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Herramientas Python hipermodernas

by Claudio Jolowicz

September 2024

Intermediate to advanced

270 pages

7h 15m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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Compatibilidad con varias versiones de PythonLocalización de intérpretes de PythonInstalar Python en WindowsEl Lanzador de Python para WindowsInstalar Python en macOSPython caseroLos instaladores de python.orgInstalar Python en LinuxFedora LinuxUbuntu LinuxOtras distribuciones de LinuxEl lanzador de Python para UnixInstalar Python con pyenvInstalar Python desde AnacondaUn mundo feliz: Instalación con Hatch y CentenoUna visión general de los instaladoresResumen
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El ciclo de vida del paqueteUn ejemplo de aplicación¿Por qué envasar?El archivo pyproject.tomlConstruir paquetes con buildSubir paquetes con TwineInstalar proyectos desde el código fuenteDiseño del proyectoGestión de paquetes con CentenoRuedas y SdistasMetadatos del proyectoNombrar proyectosVersionado de proyectosCampos dinámicosGuiones de entradaPuntos de entradaAutores y mantenedoresLa Descripción y el LÉEMEPalabras clave y clasificadoresLas URL del proyectoLa LicenciaLa versión de Python necesariaDependencias y dependencias opcionalesResumen
Añadir dependencias a la aplicación de ejemploConsumir una API con HTTPXSalida de la consola con RichEspecificar dependencias para un proyectoEspecificadores de versiónExtrasMarcadores de entornoDependencias de desarrolloUn ejemplo: Pruebas con pytestDependencias opcionalesArchivos de requisitosBloquear dependenciasCongelación Requisitos con pip y uvCompilar requisitos con pip-tools y uvResumen
Instalar la poesíaCrear un proyectoLos metadatos del proyectoContenido del paqueteEl código fuenteGestionar las dependenciasRestricciones del CaretExtras y marcadores de entornoEl archivo de bloqueoActualizar dependenciasGestionar entornosGrupos de DependenciaRepositorios de paquetesPublicar paquetes en repositorios de paquetesObtener paquetes de fuentes de paquetesAmpliar Poesía con PluginsGenerar archivos de requisitos con el plugin de exportaciónImplementación de Entornos con el Plugin de PaquetesEl Plugin de Versionado DinámicoResumen
Escribir un testGestionar las dependencias de las pruebasDiseñar para la comprobabilidadFijaciones y ParametrizaciónTécnicas Avanzadas de FijaciónExtender pytest con pluginsEl plugin pytest-httpserverEl plugin pytest-xdistEl chico de fábrica y las Bibliotecas farsantesOtros PluginsResumen

Utilizar Cobertura.pyCobertura de la sucursalPruebas en múltiples entornosCobertura paralelaMedir en subprocesosA qué cobertura aspirarResumen
Primeros pasos con NoxTrabajar con sesionesTrabajar con varios intérpretes de PythonArgumentos de la sesiónAutomatizar la coberturaNotificación de sesiónAutomatizar la cobertura en subprocesosParametrizar sesionesDependencias de la sesiónUtilizar Nox con proyectos de poesíaBloquear dependencias con nox-poetryResumen
Conceptos básicos sobre pelusasEl forro RuffPyflakes y pycodestyleLinters Fantásticos y Dónde EncontrarlosDesactivar reglas y avisosAutomatización con NoxEl marco de precompromisoPrimeros pasos con el precompromisoUn gancho de cercaArreglos automáticosEjecutar precommit desde NoxEjecutar pre-commit desde GitEl Formateador RuffEnfoques del formato del código: autopep8Enfoques del formato del código: YAPFUn formateador de código sin compromisosEl estilo del Código NegroFormatear código con RuffResumen
Ventajas y costes de las anotaciones de tipoBreve recorrido por el lenguaje de tipado de PythonAnotaciones de variablesLa relación de subtipoTipos de sindicatosMecanografía gradualAnotaciones de funcionesAnotar clasesAlias de tipoGenéricosProtocolosCompatibilidad con versiones anteriores de PythonComprobación estática de tipos con mypyPrimeros pasos con mypyRevisando el ejemplo de WikipediaModo estrictoAutomatizar mypy con NoxDistribuir tipos con paquetes de PythonTipo Comprobación de las pruebasInspeccionar anotaciones de tipo en tiempo de ejecuciónEscribir un decorador @dataclassComprobación de tipos en tiempo de ejecuciónSerialización y deserialización con cattrsComprobación de tipos en tiempo de ejecución con TypeguardResumen

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Capítulo 3. Paquetes de Python

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

En este capítulo aprenderás a empaquetar tus proyectos Python para su distribución. Un paquete es un único fichero que contiene un archivo de tu código junto con metadatos que lo describen, como el nombre del proyecto y la versión.

Nota

La gente de Python utiliza la palabra paquete para dos conceptos distintos . Los paquetes de importaciónson módulos que contienen otros módulos. Los paquetes de distribución son ficheros de archivo para distribuir software Python; son el tema de este capítulo.

Puedes instalar un paquete en un entorno Python utilizando un instalador de paquetes como pip. También puedes subirlo a un repositorio de paquetes para beneficio de otros. La Python Software Foundation (PSF) gestiona un repositorio de paquetes conocido como Python Package Index (PyPI). Si tu paquete está en PyPI, cualquiera puede instalarlo pasando su nombre de proyecto a pip install.

Empaquetar tu proyecto facilita compartirlo con otros, pero hay otra ventaja. Cuando instalas tu paquete, se convierte en un ciudadano de primera clase de unentorno Python:

El intérprete importa tus módulos del entorno, en lugar de un directorio arbitrario de tu sistema de archivos, lo que puede funcionar o no dependiendo de cómo invoques a Python.
Los instaladores utilizan los metadatos del paquete para asegurarse de que el entorno cumple los requisitos previos ...