента для Python, которые помогут писать профессиональный код

Автоматическое форматирование кода

Стиль кода – это набор конвенций и рекомендаций, которым следуют профессиональные разработчики. Следование этим общепринятым рекомендациям:

• Обеспечивает согласованность, читаемость и понятность кода.
• Облегчает расширение и поддержку кодовой базы.

Привести код в такой вид можно автоматически, с помощью форматировщиков:

• PEP8 (pycodestyle) – проверяет код на соответствие основным конвенциям стиля в PEP 8.
• Black – автоматически форматирует код в полном соответствии со стилем PEP 8.
• isort – сортирует импорты в алфавитном порядке и автоматически разделяет их по типу.
• YAPF – основан на clang-format, популярном форматировщике кода для C++. Переформатирует код так, чтобы он соответствовал руководству PEP 8 и легко читался.
• AutoPEP8 – основан на pycodestyle, автоматически приводит код в соответствии с PEP 8.

Линтеры

Линтеры анализируют код для обнаружения потенциальных багов, стилистических ошибок и подозрительных конструкций. Они помогают разработчикам избежать распространенных недочетов и ошибок.

• Pylint – проверяет код на наличие ошибок и на соблюдение стандартов (длина строк, названия переменных и т. п.)
• Flake8 – совмещает в себе pycodestyle, pyflakes и плагин mccabe. Проверяет код на соответствие PEP 8, находит ошибки (например, SyntaxError, NameError и т.д.) и оценивает цикломатическую сложность.
• Pyflakes – похож на Pylint, но фокусируется только на ошибках, а не на стиле.
• Bandit – инструмент, разработанный проектом OpenStack Security. Предназначен для поиска распространенных проблем безопасности.
• Ruff – супербыстрый линтер для выявления типичных ошибок и нарушений стиля. Имеет более 700 встроенных правил и собственные реализации популярных плагинов (например, flake8-bugbear). Система кэширования предотвращает повторный анализ неизмененных файлов.
• Pylama – комплексная система для аудита кода. Объединяет под одним интерфейсом Pylint, pycodestyle, PyFlakes, mccabe и другие популярные инструменты.
• Prospector – еще один комплексный инструмент, который объединяет несколько линтеров.

Проверка типов

Проверка типов помогает предотвратить множество ошибок, связанных с использованием переменных неверного типа, что делает код более безопасным и предсказуемым.

• Mypy – проверяет, соответствуют ли значения переменных их объявленным типам, и помогает обнаруживать целый класс ошибок до запуска кода.
• Pyright – быстрый анализатор типов, предназначенный для объемных кодовых баз. Может работать в режиме наблюдения и выполнять быстрые инкрементальные обновления при изменении файлов.
• Pytype проверяет и определяет типы, не нуждается в аннотациях типов. Обнаруживает ошибки типов до запуска кода.
• Pyre – эффективный анализатор типов, может анализировать кодовые базы с миллионами строк кода инкрементально, предоставляя мгновенный фидбэк.
• MonkeyType собирает типы аргументов функций и возвращаемых значений во время выполнения, может автоматически добавлять аннотации типов непосредственно в код.

На все образовательные курсы в Proglib Academy сейчас действует скидка 35% до 1 апреля!

• Математика для Data Science
• Базовые модели ML и приложения
  
• Алгоритмы и структуры данных
  
• Основы программирования на Python
  
• Основы IT для непрограммистов
  
• Frontend Basic: принцип работы современного веба
  

Модульное тестирование

Юнит-тесты – это небольшие изолированные тесты, которые проверяют функциональность конкретного участка кода.

• PyTest – полнофункциональный инструмент для тестирования Python-кода. Предлагает простой и удобный способ написания компактных тестов в виде функций.
• Unittest – встроенный модуль Python, вдохновленный архитектурой фреймворка xUnit. Это отличный инструмент для создания и систематической организации тестов.
• DocTest – еще один стандартный модуль. Ищет в строках документации фрагменты текста, которые выглядят как интерактивные сессии Python, а затем выполняет эти сессии, чтобы убедиться, что они работают точно так, как показано в документации.
• Tox – мощный инструмент для автоматизации и стандартизации тестирования в различных средах. Если приложению необходимо работать в нескольких версиях Python, Tox поможет обеспечить его согласованную работу во всех этих версиях; если проект имеет сложные зависимости, Tox может управлять этими зависимостями изолированно в разных средах.
• Hypothesis – это мощная библиотека для простого создания юнит-тестов. Использует подход, называемый тестированием свойств – он стал популярным благодаря библиотеке Haskell Quickcheck.

Документация

Хорошая документация – это развернутые, подробные пояснения к программе, которые показывают, как она работает и как ее использовать. Такая документация служит ценным справочным материалом для пользователей, и делает код понятным для разработчиков.

• Sphinx – облегчает создание структурированной, понятной, визуально привлекательной документации.
• MkDocs – быстрый и простой генератор статических сайтов, ориентированный на создание документации проектов. Файлы документации пишут на Markdown, а внешний вид настраивается с помощью одного YAML файла.
• Pydoc – модуль в Python, который генерирует документацию для модулей, скриптов и классов.
• Read the Docs упрощает весь процесс создания и поддержки документации – автоматизирует сборку, версионирование и хостинг.
• Doxygen – удобный генератор документации. Поскольку документация пишется внутри кода, ее проще поддерживать в актуальном состоянии. Кроме того, Doxygen предусматривает перекрестные ссылки между документацией и кодом, чтобы читатель документа мог легко перейти к фактическому коду.