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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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¿Quién debería leer este libro?Cómo está organizado este libroReferencias y otras lecturasConvenciones utilizadas en este libroUtilizar ejemplos de códigoAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientos
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
Un recorrido por los entornos de PythonInstalaciones de PythonEl entorno por usuarioEntornos virtualesInstalar aplicaciones con pipxpipx en pocas palabrasInstalar pipxGestionar aplicaciones con pipxEjecutar aplicaciones con pipxConfigurar pipxGestión de entornos con uvEncontrar módulos de PythonObjetos del móduloLa caché de módulosEspecificaciones del móduloBuscadores y cargadoresLa ruta del móduloPaquetes de sitiosVolver a lo básicoResumen
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 8. Automatización con Nox

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

Cuando mantienes un proyecto Python, te enfrentas a muchas tareas. Realizar comprobaciones en tu código es una parte importante:

Las pruebas te ayudan a reducir la tasa de defectos de tu código(Capítulo 6).
Los informes de cobertura señalan las partes no probadas de tu código(Capítulo 7).
Los linters analizan tu código fuente para encontrar formas de mejorarlo(Capítulo 9).
Los formateadores de código presentan el código fuente de forma legible(Capítulo 9).
Los comprobadores tipográficos verifican la corrección tipográfica de tu código(Capítulo 10).

Otras tareas incluyen:

Crear y publicar paquetes para su distribución(capítulo 3)
Actualizar las dependencias de tu proyecto(Capítulo 4)
Implementación de tu servicio (consulta el Ejemplo 5-7 delCapítulo 5)
Construir la documentación de tu proyecto

Automatizar estas tareas tiene muchas ventajas. Te centras en codificar mientras el conjunto de comprobaciones te cubre las espaldas. Ganas confianza en los pasos que llevan tu código del desarrollo a la producción. Eliminas el error humano y codificas cada proceso para que otros puedan revisarlo y mejorarlo.

La automatización te da la ventaja de hacer cada paso tan repetible, cada resultado tan reproducible, como sea posible. Las comprobaciones y tareas se ejecutan de la misma manera en las máquinas de los desarrolladores ...