2020 年 Python 开发者必备的开发工具

Django 联合创始人（co-creator，姑且这么叫）在一篇博文里面推荐了自己的 Python 开发环境配置，用到了 pyenv、pipx、poetry。还没准备翻成中文，就发现在本文里都有介绍，因此将本文推荐给大家。

（本文素材来源于网络）

用Python编代码体验极佳，并且随着新版本的发布越来越好！

对于很多人而言，Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让很多爱不释手。

然而，数据科学家特别容易使自己的Jupyter notebook变得庞大而杂乱，或者写出一些难以理解的python文件。

此外，当一个项目依赖于同一函数库的不同版本时，常常发生版本冲突。

修复以上问题消耗大量时间，还经常导致其他项目出现问题。必须找到避免这类问题的解决方式，为编写代码提供便利。

 

在本篇文章中我将详细介绍常用的工具与技巧，希望能给大家提供帮助。 

1

Python开发环境

解释器：

从使用Python最重要的解释器开始。你可以只下载最喜欢的Python版本，然后把所有内容放在里面。

但如果你的程序需要不同版本的Python，或依赖于同一第三方模块的不同版本，并需要在几个程序之间无缝切换时该怎么办？

 

Pyenv可以解决上述问题。

 

Pyenv共包含三个工具，下面将介绍其中两个：pyenv(用于安装python)和pyenv-virtualenv（用于配置全局工具）。

 

可通过下方网址安装pyenv：

curl https://pyenv.run | bash

 

安装后，向.bashrc（或.zshrc）文件中添加下方代码，使得pyenv可用于设备。

 

exportPATH="~/.pyenv/bin:$PATH"eval "$(pyenv init -)"eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

最后，重启设备。

现在可以使用pyenv安装几乎所有的python解释器，包括pypy、anaconda。

 

需要注意的是，pyenv只在电脑上搭建本地python环境。搭建python环境需要多种函数库。

在Ubuntu系统的电脑上，必须安装以下函数库以防止运行出现问题。

 

sudoapt-get installbuild-essential libsqlite3-dev sqlite3 bzip2 libbz2-devzlib1g-dev libssl-dev openssllibgdbm-dev libgdbm-compat-dev liblzma-dev libreadline-dev libncursesw5-devlibffi-dev uuid-dev

现在，要安装python解释器只需要执行以下指令。

 

pyenv installVERSION_YOU_WOULD_LIKE_TO_INSTALL

可以通过pyenv列出所有可用版本。

 

pyenv install --list

为了使上述过程更加具体，在此安装python3.7.5并且设置其为默认的全局解释器。

 

pyenv install 3.7.5pyenv global 3.7.5

输入Python-version指令，屏幕将显示Python3.7.5。

 

依赖性关系管理（DependencyManagement）

 

Python中的依赖性管理是项繁重的工作。有许多工具可以帮助完成这项任务。

 

我最常使用的工具是Poetry。

 

Poetry可以帮助你简单地完成如下工作。

 

管理项目依赖关系

通过虚拟环境将项目分开

轻松构建应用程序与函数库

 

推荐通过以下方式安装poetry：

 

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/sdispater/poetry/master/get-poetry.py | python

 

另外一种依赖性管理的方式是使用pip和pyenv-virtualenv指令。

大家可能会问：为什么不只用pip？

因为只用pip可能会在全局环境中安装poetry及其依赖项，这可能是你不需要也不想要的。

必要指令如下：

# Create a virtual environmentcalled tools that is based on 3.7.5
pyenv virtualenv 3.7.5 tools
# Install poetry into the tools virtual env
pyenv activate tools
pip install poetry
# Check installed poetry version
poetry --version
# Leave the virtual env
pyenv deactivate
# This does not work yet
poetry --version
# Add your tools virtual env to the globally available ones
pyenv global 3.7.5 tools
# Now this works and you can start using poetry
poetry --version

在使用poetry创建第一个项目之前，建议先对其进行配置，这样就可以在项目目录中的.venv文件夹中创建虚拟环境。

当你使用VsCode或Pycharm这类集成开发环境时就会变得非常方便，因为它们可以立即识别并选择正确的解释器。

poetry configsettings.virtualenvs.in-project true

注意：你只需设置一次配置，设置结果将在全局环境保留。

 

