


Emacs pour Python et poésie utilisant `basedpyright-langserver`
Je suis très satisfait de ma configuration actuelle d'emacs pour Python, mais j'ai trouvé la configuration un peu délicate. Je documenterai ma configuration ici pour mon futur moi et pour tout autre Pythonista à la recherche d'une configuration Emacs solide.
Pourquoi basé sur le droit d'auteur ?
Jusqu'à présent, j'utilisais mypy --strict sur la ligne de commande pour tous mes besoins de vérification de type, mais mypy est assez lent même pour de très petites bases de code, et même en mode --strict, ce n'est tout simplement pas aussi aussi strict que cela puisse être. Ce n'est pas non plus un serveur de langue, comme je le souhaite pour ma configuration Emacs.
basedpyright est un fork de pyright avec d'excellentes améliorations en termes de vérification et de fiabilité. Il s'agit d'un vérificateur de type rapide et merveilleusement strict, doté en outre de bonnes capacités de peluchage.
Les seuls inconvénients que je rencontre sont qu'il ne fonctionne pas aussi bien que mypy avec les clients boto3-stubs pour AWS et qu'il utilise un # pyright non standard : ignorer les commentaires au lieu du # type standard : ignorer les commentaires, mais Je peux vivre avec ces problèmes en faveur d'une expérience de vérification de type rigoureusement stricte.
Configurer vos projets Poetry pour qu'ils fonctionnent avec basedpyright ou pyright
Si vous avez des projets existants qui utilisent la poésie, vous aurez envie de jouer un peu avec votre environnement virtuel.
Allez à la racine de chacun de vos projets et exécutez la commande suivante :
poetry config --local virtualenvs.in-project true
Cela créera un fichier poetry.toml s'il n'en existe pas déjà un et ajoutera un paramètre correspondant.
Cependant, cela ne déplacera pas réellement votre environnement virtuel existant. Pour que ce changement prenne effet, vous devez supprimer votre environnement virtuel existant, que vous pouvez retrouver en exécutant
poetry env info --path
N'oubliez pas d'ajouter le chemin .venv à votre .gitignore et la configuration de tout autre outil que vous pourriez utiliser, comme pycodestyle, ou vous vous retrouverez avec tout un gâchis.
Ensuite, vous devez ajouter une section de configuration à votre pyproject.toml pour indiquer à basedpyright où chercher votre environnement virtuel.
[tool.pyright] venv=".venv" venvPath="."
Vous pouvez également le faire dans le fichier pyrightconfig.json si, contrairement à moi, vous ne vous sentez pas déjà complètement dépassé par les fichiers de configuration des différents outils de développement Python.
Installation de basedpyright en tant que serveur de langue
Une chose très intéressante à propos de basedpyright sur pyright est qu'il construit la dépendance nodejs comme une roue, vous pouvez donc être assuré que basedpyright devrait fonctionner sur votre machine, que nodejs soit installé ou non.
Pour l'isolation, c'est généralement une bonne idée d'installer des packages Python exécutables en utilisant pipx au lieu de pip. Allons-y et faisons-le.
pipx install basedpyright
Pour un contrôle de santé mentale, pensez à courir
basedpyright --version
L'installation de basedpyright vous donne également accès à la commande basedpyright-langserver, mais celle-ci n'est pas vraiment écrite pour que les utilisateurs puissent interagir avec, donc si vous exécutezbasedpyright-langserver oubasedpyright-langserver --version ou quelque chose du genre, vous obtiendrez une trace de la pile nodejs.
Configurer Emacs pour utiliser basedpyright-langserver
Je suppose qu'en tant que lecteur, vous savez comment installer les packages de MELPA et avez une méthode privilégiée pour le faire. Voici tous les forfaits dont vous avez besoin :
- entreprise
- mode lsp
- lsp-pyright
- lsp-ui
- mode python
Installez-les, puis ouvrez votre ~/.emacs ou votre ~/.emacs.d/init.el et ajoutez ce qui suit :
;; lsp global settings (add-hook 'after-init-hook 'global-company-mode) (setq lsp-auto-guess-root t) ;; python (require 'lsp-mode) (setq lsp-pyright-langserver-command "basedpyright") (add-hook 'python-mode-hook (lambda () (require 'lsp-pyright) (lsp)))
Cela devrait être tout ce dont vous avez besoin.
Un conseil général pour le débogage du mode lsp
Si vous avez l'impression d'avoir tout configuré correctement et que vous avez toujours des difficultés à obtenir le mode lsp pour trouver les packages qui devraient être disponibles dans Poetry, vous pouvez essayer d'entrer et de supprimer votre ~/.emacs.d/.lsp-session-v1. Cela aura pour effet de faire oublier à lsp-mode la racine du projet et de le forcer à la rechercher à nouveau.
Bon codage !
J'espère que cela vous a donné une bonne longueur d'avance sur votre environnement de développement Python. Si vous avez des questions, eh bien, je suis un débutant avec tout cela, et je ne peux probablement pas vous aider, mais j'envisagerai les demandes de fusion si vous avez des trucs ou astuces supplémentaires pour utiliser basedpyright avec emacs.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
