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Python开发过程如何保证代码质量,防止变成屎山

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Python开发中,利用一些简单的工具可以保证代码的质量

静态代码检查工具

静态代码检查工具,我在研一的时候去企业实习,第一次知道lint,这是一个检查C语言代码质量的工具。

Python的代码检查工具也很多,如Pylint,Flake8等。

我目前使用的是flake8,并且将其与Git结合,通过如下三条命令进行配置:

# 通过pip安装flake8
 pip install flake8
 
 # 通过flake8生成Git hook
 flake8 --install-hook git
 
 # 配置git,强制commit的时候检查代码质量,如果未通过无法提交commit
 git config --bool flake8.strct true

通过强制检查,让自己养成提交代码之前先运行一遍flake8。

由于flake8是通过一些默认的配置来检查的,可以项目中创建.flake8文件进行配置以进行一些规则的设置,如下实例将最大行长度设置为140个字符

 [flake8]
 max-line-length=140

单元测试

我目前使用的是测试驱动开发(TDD),按这么顺序进行:

  1. 在编写代码之前,先写好测试用例
  2. 然后开始写代码,让代码能通过测试用例:python manager.py test edc.tests.test_user
  3. 提交之前,运行一遍完整的测试用例:python manager.py test

这样做的好处显而易见,在代码质量方面:

  • 确保代码功能正确
  • 确保此次开发不影响其他功能
  • 以后看相关代码的时候可以通过测试用例入手读懂代码要实现什么样的功能

在项目管理方面,可以聚焦精力,本次开发只为了实现一个功能。因为我们常常做着做着就会因为其他的事而牵扯精力,导致开发效率低下。

 

Coverage

coverage test是我在一本书里看到的,我本来以为没有那么简单的工具,可以看到哪些代码写了测试用例、哪些没有写,这样可以有针对性的查漏补缺,没想到有现成的工具,这是一些我用过的基本用法,1分钟内掌握。

# 通过pip安装coverage
 pip install coverage
 
 # 运行一遍coverage完整测试
 coverage run manage.py test
 
 # 生成覆盖测试报告,命令行模式
 coverage report
 
 # 命令行模式有点简陋,可通过生成html格式的报告,通过html可以看到每一段代码的测试覆盖率
coverage html

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