终于完成了使用poetry创建项目的所有准备工作，我把这个项目命名为dsexample，为了展示如何使用poetry，我添加了一个特定版本的pandas库，以及所有额外需求的fastapi框架。

# Initialze a new project
poetry new dsexample
cd dsexample
# Add modules and create virtual environment.
poetry add pandas=0.25 fastapi --extras all
# As an example of how you could add a git module
poetry add tf2-utils --git [email protected]:Shawe82/tf2-utils.git

格式一致性与可读性（Consistent Formatting and Readability）

 

现在，已经创建好了项目，即将开始添加代码。理想情况下，代码库的格式应该一致，以确保可读性和可理解性。这将是一个非常沉闷乏味的过程，尤其在还有其他人操作代码库时。

 

但用Black可以解决上述问题！

 

Black是一种让程序员在编写python代码时能将精力集中于核心内容的工具。它自动为代码添加格式，避免程序员手动添加格式。

因为Black的效果非常好，我们把它添加到dsexample中，让它为所有的文件添加格式。

# We add black as a developmentdependency with --dev as we don't# need it when it comes to productionpoetry add --dev black=19.3b0# Assume we are inside the current toplevel dsexample folderpoetry run black .

好了，现在所有的文件看起来非常整齐了。

 

类型纠正（Type-Correctness）

 

自Python3.5开始，类型注释开始成为标准库的一部分通过类型注释，代码更好理解，更易维护，不易出错。

为什么会不易出错呢？因为可以静态地检查变量和函数的类型是否符合预期。当然，必须是自动完成的。

 

下面介绍mypy！

 

Mypy是一种静态python代码检查器，作用是在错误发生之前找到他们。使用poetry向项目中添加mypy并进行代码检查与添加black一样简单。

# We add mypy as a developmentdependency with --dev as we don't
# need it when it comes to production
poetry add --dev mypy
# Assume we are inside the current toplevel dsexample folder
poetry run mypy .

运行mypy也可能导致很多麻烦。当然，可以将其设置为只对你关心的错误发出警告。这可以通过在项目中添加mypy.ini文件实现。

 

将自动化工具自动化（Automate the Automation）

 

使用black和mypy，我们不再需要手工为代码添加格式，并且可以避免不必要的错误。

但是我们仍需要手动使用这两个工具，这两个工具不是应该也自动化吗？

 

是的！

 

Pre-commit可以完成一切。

 

Pre-commit工具是在代码提交到仓库前执行检查（我默认读者的代码处在git的控制下）。无法通过检查的代码将被拒绝。

这样代码仓库就永远不会出现格式不整齐或是未经类型检查的代码，以及任何其他你需要检查错误的代码。

 

现在来安装pre-commit。

 

可以使用poetry将其直接安装在项目里，也可以安装在本地机器里。我倾向于后者，因为precommit只在本地使用，而不在CI/CD服务器上。

相反，black和mypy在CI/CD服务器上运行，因此，将它们添加到项目的dev依赖项是有意义的。

建议使用下面方法通过现有的工具虚拟环境安装它！

 

# Install pre-commit into the tools virtual env
pyenv activate tools
pip install pre-commit
# Leave the virtual env
pyenv deactivate
# As we have already added the tool venv, it will work directly
pre-commit --version

要使用pre-commit，首先需要向顶级文件夹中添加一个名为.pre-commit-config.yarm的文件。在该文件里，你需要配置所有应该运行的钩子。

在mypy与Black的环境下，文件内容如下所示：

 

repos:-   repo: https://github.com/ambv/black    rev: 19.3b0    hooks:    - id: black      language_version: python3.7-   repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy    rev: v0.740    hooks:    - id: mypy

最后，你必须执行以下命令以设置钩子。

 

# I assume your are in the toplevel folder
pre-commit install

现在，钩子函数（hook）将在每次提交时运行。Black工具的钩子函数不仅会检查格式，还会相应地为文件添加格式。

每次添加新的钩子函数时，建议一开始在所有文件中手动运行pre-commit，因为它只能作用于上次提交之后更改过的文件。

pre-commit run --all-files

就这样，对自动化工具的自动化完成了。

2

总结

有很多工具可以帮助你专注于重要的事情。此处只介绍了其中的几个。当然，还有更多，希望大家学到了新的东西后，可以更加专注于代码本身。

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