Czy używasz narzędzi do poprawy jakości swojego kodu w języku Python?
Jeśli nie, tracisz wiele!
Ten przewodnik przedstawia najlepsze narzędzia do jakości kodu (ang. code quality tools), które pomogą Ci pisać czystszy, szybszy i bardziej niezawodny kod Python. Zanurzmy się!
Spis treści
- Dlaczego jakość kodu ma znaczenie
- Narzędzia do statycznej analizy kodu (ang. Static Code Analysis Tools)
- Automatyczne formatowanie kodu (ang. Automated Code Formatting)
- Lintery kodu (ang. Code Linters)
- Sprawdzanie typów (ang. Type Checking)
- Skanowanie bezpieczeństwa (ang. Security Scanning)
- Pokrycie testami (ang. Test Coverage)
- Profilowanie wydajności (ang. Performance Profiling)
- Generatory dokumentacji (ang. Documentation Generators)
- Zarządzanie zależnościami (ang. Dependency Management)
- Narzędzia ciągłej integracji/ciągłego dostarczania (ang. CI/CD Tools)
- Wtyczki i rozszerzenia IDE (ang. IDE Plugins & Extensions)
- Pulpity nawigacyjne jakości kodu (ang. Code Quality Dashboards)
- Konteneryzacja i wdrażanie (ang. Containerization & Deployment)
- Niezbędne narzędzia deweloperskie (ang. Essential Developer Utilities)
- Jak używać tego zestawu narzędzi
- Kluczowe wnioski: Wybór odpowiednich narzędzi do jakości kodu Python
Pisanie czystego i efektywnego kodu Python jest kluczowe dla deweloperów. Jednak utrzymanie wysokiej jakości kodu może być wyzwaniem. Wielu deweloperów szuka narzędzi, które pomogą im poprawić czytelność kodu (ang. code readability), wydajność (ang. performance) i poprawność (ang. correctness). Ten artykuł przedstawia najlepsze narzędzia do jakości kodu Python (ang. Python code quality tools), które usprawnią Twój proces deweloperski (ang. workflow).
Dlaczego jakość kodu ma znaczenie
Niska jakość kodu prowadzi do błędów (ang. bugs), problemów bezpieczeństwa (ang. security issues) i trudności z utrzymaniem (ang. maintenance difficulties). Kod wysokiej jakości jest łatwiejszy do debugowania (ang. debug), rozszerzania (ang. extend) i współpracy (ang. collaborate on). Używanie zautomatyzowanych narzędzi pomaga egzekwować najlepsze praktyki (ang. best practices) i wcześnie wyłapywać błędy, oszczędzając czas w dłuższej perspektywie.
Narzędzia do statycznej analizy kodu (ang. Static Code Analysis Tools)
Te narzędzia analizują Twój kod bez jego uruchamiania, aby znaleźć błędy (ang. bugs), problemy bezpieczeństwa (ang. security issues) i naruszenia stylu (ang. style violations). Są jak korektory pisowni (ang. spell-checkers) dla Twojego kodu – wczesne wyłapanie problemów oszczędza godziny debugowania (ang. debugging) później.
Pylint Najbardziej kompleksowy linter Pythona (ang. Python linter), który sprawdza błędy, egzekwuje standardy kodowania (ang. coding standards) (PEP 8) i może oceniać jakość Twojego kodu. Świetny dla dużych projektów z rygorystycznymi wymaganiami dotyczącymi stylu.
- Bardzo dokładny – wyłapuje wiele subtelnych problemów
- Może być wolny na dużych bazach kodu (ang. codebases)
- Wymaga konfiguracji, aby dostosować rygorystyczność
Bash
pip install pylint
Pyflakes Błyskawiczny analizator (ang. analyzer), który koncentruje się na błędach logicznych (ang. logical errors) (jak nieużywane zmienne) bez przejmowania się stylem. Idealny, gdy chcesz uzyskać szybką informację zwrotną.
