PyLint的优点、缺点和使用危险是什么
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优点
我不好意思说这种情况是多么普遍。测试的命名总是那么奇怪:没有人关心这个名称,而且通常也找不到一个自然的名称。例如以下代码:
def test_add_small():# Math, am I right?assert 1 + 1 == 3def test_add_large():assert 5 + 6 == 11def test_add_small():assert 1 + 10 == 11
测试生效:
collected 2 items test.py .. 2 passed
但问题是:如果你覆盖了一个测试的名称,测试框架将愉快地跳过这个测试!
实际上,这些文件可能有数百行,而添加新测试的人可能并不知道所有的名称。除非有人仔细查看测试输出,否则一切看起来都很好。
最糟糕的是,被覆盖测试的添加、被覆盖测试造成的破坏,以及连锁反应的问题可能要几天、几月甚至几年才能发现。
PyLint 会找到它
就像一个好朋友一样,PyLint 可以帮助你。
test.py:8:0: E0102: function already defined line 1 (function-redefined)
缺点
就像 90 年代的情景喜剧一样,你对 PyLint 了解的越多,问题就越多。以下是一个库存建模程序的常规代码:
"""Inventory abstractions"""import attrs@attrs.defineclass Laptop:"""A laptop"""ident: strcpu: str
但 PyLint 似乎有自己的观点(可能形成于 90 年代),并且不怕把它们作为事实陈述出来:
$ pylint laptop.py | sed -n '/^laptop/s/[^ ]*: //p'R0903: Too few public methods (0/2) (too-few-public-methods)
危险
有没有想过在一个数百万人使用的工具中加入自己未证实的观点?PyLint 每月有 1200 万次下载。
“如果太挑剔,人们会取消检查” — 这是 PyLint GitHub 的 6987 号议题,于 2022 年 7 月 3 号提出
对于添加一个可能有许多误报的测试,它的态度是 ... “嗯”。
让它为你工作
PyLint 很好,但你需要小心地与它配合。为了让 PyLint 为你工作,以下是我推荐的三件事:
1、固定版本
固定你使用的 PyLint 版本,避免任何惊喜!
在你的 .toml
文件中定义:
[project.optional-dependencies]pylint = ["pylint"]
在代码中定义:
from unittest import mock
这与以下代码对应:
# noxfile.py...@nox.session(python=VERSIONS[-1])def refresh_deps(session):"""Refresh the requirements-*.txt files"""session.install("pip-tools")for deps in [..., "pylint"]:session.run("pip-compile","--extra",deps,"pyproject.toml","--output-file",f"requirements-{deps}.txt",)
2、默认禁止
禁用所有检查,然后启用那些你认为误报比率高的。(不仅仅是漏报/误报的比率!)
# noxfile.py...@nox.session(python="3.10")def lint(session):files = ["src/", "noxfile.py"]session.install("-r", "requirements-pylint.txt")session.install("-e", ".")session.run("pylint","--disable=all",*(f"--enable={checker}" for checker in checkers)"src",)
3、检查器
以下是我喜欢的检查器。加强项目的一致性,避免一些明显的错误。
checkers = ["missing-class-docstring","missing-function-docstring","missing-module-docstring","function-redefined",]
使用 PyLint
你可以只使用 PyLint 好的部分。在 CI 中运行它以保持一致性,并使用常用检查器。
放弃不好的部分:默认禁止检查器。
避免危险的部分:固定版本以避免意外。
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