前言
PyHubWeekly每周定期更新,精选GitHub上优质的Python项目/小工具。
我把PyHubWeekly托管到了Github,感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly,如果喜欢,麻烦给个Star支持一下吧。此外,欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~
本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目,<!–more–>它们分别是:
- pre-commit
- beets
- Picard
- pydantic
- airflow
下面分别来介绍一下上述5个GitHub项目。
pre-commit
Star:4k
代码规范检查是项目上线过程中必不可少的一环,在大多数情况下,我们都是把代码提交到代码库再进行静态检查。但是,为什么不从最源头把这个问题解决呢?
pre-commit是一款由Python开发的git hooks
工具,它能够在合入代码,提交commit
时对代码进行规范检查和格式化,这样就能够从根源上解决代码规范的问题,而不是把代码合入到代码库中再统一解决,这样不仅耗时,而且繁琐。
我们下面以Python项目中使用为例进行介绍,但是,它不仅适用于Python,它能够适用于所有编程语言。
安装
pip install pre-commit
配置文件
安装之后需要修改一下配置文件,.pre-commit-config.yaml
,
repos:
- repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
rev: v2.3.0
hooks:
- id: check-yaml
- id: end-of-file-fixer
- id: trailing-whitespace
- repo: https://github.com/psf/black
rev: 19.3b0
hooks:
- id: black
使用
pre-commit install
git commit -m "Add super awesome feature"
提交commit
之后就可以看到,它会用到两个工具black和flake8。black我在第七期介绍过这款工具,它是一款高效的代码格式化工具,用于修改代码格式。flake8是一款格式检查工具。
beets
Star:9.2k
beets是一款音乐收藏辅助工具,它能够让音乐收藏一劳永逸。它会对你的集合进行分类,并在此过程中自动增强其元数据。然后,它通过提供的一组工具来操作和访问你的音乐。
安装
pip install beets
具体使用教程可以查看文档。
Picard
Star:2k
Picard是一款由Python开发的跨平台音乐标记工具,它能够在Linux/Mac OS X/Windows多个平台上进行使用。
Picard支持大多数音频文件格式,能够使用音频AcoustIDs,执行CD查找和磁盘ID提交,并且具有出色的Unicode支持。
pydantic
Star:2.5k
使用过Python的应该都很清楚,Python是一种对数据类型非常弱化的一种编程语言。在编写Python程序时,你不需要去关心数据的类型。但是,这对于阅读代码和调试代码却带来了很多麻烦,因此,我们还是需要养成C++/Java那样的好习惯,应该关注数据类型。
pydantic是一款使用Python类型提示对Python项目进行数据验证和设置管理的工具。
安装
pip install -U pydantic
示例
from datetime import datetime
from typing import List, Optional
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
id: int
name = 'John Doe'
signup_ts: Optional[datetime] = None
friends: List[int] = []
external_data = {
'id': '123', 'signup_ts': '2017-06-01 12:22', 'friends': [1, '2', b'3']}
user = User(**external_data)
print(user)
#> User id=123 name='John Doe' signup_ts=datetime.datetime(2017, 6, 1, 12, 22) friends=[1, 2, 3]
print(user.id)
#> 123
通过上述示例我们可以看出,通过继承pydantic中的BaseModel,能够对传入的参数进行数据类型的校验和修正,这样能够避免开发过程中难以定位的问题。
airflow
Star:16k
airflow一个通过编程方式编写、调度和监视工作流的平台。
为什么调度、监视工作流的方式有很多,却偏偏选择airflow呢?
因为,当工作流被定义为代码时,它们变得更加可维护、版本化、可测试性和协作性,通过定义airflow有向无环图工作流可以实现如下优点,
- 动态
- 可扩展
- 简洁清晰
干货
最近,为了方便大家,我花费了半个月的时间把这几年来收集的各种技术干货整理到一起,其中内容包括但不限于Python、机器学习、深度学习、计算机视觉、推荐系统、Linux、工程化、Java,内容多达5T+,我把各个资源下载链接整理到一个文档内,目录如下:
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今天的文章代码整理工具_PyHubWeekly | 第九期:5款Python小工具,第1款提升你的代码质量「建议收藏」分享到此就结束了,感谢您的阅读。
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