(数据科学学习手札159)使用ruff对Python代码进行自动美化

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes

1 简介

  大家好我是费老师,在日常编写Python代码的过程中,由于个人经验及编程习惯上的差异,有些人写出的代码可读性很高,一眼看上去就非常整洁易懂,而有些人写出的代码则十分"潦草随意",读起来颇为费劲。

  想要写出格式工整、可读性强的Python代码,除了需要在编写大量代码的过程中逐渐养成良好习惯外,还可以结合代码格式化 工具实现代码的自动格式美化,经典的Python代码格式化工具有autopep8blackyapf等,均可在vscodepycharm等主流ide中安装相关插件进行快捷使用。

  而去年大火的代码静态分析工具ruff,主要功能中也包含了代码格式化功能,由于其底层基于rust编写,因此执行相关功能时的运算速度超快,据官方称可达到其他同类型工具的10~100倍之多⚡,今天的文章中,费老师我就将为大家介绍基于ruff的代码格式化常用功能😉。

2 使用ruff进行Python代码格式化

2.1 ruff的安装

  在主流的ide中,我们可以直接安装ruff相关插件,以vscode为例,在拓展中搜索ruff进行安装即可:

2.2 ruff代码格式化常用功能

2.2.1 直接使用

  默认条件下,安装完ruff插件后,在vscode中就可以直接使用快捷键shift+alt+f,针对当前编辑中的py文件进行格式美化,举个例子,假设我们原始的Python代码格式"一不小心"写成了下面的💩样子:

Python 复制代码
import os
# 提取目标路径下各文件的创建时间及最近修改时间
target_path ="target_path"
# 需要排除的文件拓展名
ignore_file_types =['.mp4','.avi', '.rmvb' 
                   ]
# 结果元组格式:(文件名,创建时间,最近修改时间)
files=[(file,os.path.getctime(os.path.join(target_path,file)),os.path.getmtime(
    os.path.join(target_path,file) )) for file in os.listdir(target_path)
# 判断当前文件名是否为文件,且不在排除拓展名列表中
if os.path.isfile(os.path.join(target_path, file)) and 
not any(file.endswith(ext) for ext in ignore_file_types
                                                               )]

  在按下快捷键shift+alt+f后,心情顿时舒畅了~

2.2.2 配置格式化规则

  ruff默认的格式化规则基本上兼容black,但如果你想要自定义 调整部分的格式化规则,譬如在引号的使用上,你更倾向于使用单引号,在ruff中也可以很轻松的实现。

  ruff中推荐以具体的项目 为控制范围,通过在项目根目录 中创建pyproject.tomlruff.toml来编写具体的规则,譬如在下面的示例ruff.toml文件中,我们声明了优先使用单引号

ruff.toml

toml 复制代码
[format]
# 使用单引号
quote-style = "single"

  格式化结果中就会对应的优先使用单引号:

  或是限制每行最多字符数量

ruff.toml

toml 复制代码
# 限制每行最多20个字符
line-length = 20

[format]
# 使用单引号
quote-style = "single"

  设置缩进使用单个Tab符(默认为4个空格):

ruff.toml

toml 复制代码
[format]
# 使用单引号
quote-style = "single"
# 缩进使用单个tab
indent-style = "tab"

  且ruff还支持对docstring注释中的代码片段进行识别并格式化:

ruff.toml

toml 复制代码
[format]
# 使用单引号
quote-style = "single"
# 启用docstring代码片段格式化
docstring-code-format = true

  更多有关ruff代码格式化功能的细节,请移步https://docs.astral.sh/ruff/formatter/了解更多。


  以上就是本文的全部内容,欢迎在评论区与我们进行讨论~

相关推荐
for_ever_love__15 小时前
python基础语法学习: 面向对象的三大特性
开发语言·python·学习
Spider赵毅15 小时前
Python爬虫踩坑实录:BeautifulSoup使用中的高频问题排查
爬虫·python·beautifulsoup
怪奇云呼军16 小时前
知识库也会注入指令?闪电智能VoiceAgent 如何防住 Prompt Injection
人工智能·python·算法·云计算·音视频
zmzb010318 小时前
Python课后习题训练记录Day194
python·opencv·计算机视觉
benchmark_cc18 小时前
批量获取量化数据时,如何设置合理的超时和重试机制?——QuantDash 高性能实战指南
开发语言·人工智能·python·pandas·量化·quantdash
2601_9669496518 小时前
使用 Pandas 读取批量数据时如何避免内存溢出?QuantDash 量化数据工程师避坑指南
开发语言·python·pandas·tushare·akshare·quantdash
65岁退休Coder18 小时前
LangChain v1.3.4 笔记 - 08 MCP & 相关概念
后端·python·langchain
wdloumiga19 小时前
使用 Construct 3零基础做一些2D小游戏
python·游戏·游戏2d
用户83562907805119 小时前
使用 Python 查找和替换 Word 文档中的文本
后端·python
黑马水牛19 小时前
Carla仿真系列:9_Carla 单目障碍物测距,四种方法原理与实测
经验分享·python·深度学习·计算机视觉·ros·传感器·carla仿真