Bash
pip install pyflakes
mypy Standardowy statyczny sprawdzacz typów (ang. static type checker) dla Pythona. Wyłapuje błędy związane z typami (ang. type-related bugs) przed uruchomieniem, analizując podpowiedzi typów (ang. type hints). Niezbędny dla dużych baz kodu (ang. codebases).
Bash
pip install mypy
Ruff Niezwykle szybki, nowoczesny linter (ang. linter) napisany w Rust (10-100x szybszy od innych). Łączy funkcjonalność Flake8, isort i innych z niesamowitą szybkością.
Bash
pip install ruff
Automatyczne formatowanie kodu (ang. Automated Code Formatting)
Przestańcie debatować o stylu kodu w przeglądach (ang. reviews) – te narzędzia automatycznie formatują Twój kod w spójny sposób. To jak posiadanie upartego, ale pomocnego kolegi z zespołu, który zawsze poprawia Twoje wcięcia.
Black „Bezkompromisowy” formater (ang. formatter), który zdejmuje z Twoich rąk wszystkie decyzje dotyczące stylu. Uwielbiany za spójność, nienawidzony przez tych, którzy chcą mieć kontrolę. Integruje się ze wszystkimi głównymi edytorami.
Bash
pip install black
autopep8 Automatycznie naprawia naruszenia PEP 8 (spacing, line length itp.). Mniej uparty niż Black – dobry, gdy chcesz zgodności z PEP 8 bez radykalnych zmian.
Bash
pip install autopep8
YAPF Formater (ang. formatter) Google’a, który może naśladować ich styl lub być skonfigurowany pod Twój własny. Dobry kompromis między sztywnością Blacka a elastycznością autopep8.
Bash
pip install yapf
Lintery kodu (ang. Code Linters)
Osobisty trener Twojego kodu – wskazują złe nawyki i pomagają pisać czystszy, łatwiejszy w utrzymaniu kod Python.
Flake8 Szwajcarski scyzoryk lintingu Pythona (ang. Python linting) – łączy PyFlakes (błędy logiczne – ang. logic errors), pycodestyle (sprawdzanie PEP 8 – ang. PEP 8 checks) i McCabe (złożoność – ang. complexity). Świetny domyślny wybór.
Bash
pip install flake8
Pylama Uruchamia wiele linterów (ang. linters) (Pylint, Pycodestyle itp.) i agreguje wyniki. Oszczędza czas, gdy chcesz uzyskać kilka opinii naraz.
Bash
pip install pylama
eradicate Specjalistyczne narzędzie, które znajduje i usuwa zakomentowany kod. Pomaga utrzymać bazę kodu (ang. codebase) wolną od „martwego” kodu, który może wprowadzać w błąd innych.
Bash
pip install eradicate
Sprawdzanie typów (ang. Type Checking)
Dynamiczne typowanie w Pythonie jest elastyczne, ale może prowadzić do błędów czasu wykonania (ang. runtime errors). Te narzędzia wyłapują niezgodności typów przed uruchomieniem kodu.
mypy Oryginalny statyczny sprawdzacz typów (ang. static type checker) dla Pythona. Dojrzały i szeroko wspierany, choć czasami wolny na dużych bazach kodu (ang. large codebases).
Bash
pip install mypy
Pyright Szybki sprawdzacz typów (ang. type checker) Microsoftu (używany w VS Code). Często szybszy niż mypy z dobrą równoważnością funkcji (ang. feature parity). Świetny dla doświadczenia deweloperskiego (ang. developer experience).
Bash
pip install pyright
Pyre Sprawdzacz typów (ang. type checker) Facebooka z zaawansowanymi funkcjami, takimi jak inkrementalne sprawdzanie (ang. incremental checking). Dobry dla bardzo dużych baz kodu (ang. very large codebases).
Bash
pip install pyre-check
Skanowanie bezpieczeństwa (ang. Security Scanning)
Nie czekaj, aż hakerzy znajdą Twoje luki (ang. vulnerabilities) – te narzędzia proaktywnie identyfikują problemy bezpieczeństwa (ang. security issues) w Twoim kodzie i zależnościach (ang. dependencies).
