☕️ 🧘🏻 👰🏾 3个有用的Python工具可简化您的代码 🍓 🐔 🤟🏻

任何开发人员都使用一种或另一种辅助工具。其中一些可以使您加快处理过程，而另一些则可以消除错误，使代码更易于理解。几乎每个开发领域都有这样的工具。

Python程序员Preston Badeer分享了一组扩展，他认为这些扩展可以极大地简化并加快编码速度。在5年的工作中，他尝试了许多工具，并确定了其中三个最有用的工具。

风筝：快速的文档访问和AI驱动的自动完成功能

大多数IDE具有内置的自动完成功能。与他们合作的过程看起来像这样。

这些工具使用内部文档来自动替换参数和函数名称。但是，如果有一个工具不仅可以帮助函数名称，还可以帮助经常使用的代码段怎么办？他还分析了GitHub存储库的数据并提供了必要的提示。有这样的工具。风筝可以做很多事情，但是大多数重要功能可以分为三类。

人工智能驱动的智能技巧

Kite学习代码库，记住开发人员经常使用的变量名称，Internet上的参数名称以及提供上下文建议的文档，例如：

该示例显示了Kite如何根据代码的上下文预测将使用的变量。这是提示如何工作的另一个示例：

“我们花了很多时间在GitHub上对所有代码进行语义索引，建立了统计推断和广泛的模型来帮助我们使用这些信息，” Kite首席执行官Adam Smith说道。

改进的文档处理

如果您的同事从未在工作聊天中向您发送过“ RTFM”，那么您就是一名不会犯错误的开发人员。但是，无论如何，您都应该先阅读文档，然后向同事询问问题或在Stack Overflow上寻找问题的答案。阅读文档是创建程序代码的重要步骤。Kite Copilot将使它更加方便，它可以实时显示光标突出显示的对象和功能的描述。

您的代码将保留在本地PC上

Kite专为本地使用而构建，不会将代码推送到云中。提示速度非常快。这对于那些互联网速度慢或与封闭/专有代码相关的工作的人来说很重要。

我使用此工具已有好几年了，但它只会变得更好。你可以试试它现在。

用Mypy改进代码

Python是一种动态类型化的语言，它使您可以随时使用任何数据类型创建任何变量。一个且相同的变量可以是字符串，整数或另一种数据类型，具体取决于分配的最后一个值。当开发人员不必每次都手动将数据类型分配给变量时，这可以加快编码过程。

# These two variable types are declared the exact same way
# Python figures out the data type on it's own, dynamically

# string
var_name = "string here"

# integer
var_name = 1234

这是静态类型语言的示例，其中为每个变量分配了特定的数据类型，在逻辑上必须遵守该数据类型：

# Many languages require the data type to be declared too

# string
str var_name = "string here"

# integer
int var_name = 1234

动态方法也有一些缺点：

在开发过程结束时，遇到错误的风险会增加，因此您将不得不重写代码的某些部分。
由于类型的不断计算，因此代码运行速度较慢。
由于动态类型化，代码变得不安全，因为函数的输入和输出对于同一变量可以具有不同的数据类型。
动态代码更难阅读，因为另一个开发人员不能100％确保先前声明的变量不会更改其类型。

免费的Mypy工具将静态类型插入代码中。它允许您在代码中查找类型不匹配错误。如果变量的值与分配的类型不匹配，则输出错误。

# Declaring a function using normal dynamic typing, without mypy
def iter_primes():
   # code here#

 Declaring the same function with mypy static typing
from typing import Iterator

def iter_primes() -> Iterator[int]:
   # code here

这是整个列表中最简单的示例。如果您需要更多信息，请点击链接。另外，在Mypy文档中有广泛的FAQ。

使用SonarLint快速查找错误并编写简单的函数

大多数IDE都有linters，静态错误分析器。Linter甚至可以在运行代码之前发现错误。这被认为是代码的统计分析。

但是也有动态分析，它可以在后台运行/编译代码，并检查代码是否正常运行。如果出现问题，则报告可能的错误。这正是免费项目SonarLint的工作方式。

注释掉或未使用的代码

我承认我在整个代码库中留下了语句，注释掉的代码和未使用的函数。 SonarLint通过向您显示所有内容来警告这些问题。如果没有SonarLint，故障排除和调试可能会花费数小时。

安全

问题SonarLint有一个可更新的大型漏洞数据库，该插件使插件可以立即警告开发人员有关代码中发现的问题。

代码可读性

SonarLint通过解释问题来警告代码过于复杂。例如，它可能是if语句的太多嵌套。

作为结论

一个简短的摘要，以免忘记本文中描述的工具：

使用Kite Copilot和Editor Plugin可以更快地编写代码，而Google更少。
使用Mypy Python模块使代码稳定。
使用SonarLint编辑器插件更快地发现错误并编写可读代码。

您使用哪些有用的Python工具？

3个有用的Python工具可简化您的代码