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コードを簡単にする3つの便利なPythonツール



開発者は、いずれかの補助ツールを使用します。それらのいくつかはあなたがプロセスをスピードアップすることを可能にします、いくつかは-エラーを取り除き、コードをより理解しやすくします。開発のほぼすべての分野でそのようなツールがあります。



PythonプログラマーのPrestonBadeerは、彼の意見では、コーディングを大幅に簡素化および高速化する一連の拡張機能を共有しました。5年間の作業で、彼は多くのツールを試し、最も有用な3つを特定しました。



カイト：ドキュメントへのクイックアクセスとAIを利用したオートコンプリート

ほとんどのIDEには、自動完了機能が組み込まれています。彼らと協力するプロセスは次のようになります。





これらのツールは、内部ドキュメントを使用して、パラメーターと関数名を自動的に置き換えます。しかし、関数名だけでなく、頻繁に使用されるコードにも役立つツールがあったとしたらどうでしょうか。彼はまた、GitHubリポジトリのデータを分析し、必要なヒントを提供しました。そのようなツールがあります。カイトは多くのことを行うことができますが、重要な機能のほとんどは3つのグループに分けることができます。



AIを活用したスマートなヒント

Kiteはコードベースを学習し、開発者が頻繁に使用する変数の名前、インターネットからのパラメーター名、およびコンテキストの推奨事項を提供するためのドキュメントを記憶しています。





この例は、コードのコンテキストに応じて、Kiteが使用する変数を予測する方法を示しています。ヒントがどのように機能するかの別の例を次に示します。





「私たちは、GitHubのすべてのコードを意味的に索引付けし、情報の使用に役立つ統計的推論と広範なモデルを構築することに多くの時間を費やしました」と、KiteのCEOであるAdamSmithはコメントしています。



ドキュメント処理の改善

同僚がワークチャットで「RTFM」を送信したことがない場合、あなたは間違いを犯さない開発者です。ただし、いずれの場合も、最初にドキュメントを読んでから、問題について同僚に質問するか、StackOverflowに関する質問への回答を探す必要があります。ドキュメントを読むことは、プログラムコードを作成する上で重要なステップです。カーソルで強調表示されたオブジェクトと機能の説明をリアルタイムで表示するKiteCopilotによって、より便利になります。





あなたのコードはあなたのローカルPCに残ります

Kiteはローカルで使用するために構築されており、コードをクラウドにプッシュしません。プロンプトの速度はかなり速いです。これは、インターネットが遅い人や、閉じた/独自のコードに関連する仕事をしている人にとって重要です。



私はこのツールを数年間使用していますが、改善されるだけです。今すぐお試しいただけます。



Mypyでコードを改善する

Pythonは動的に型指定された言語であり、いつでも任意のデータ型で任意の変数を作成できます。割り当てられた最後の値に応じて、1つの同じ変数を文字列、整数、または別のデータタイプにすることができます。これにより、開発者が毎回データタイプを変数に手動で割り当てる必要がない場合に、コーディングプロセスが高速化されます。 



# 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


そして、これは静的に型付けされた言語の例であり、各変数には特定のデータ型が割り当てられており、ロジックで順守する必要があります。 



# Many languages require the data type to be declared too

# string
str var_name = "string here"

# integer
int var_name = 1234


動的アプローチには欠点もあります。



  • 開発プロセスが終了するまでに、エラーが発生するリスクが高まるため、コードの一部を書き直す必要があります。
  • 型の計算が常に行われるため、コードの実行速度は遅くなります。
  • 動的型付けのため、関数の入力と出力が同じ変数に対して異なるデータタイプを持つ可能性があるため、コードは安全ではなくなります。
  • 別の開発者は、以前に宣言された変数がそのタイプを変更しないことを100％確信できないため、動的コードは読みにくくなります。


無料のMypyツールは、静的型付けをコードに挿入します。これにより、コード内のタイプの不一致エラーを見つけることができます。変数の値が割り当てられたタイプと一致しない場合、エラーが出力されます。 



# 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


これは、リスト全体の中で最も単純な例です。さらに詳しい情報が必要な場合は、リンクをたどってください。また、Mypyのドキュメントには広範なFAQがあります。



SonarLintを使用して、バグをすばやく見つけ、簡単な関数を作成します

ほとんどのIDEには、リンター、静的エラーアナライザーがあります。Linterは、コードを実行する前でもエラーを見つけることができます。これは、コードの統計分析と見なされます。





ただし、コードをバックグラウンドで実行/コンパイルして、正しく機能することを確認する動的分析もあります。また、問題が発生した場合は、エラーの可能性が報告されます。これはまさに無料プロジェクトSonarLintの仕組みです。 コメントアウト



または未使用のコード



出力ステートメント、コメントアウトされたコード、および未使用の関数をコードベース全体に残していることを告白します。 SonarLintは、すべてがどこにあるかを示すことにより、これらの問題を警告します。 SonarLintがないと、トラブルシューティングとデバッグに数時間かかる場合があります。







セキュリティの



問題SonarLintには更新可能な大規模な脆弱性データベースがあり、プラグインはコードで見つかった問題について開発者に時間内に警告することができます。



コードの読みやすさ



SonarLintは、問題を説明することにより、コードが複雑になりすぎていることを警告します。たとえば、ifステートメントのネストが多すぎる可能性があります。



結論として

記事で説明されているツールを忘れないように、簡単な要約：





どのような便利なPythonツールを使用していますか？





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