Bandit Znajduje typowe problemy bezpieczeństwa (ang. security issues), takie jak zakodowane na stałe hasła, ryzyko wstrzykiwania SQL (ang. SQL injection risks) i niebezpieczne wywołania funkcji. Niezbędny dla każdego kodu produkcyjnego.
Bash
pip install bandit
Safety Sprawdza zainstalowane pakiety pod kątem znanych luk (ang. known vulnerabilities). Powinien być uruchamiany w potokach CI/CD (ang. CI/CD pipelines), aby zapobiec wdrażaniu niebezpiecznych zależności (ang. unsafe dependencies).
Bash
pip install safety
GuardDog Skanuje pakiety PyPI pod kątem złośliwego kodu, zanim je zainstalujesz. Chroni przed atakami na łańcuch dostaw (ang. supply chain attacks).
Bash
pip install guarddog
Pokrycie testami (ang. Test Coverage)
Te narzędzia pokazują, które części Twojego kodu są faktycznie testowane – ponieważ nieprzetestowany kod to uszkodzony kod czekający na wystąpienie problemu.
Coverage.py Standardowe narzędzie do mierzenia pokrycia testami (ang. test coverage). Pokazuje dokładnie, które linie zostały wykonane podczas testów, a które zostały pominięte.
Bash
pip install coverage
pytest-cov Integruje Coverage.py z pytest dla płynnego raportowania pokrycia (ang. coverage reporting) podczas uruchamiania testów. Wysoce zalecane dla użytkowników pytest.
Bash
pip install pytest-cov
Coveralls Śledzi trendy pokrycia (ang. coverage trends) w czasie i integruje się z GitHub. Świetne dla widoczności w projektach zespołowych.
Bash
pip install coveralls
Profilowanie wydajności (ang. Performance Profiling)
Kiedy Twój kod jest wolny, ale nie jesteś pewien dlaczego, te narzędzia pomagają zidentyfikować wąskie gardła (ang. bottlenecks).
cProfile Wbudowany profiler Pythona (ang. profiler). Niskie narzuty (ang. low overhead), pokazuje, które funkcje zajmują najwięcej czasu. Świetny do początkowych badań.
Bash
python -m cProfile script.py
Py-Spy Profiler próbkowania (ang. sampling profiler), który może inspekcjonować uruchomione programy Python bez modyfikowania kodu. Bezpieczny do użytku produkcyjnego.
Bash
pip install py-spy
memory_profiler Śledzi zużycie pamięci linia po linii. Niezbędny podczas poszukiwania wycieków pamięci (ang. memory leaks) lub optymalizacji aplikacji z dużą ilością danych.
Bash
pip install memory-profiler
Generatory dokumentacji (ang. Documentation Generators)
Dobra dokumentacja sprawia, że Twój kod jest 10x bardziej wartościowy. Te narzędzia pomagają tworzyć profesjonalną dokumentację przy minimalnym wysiłku.
Sphinx Złoty standard dla dokumentacji Pythona. Używany przez samego Pythona i większość głównych bibliotek. Generuje HTML, PDF, ePub i więcej.
Bash
pip install sphinx
pdoc Prosty, nowoczesny generator dokumentacji (ang. documentation generator), który działa z podpowiedziami typów (ang. type hints). Świetny dla małych i średnich projektów.
Bash
pip install pdoc3
MkDocs Dokumentacja oparta na Markdown z pięknymi motywami. Łatwiejsza w użyciu niż Sphinx dla prostszych projektów.
Bash
pip install mkdocs
Zarządzanie zależnościami (ang. Dependency Management)
Ekosystem pakietów Pythona może być skomplikowany. Te narzędzia pomagają okiełznać „piekło zależności” (ang. dependency hell) i tworzyć odtwarzalne środowiska (ang. reproducible environments).
pip-tools Utrzymuje Twoje pliki requirements w czystości i deterministyczne. Kompiluje requirements.in do requirements.txt z przypiętymi wersjami.
