PyLint 的优点、缺点和危险

充分利用 PyLint。

敲黑板：PyLint 实际上很好！

“PyLint 可以拯救你的生命”，这是一句夸张的描述，但没有你想象的那么夸张。PyLint 可以让你远离非常难找到的和复杂的缺陷。最差的情况下，它只可以节省测试运行的时间。最好的情况下，它可以帮你避免生产环境中复杂的错误。

优点

我不好意思说这种情况是多么普遍。测试的命名总是那么奇怪：没有人关心这个名称，而且通常也找不到一个自然的名称。例如以下代码：

1. def test_add_small():
2.     # Math, am I right?
3.     assert 1 + 1 == 3
4.    
5. def test_add_large():
6.     assert 5 + 6 == 11
7.    
8. def test_add_small():
9.     assert 1 + 10 == 11

测试生效：

1. collected 2 items                                                                        
2. test.py ..
3. 2 passed

但问题是：如果你覆盖了一个测试的名称，测试框架将愉快地跳过这个测试！

实际上，这些文件可能有数百行，而添加新测试的人可能并不知道所有的名称。除非有人仔细查看测试输出，否则一切看起来都很好。

最糟糕的是，被覆盖测试的添加、被覆盖测试造成的破坏，以及连锁反应的问题可能要几天、几月甚至几年才能发现。

PyLint 会找到它

就像一个好朋友一样，PyLint 可以帮助你。

1. test.py:8:0: E0102: function already defined line 1
2.      (function-redefined)

缺点

就像 90 年代的情景喜剧一样，你对 PyLint 了解的越多，问题就越多。以下是一个库存建模程序的常规代码：

1. """Inventory abstractions"""
3. import attrs
5. @attrs.define
6. class Laptop:
7.     """A laptop"""
8.     ident: str
9.     cpu: str

但 PyLint 似乎有自己的观点（可能形成于 90 年代），并且不怕把它们作为事实陈述出来：

1. $ pylint laptop.py | sed -n '/^laptop/s/[^ ]*: //p'
2. R0903: Too few public methods (0/2) (too-few-public-methods)

危险

有没有想过在一个数百万人使用的工具中加入自己未证实的观点？PyLint 每月有 1200 万次下载。

“如果太挑剔，人们会取消检查” — 这是 PyLint GitHub 的 6987 号议题，于 2022 年 7 月 3 号提出

对于添加一个可能有许多误报的测试，它的态度是 … “嗯”。

让它为你工作

PyLint 很好，但你需要小心地与它配合。为了让 PyLint 为你工作，以下是我推荐的三件事：

1、固定版本

固定你使用的 PyLint 版本，避免任何惊喜！

在你的 .toml 文件中定义:

1. [project.optional-dependencies]
2. pylint = ["pylint"]

在代码中定义：

1. from unittest import mock

这与以下代码对应：

1. # noxfile.py
2. ...
3. @nox.session(python=VERSIONS[-1])
4. def refresh_deps(session):
5.     """Refresh the requirements-*.txt files"""
6.     session.install("pip-tools")
7.     for deps in [..., "pylint"]:
8.         session.run(
9.             "pip-compile",
10.             "--extra",
11.             deps,
12.             "pyproject.toml",
13.             "--output-file",
14.             f"requirements-{deps}.txt",
15.         )

2、默认禁止

禁用所有检查，然后启用那些你认为误报比率高的。（不仅仅是漏报/误报的比率！）

1. # noxfile.py
2. ...
3. @nox.session(python="3.10")
4. def lint(session):
5.     files = ["src/", "noxfile.py"]
6.     session.install("-r", "requirements-pylint.txt")
7.     session.install("-e", ".")
8.     session.run(
9.         "pylint",
10.         "--disable=all",
11.         *(f"--enable={checker}" for checker in checkers)
12.         "src",
13.     )

3、检查器

以下是我喜欢的检查器。加强项目的一致性，避免一些明显的错误。

1. checkers = [
2.     "missing-class-docstring",
3.     "missing-function-docstring",
4.     "missing-module-docstring",
5.     "function-redefined",
6. ]

使用 PyLint

你可以只使用 PyLint 好的部分。在 CI 中运行它以保持一致性，并使用常用检查器。

放弃不好的部分：默认禁止检查器。

避免危险的部分：固定版本以避免意外。

via: https://opensource.com/article/22/9/pylint-good-bad-ugly

作者：Moshe Zadka 选题：lkxed 译者：MjSeven 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

转自 软件开发|PyLint 的优点、缺点和危险 (linux.cn)