Python代码写得丑怎么办?推荐几个神器拯救你

作者: 程序员1 | 来源:发表于2019-03-30 11:42 被阅读0次

    Python代码写得丑怎么办?推荐几个神器拯救你

    Python编程语言需要遵循PEP8规范,但是初学者往往记不住这个规范,代码写得比较丑。本文推荐几个神器来拯救奇丑无边的python代码。

    一、Jupyter notebook 篇

    Jupyter notebook的代码要想写得规范,推荐用Code prettify插件。

    安装插件

    首先插件Nbextensions

    执行以下命令

    pip install jupyter_contrib_nbextensions

    无报错再执行:

    jupyter contrib nbextension install --user

    选取Code prettify模块

    备注:需要安装 yapf模块

    pip install yapf

    使用如下:

    原始不规范代码:

    使用工具栏最右侧的按钮:

    使用后代码立刻变规范了:

    二、Pycharm篇

    2.1 PyCharm集成pylint

    pylint是代码检查工具,不能自动修改代码

    Pylint 安装

    pip install pylint

    PyCharm 设置

    文件(file)-设置(settings)-外部工具(external-tools)-添加,其中:

    program:

    是python安装路径下的Scripts路径,我的是(建议搜索pylint.exe找到路径)

    C:ProgramDataAnaconda3Scriptspylint.exe

    Arguments:

    --reports=n --disable=C0103 $FilePath$

    (最后必须以$FilePath$结尾)

    working directory:

    $FileDir$

    (必须是这个)

    output filters:

    $FILE_PATH$:$LINE$:

    具体配置如图:

    配置完毕,选择一个Python程序,右键点击,快捷菜单中会有“Extensions Tools -> Pylint”,点击运行即可。输出结果在执行程序结果的窗口(IDE下半部分)。

    如果看到返回值为0,说明程序没问题了。

    2.2 autopep8

    autopep8是一款将python代码自动排版为PEP8风格的工具

    autopep8安装

    pip install autopep8

    autopep8配置

    文件(file)-设置(settings)-外部工具(external-tools)-添加,其中:

    Name:

    autopep8

    (起名而已,随便起)

    Program: autopep8

    Arguments:

    --in-place --aggressive --aggressive $FilePath$

    Working directory:

    $ProjectFileDir$

    Output filters:

    $FILE_PATH$:$LINE$:$COLUMN$:.*

    具体配置如图:

    将鼠标放在该文件的编辑器中→右键→External Tools→点击Autopep8。这样你的代码就符合pep8的风格了。

    使用效果如下:

    原始不规范代码:

    使用工具后:

    三、变量命名篇

    在平时工作中,好多程序员都在为变量的命名纠结不已,随便命名怕以后看不懂,想好好命名可是自己的英文水平又不好,在这个命名上可能需要花费大量的时间,会耽误到开发的效率,今天推荐一个神器,这个神器可以摆脱变量命名纠结!

    工具网址

    https://unbug.github.io/codelf/

    GitHub 链接:

    https://github.com/unbug/codelf

    输入要起名的变量,可以是中文或者英文。

    点击搜索后,网站会给出变量名的翻译,下方给出变量的起名建议,大家可以copy下变量名,也可以看下用了这个变量的源代码,而且可以选择开发语言种类。

    点击「Search」就是基于当前命名搜索其它相关的命名。

    点击「Repo」就是链接到使用该命名的代码所在的资源库。

    点击「Copy」是复制该命名。

    点击「Codes」可以查看使用命名的示例代码。

    总结

    本文推荐几个神器来拯救奇丑无边的python代码。以上推荐的工具有助于你写出漂亮的代码,记得收藏转发哦!

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