Bash
pip install pip-tools
Poetry Nowoczesne narzędzie do zarządzania zależnościami (ang. dependency management) i pakowania, które obsługuje wirtualne środowiska (ang. virtualenvs), ograniczenia wersji (ang. version constraints) i publikowanie.
Bash
pip install poetry
PDM Menedżer pakietów nowej generacji z obsługą PEP 582, szybszym rozwiązywaniem zależności i lepszą wydajnością.
Bash
pip install pdm
Narzędzia ciągłej integracji/ciągłego dostarczania (ang. CI/CD Tools)
Automatyzuj swoje potoki testowania i wdrażania, aby wcześnie wyłapywać problemy i niezawodnie dostarczać aktualizacje.
GitHub Actions Darmowe CI/CD dla repozytoriów GitHub z łatwą konfiguracją YAML. Świetne dla projektów open source (ang. open source) z wbudowaną obsługą Pythona.
- Ścisła integracja z GitHub
- Darmowe dla repozytoriów publicznych (ang. public repos)
- Ograniczone minuty dla repozytoriów prywatnych (ang. private repos)
CircleCI Potężne chmurowe CI (ang. cloud-based CI) z doskonałym wsparciem Docker i równoległym wykonywaniem testów. Dobre dla średnich i dużych projektów.
Bash
pip install pytest-circleci
GitLab CI W pełni zintegrowane rozwiązanie CI/CD, jeśli używasz GitLab. Doskonałe dla organizacji, które chcą platformy „wszystko w jednym”.
Tox Automatyzuje testowanie w wielu wersjach Pythona i środowiskach. Zapewnia, że Twój kod działa wszędzie tam, gdzie powinien.
Bash
pip install tox
Wtyczki i rozszerzenia IDE (ang. IDE Plugins & Extensions)
Wzmocnij swoje środowisko deweloperskie (ang. development environment) za pomocą tych niezbędnych narzędzi, które wyłapują problemy podczas kodowania.
Python for VS Code Oficjalne rozszerzenie Microsoftu z lintingiem (ang. linting), debugowaniem (ang. debugging), IntelliSense i obsługą notebooków Jupyter (ang. Jupyter notebook). Zamienia VS Code w potężną maszynę do Pythona.
Python Plugin for PyCharm Profesjonalne wsparcie Pythona od JetBrains z narzędziami do refaktoryzacji (ang. refactoring tools), narzędziami naukowymi i integracją z bazami danych.
Jupyter VS Code Extension Interaktywne wsparcie dla notebooków (ang. notebook support) z wykonywaniem komórek, wizualizacją i inspekcją zmiennych – idealne do nauki o danych (ang. data science).
Jedi Biblioteka do autouzupełniania (ang. autocompletion) i statycznej analizy (ang. static analysis) używana przez wiele IDE. Poprawia nawigację po kodzie i jego zrozumienie.
Bash
pip install jedi
Pulpity nawigacyjne jakości kodu (ang. Code Quality Dashboards)
Wizualizuj stan swojego kodu w czasie za pomocą metryk, które są ważne dla Twojego zespołu i interesariuszy (ang. stakeholders).
SonarCloud Chmurowa platforma jakości kodu (ang. cloud-based code quality platform), która śledzi dług techniczny (ang. technical debt), pokrycie (ang. coverage) i luki (ang. vulnerabilities) z integracją z GitHub.
Code Climate Dostarcza wyniki utrzymywalności (ang. maintainability scores), śledzenie pokrycia testowego (ang. test coverage tracking) i zautomatyzowane informacje zwrotne z przeglądów kodu (ang. automated code review feedback).
DeepSource Statyczna analiza w czasie rzeczywistym (ang. real-time static analysis) z inteligentnymi sugestiami automatycznej naprawy (ang. smart autofix suggestions) i analizą trendów dla baz kodu Python (ang. Python codebases).
Radon Oblicza metryki złożoności (ang. complexity metrics) (CC, MI, Halstead) w celu identyfikacji problematycznych obszarów w Twoim kodzie.
Bash
pip install radon
Konteneryzacja i wdrażanie (ang. Containerization & Deployment)
Pakuj i wdrażaj swoje aplikacje Python spójnie w każdym środowisku.
