Prospecteur sur le code Visual Studio
Visual Studio Code Plug -in: Prospector Code Quality Check Tool
Afin d'améliorer l'intégration de Prospector et IDE traditionnel, j'ai développé une fiche de code Visual Studio -In basée sur la fiche VS Code Linter -in. Bien que la fiche ne soit pas actuellement maintenue, elle offre une expérience précieuse pour la construction rapide d'un nouveau Prospecteur vs Code intégré-plug -in.
Cette fiche permet aux utilisateurs d'exécuter le prospecteur directement dans le code vs et de vérifier les résultats de vérification du code dans l'éditeur pour utiliser l'expérience fluide et transparente.
Les résultats affichent:
plug -in a été publié sur le marché du code Visual Studio.
INTRODUCTION DU PROVECTEUR
Le prestataire est une puissante collection d'outils d'analyse statique de code Python. Il intègre de nombreux outils couramment utilisés et peut facilement configurer et personnaliser les besoins de différents projets. Vous pouvez afficher la liste complète des outils de support.
Au cours des années de travail à Camptocamp, nous avons apporté de nombreuses améliorations au prospecteur, notamment:
- : Assurez-vous que le prospecteur est parfaitement compatible avec la dernière version de Python.
- Intégrer Ruff : Intégrez Ruff, un vérificateur de code Python rapide pour améliorer les performances d'inspection.
- Améliorer l'intégration du bandit et du mypy : a amélioré l'intégration de Bandit (outils d'analyse statique liés à la sécurité) et MYPY (outil de vérification de type statique).
- : permet aux utilisateurs de publier le fichier de configuration du prospecteur en tant que package PYPI. Correction : Correction d'une variété de problèmes afin que l'outil soit plus fiable.
- La dernière version du prospecteur
- Dans la dernière version de Prospector, je me concentre sur l'amélioration de l'intégration et IDE, en particulier la sortie JSON générée par le prospecteur. Ces améliorations permettent à Prospector de mieux interagir avec l'éditeur de code et IDE (comme le code Visual Studio): La fin du numéro de ligne et des caractères
Prise en charge du fichier de configuration dans le package PYPI
URL du document
: nouvelles fonctionnalités, fournissez des liens directs vers des documents connexes pour chaque règle de vérification de code. Cela permet aux développeurs de comprendre et de résoudre rapidement des problèmes sans avoir besoin de rechercher des documents manuellement.
- Autres packages connexes utiles que je maintiens Fichier de configuration du prospecteur de base
- : un ensemble de fichiers de configuration de base pour vous aider à configurer le prospecteur du projet. Le fichier de configuration du prospecteur utilisé pour éviter les messages répétés : un ensemble de fichiers de configuration conçus pour empêcher les messages de vérification du code en double, ce qui rend la sortie plus concise et plus facile à comprendre.
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!
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Python vs C: applications et cas d'utilisation comparés
Apr 12, 2025 am 12:01 AM
Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.
Python: jeux, GUIS, et plus
Apr 13, 2025 am 12:14 AM
Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.
Le plan Python de 2 heures: une approche réaliste
Apr 11, 2025 am 12:04 AM
Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.
Python vs C: courbes d'apprentissage et facilité d'utilisation
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
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.
Combien de python pouvez-vous apprendre en 2 heures?
Apr 09, 2025 pm 04:33 PM
Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.
Python et temps: tirer le meilleur parti de votre temps d'étude
Apr 14, 2025 am 12:02 AM
Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.
Python: automatisation, script et gestion des tâches
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
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.
Python: Explorer ses applications principales
Apr 10, 2025 am 09:41 AM
Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.
