增强Python代码质量：ruff的覆盖综合指南-DEV365 开发者社区

介绍

在本文中，我们将讨论代码覆盖的重要性，以及如何使用ruff来提起您的python代码。我们还将讨论如何将Ruff与您的IDE和CI/CD管道集成。我们还将简要讨论如何编写自己的自定义裁剪规则以及如何使用ruff来缩写代码的实际示例。

什么是绒毛？

鳞片是分析代码以标记编程错误，错误，风格错误和可疑构建体的过程。伸长工具也称为衬里。 Linters是静态代码分析工具，可以分析源代码以标记编程错误，错误，风格错误和可疑构建体。 Linters还用于跟踪指标，例如代码复杂性，代码覆盖范围和代码重复。

Python中的代码覆盖概述

python是一种动态打字的语言。这意味着在运行时推断变量的类型。这与静态键入的语言（例如Java和C ++）形成鲜明对比，该语言在编译时已知变量的类型。这使得Linter很难分析Python代码。 Python也是一种对空间敏感的语言。这意味着代码的缩进很重要。这使Linter很难分析Python代码。

代码质量和最佳实践的重要性

代码质量是成功软件开发的最重要方面。通过遵守最佳实践，例如使用干净有效的代码，您可以大大提高Python项目的可读性，可维护性和整体质量。最佳实践不仅减少了错误和错误的发生，还可以促进开发人员之间的协作并提高软件的性能，安全性和可扩展性。如本文中有关用ruff的绒毛python所探讨的那样，发现如何实施编码最佳实践，可以彻底改变您的代码质量并将开发过程提升到新的高度。

用ruff掌握代码质量：终极Python Linter

介绍Ruff，这是一种强大的Python Linter，旨在彻底改变您的代码质量。作为开发人员工具包中的必不可少的工具，Ruff分析了您的Python代码，确定潜在问题，并实施编码标准和最佳实践。借助其广泛的功能和无缝集成到流行的代码编辑中，Ruff授权开发人员捕获错误，提高代码可读性并提高可维护性。

了解拉夫

用ruff提升代码质量：您的必需Python Linter

ruff是一种专门的工具，旨在分析您的Python代码，提供有价值的见解和改进建议。通过执行编码标准，检测潜在问题并促进最佳实践，RUFF可确保更清洁，更可读性和无错误的代码。在有关拉夫（Ruff）的索金（Linting Python）的本文中，我们深入了解了ruff，其目的以及它如何使自己与其他Python Linters区分开来。释放带有ruff的Python项目的全部潜力，并见证了代码质量和发展效率的显着提高。

释放ruff的力量：python linting的关键好处

发现使用ruff作为您的python linter的好处：

增强的代码质量：促进清洁和一致的代码。
早期问题检测：识别潜在的问题和错误表现出来。
提高的可读性和可维护性：增强代码理解和维护。
可自定义的配置：针对特定需求的裁缝。
实时反馈：与代码编辑器集成以进行即时错误突出显示。
有效的协作：为无缝团队合作执行编码标准。
持续改进：确保持续的代码质量提高。
预防错误：捕获更可靠的代码的常见错误。
开发人员的生产力：减少手动代码审查工作。
改进的软件性能：有助于更好的性能，可伸缩性和安全性。

选择右Python Linter：Ruff，Pylint和Flake8的比较

当涉及到绒毛python代码时，可以使用几个流行的衬里，包括ruff，Pylint和Flake8。了解他们的相似性和差异对于为您的代码质量需求做出明智的决定至关重要。

Ruff凭借其综合规则集和可自定义的配置，为执行编码标准和识别潜在问题提供了强大的解决方案。它与流行的代码编辑器的无缝集成提供了实时反馈，使开发人员能够在编码时捕获错误。 Ruff Main声名fame的速度是向开发人员快速反馈。

另一方面，

Pylint着重于代码分析和样式检查。它提供了广泛的自定义选项，并支持各种编码标准。 Pylint以其全面的报告和检测各种代码问题的能力而闻名。

Flake8结合了pyflakes，pycodestyle和McCabe库的功能。它通过检测编码错误，执行样式约定和测量代码复杂性，提供了一种简化的代码覆盖方法。