Docker Standard dla konteneryzacji (ang. containerization) – pakuj swoją aplikację Python ze wszystkimi jej zależnościami (ang. dependencies) dla niezawodnego wdrożenia.
Bash
# W zależności od systemu operacyjnego, instalacja różni się
# Przykładowo dla Ubuntu: sudo apt install docker.io
Kubernetes Orkiestruj skonteneryzowane mikroserwisy Python (ang. containerized Python microservices) na dużą skalę z automatycznym skalowaniem (ang. automatic scaling) i odzyskiwaniem (ang. recovery).
Bash
# Instalacja jest złożona i zależy od wybranego narzędzia/dystrybucji Kubernetes
Docker Compose Definiuj i uruchamiaj wielokontenerowe aplikacje Python (takie jak Django + Postgres + Redis) za pomocą prostego pliku YAML.
Bash
# Zazwyczaj instalowany razem z Docker Desktop lub jako oddzielny pakiet
Gunicorn Produkcyjny serwer WSGI (ang. production-grade WSGI server) dla aplikacji webowych Python. Niezbędny do wdrażania Flask/Django w kontenerach.
Bash
pip install gunicorn
Niezbędne narzędzia deweloperskie (ang. Essential Developer Utilities)
Te narzędzia poprawiające jakość życia (ang. quality-of-life tools) sprawią, że Twoje doświadczenie w tworzeniu Pythona będzie płynniejsze i przyjemniejsze.
pre-commit Automatycznie uruchamia lintery (ang. linters) i formatery (ang. formatters) przed każdym commitem. Zapewnia spójną jakość kodu w udostępnianych repozytoriach (ang. shared repos).
Bash
pip install pre-commit
IPython Wzmocniony Python REPL (ang. Supercharged Python REPL) z uzupełnianiem tabulatorem (ang. tab completion), podświetlaniem składni (ang. syntax highlighting) i magicznymi poleceniami (ang. magic commands). Wypróbuj %timeit i %debug!
Bash
pip install ipython
Rich Piękne wyjście terminala (ang. Beautiful terminal output) dla logów, tabel, pasków postępu (ang. progress bars) i podświetlonych składniowo śladów stosu (ang. syntax-highlighted tracebacks). Sprawia, że aplikacje CLI (ang. CLI apps) błyszczą.
Bash
pip install rich
icecream Sprytniejsze wyjście debugowania (ang. Smarter debugging output), które pokazuje zarówno wyrażenie, jak i wartość. Nigdy więcej nie pisz print(“x:”, x).
Bash
pip install icecream
Jak używać tego zestawu narzędzi
Dla nowych projektów zacznij od:
- Black + Flake8 dla spójnego formatowania i lintingu
- mypy do sprawdzania typów
- pytest + coverage do testowania
- pre-commit do automatyzacji kontroli jakości Dodaj inne narzędzia, gdy Twój projekt rośnie w złożoność! Wskazówka Pro: Połącz je z GitHub Actions dla automatycznych kontroli jakości przy każdym commicie.
Kluczowe wnioski: Wybór odpowiednich narzędzi do jakości kodu Python
Poprawa jakości kodu Python wymaga odpowiednich narzędzi i praktyk. Statyczne analizatory (ang. Static analyzers), lintery (ang. linters), formatery (ang. formatters) i skanery bezpieczeństwa (ang. security scanners) pomagają utrzymać czysty, wydajny i bezpieczny kod. Integracja tych narzędzi z Twoim procesem deweloperskim (ang. workflow) zwiększa produktywność i redukuje błędy.
Wykorzystując te narzędzia, deweloperzy mogą zapewnić, że ich projekty Python są solidne, łatwe w utrzymaniu i wydajne. Zapoznaj się z naszym narzędziem do sprawdzania kodu Python (ang. Python Code Checker), aby jeszcze bardziej usprawnić kontrolę jakości kodu.
Kontynuuj naukę z Linux wraz z naszą praktyczną stroną Poznaj Linuxa!