虽然每个衬里都有其优势，但鲁夫（Ruff）的简单性，易用性和对代码质量的强烈关注而脱颖而出。它在全面的绵羊和实用性之间取得了平衡，使其成为寻求高效覆盖解决方案的开发人员的绝佳选择。

在本文中，探索了这些流行的Python Linters之间的相似性和差异，这些文章与Ruff有关。做出明智的决定并将您的代码质量提升到新的高度。

Ruff入门：安装和设置

安装ruff

ruff在PYPI上可用，可以使用PIP安装：

pip install ruff

设置ruff

可以通过pyproject.toml，ruff.toml或.ruff.toml进行配置。该文件可以放置在项目的根目录中。以下是.ruff.toml文件的示例：

[tool.ruff]

# The list of paths to lint.
paths = ["src", "tests"]

# The list of paths to exclude from linting.
exclude = ["src/ignore.py"]

# The list of rules to enable.
rules = ["no-implicit-optional", "no-implicit-any"]

# The list of rules to disable.
disabled-rules = ["no-implicit-any"]

# The list of rules to enable for specific paths.
[tool.ruff.rules]
"src/ignore.py" = ["no-implicit-any"]

# The list of rules to disable for specific paths.
[tool.ruff.disabled-rules]
"src/ignore.py" = ["no-implicit-optional"]

跑步

ruff可以使用项目的根目录中的以下命令运行：

ruff check .

将ruff与流行的代码编辑整合（例如，VS代码，Pycharm）

ruff可以与流行的代码编辑器（例如VS Code和Pycharm）集成，以实时反馈。这可以通过安装Ruff extension for VS Code

来完成

探索可用的选项和自定义

ruff提供了广泛的选择和自定义，以根据您的特定需求来量身定制绒毛。这些包括：

paths：通往绒毛的路径列表。
exclude：排除linting的路径列表。
rules：启用规则列表。
disabled-rules：禁用规则列表。
rules.<path>：启用特定路径的规则列表。
disabled-rules.<path>：禁用特定路径的规则列表。
ignore：要忽略的规则列表。
disabled-ignore：禁用忽略的规则列表。
ignore.<path>：针对特定路径的忽略规则列表。

在official documentation中阅读有关这些选项和自定义的更多信息。

带褶皱的高级技术

在ruff中创建自定义的绒布规则

ruff允许您创建自定义的绒毛规则来执行编码标准和最佳实践。这可以通过创建包含自定义规则的Python模块并将其添加到Ruff配置文件中的rules选项中来完成。以下是自定义规则的示例：

from ruff import Rule, RuleContext, RuleSeverity, RuleViolation


class NoImplicitOptional(Rule):
    name = "no-implicit-optional"
    description = "Checks for implicit optional types."
    severity = RuleSeverity.WARNING

    def check(self, context: RuleContext) -> None:
        for node in context.tree.body:
            if isinstance(node, ast.AnnAssign):
                if node.value is None:
                    context.report(RuleViolation(self, node))

将ruff与用于自动化的钩子的前挂钩集成

ruff可以与预加入钩子集成以自动覆盖。这可以通过将以下内容添加到您的.pre-commit-config.yaml文件来完成：

- repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
  # Ruff version.
  rev: v0.0.277
  hooks:
    - id: ruff
      # Ruff options.
      args: ["--paths", "src", "tests", "--exclude", "src/ignore.py"]

使用与CI/CD管道的Ruff进行连续集成

ruff可以与CI/CD管道一起使用，以确保连续集成。这可以通过将以下内容添加到您的.github/workflows/linter.yml文件来完成：

name: Ruff

on:
  push:
    branches: [ main ]
  pull_request:
    branches: [ main ]

jobs:
  ruff:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: 3.9
    - run: pip install ruff
    - run: ruff check .

还有一个用于ruff的github动作here

结论

总而言之，Ruff被证明是提高Python项目中代码质量的必不可少的工具。 Ruff凭借其强大的功能，无缝集成和可定制的选项，使开发人员能够执行编码标准，尽早发现错误，并提高代码的可读性和可维护性。通过将ruff纳入开发工作流程中，您可以简化覆盖过程，增强协作并确保提供高质量的软件。在下一个项目中拥抱ruff的力量，并将您的代码质量提高到新的高度。

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