E302 expected 2 blank lines found 0 что значит

Форматирование Python-кода

Введение

Python, точнее его самый известный представитель CPython, не очень предназначен для каких-либо быстрых расчетов. Иначе говоря, производительность у него не такая уж хорошая. А вот скорость разработки и читаемости отличная.

О читаемости и пойдет речь, а точнее как ее увеличить.

Проблемы форматирования

Идеального форматирования кода не существует. Для каждого языка стоит подстраиваться под общепринятые правила оформления кода. Да что говорить, если среди новичков С++ еще до сих пор войны по поводу ставить скобки на следующей строке или нет.
Для python’а основными проблемами форматирования является «C стиль». Не редко в рассматриваемый язык приходят из С-подобных языков, а для них свойственно писать с символами «)(;».
Символы не единственная проблема, есть еще и проблема избыточности написания конструкций. Питон, в отличие от Java, менее многословен и чтобы к этому привыкнуть у новичков уходит большое количество времени.
Это две основные проблемы, которые встречаются чаще всего.

Стандарты и рекомендации к оформлению

Если для повышения скорости исполнения кода можно использовать разные подходы, хотя эти подходы очень индивидуальны, то для форматирования текста существует прям slyle guide — это pep8. Далее его буду называть «стандарт».
Почитать про стандарт можно здесь, на русском языке можно здесь
Pep8 весьма обширный и позволяет программисту писать РЕАЛЬНО читаемый код.

Автоматизируем форматирование

Если посмотреть сколько всяких правил в pep8, то можно сесть за рефакторинг надолго. Вот только это лениво, да и при написании нового кода сиравно будут какие-то ошибки правил. Для этого рассмотрим как же себе можно упростить жизнь.

Дабы иметь представление сколько ошибок оформления в коде, стоит использовать утилиту pep8.
У нее достаточный список параметров, который позволяет рекурсивно просмотреть все файлы в папках на предмет соответствия стандарту pep8.
Вывод утилиты примерно такой:

По нему можно однозначно понять: где ошибка и что случилось.

autopep8

Ошибки стандарта часто повторяются от файла в файлу. И возникает сильное желание исправление автоматизировать. В этом случае на арену выходит autopep8.
Как и pep8, он умеет самостоятельно определять ошибки, а также исправлять их. Список исправляемых ошибок форматирования можно найти здесь
Само использование autopep8 крайне простое и может выглядеть так:

После выполнения данной команды, утилита рекурсивно пойдет по подпапкам и начнет в самих же файлах исправлять ошибки.

autoflake

Тем самым будут рекурсивно почищены файлы в директории.

unify

Крайний, заключительный момент в редактировании кода — это строки. Кто-то любит их писать в одиночных апострофах, кто-то в двойных. Вот только и для этого существует рекомендации, а также и утилита, которая позволяет автоматически приводить в соответствие — unify
Использование:

Как и везде, утилита выполнит свое грязное дело рекурсивно для файлов в папке.

docformatter

Все время говорим о самом коде, а о комментариях еще ни разу не шло речи. Настало время — docformatter. Эта утилита помогает привести ваши docstring по соглашению PEP 257. Соглашение предписывает как следует оформлять документацию.
Использование утилиты ничуть не сложнее предыдущих:

А все вместе можно?

Выше описаны утилиты, их запуск можно добавить какой-нибудь bash скрипт под магическим названием clean.bash и запускать. А можно пойти и по другому пути и использовать wrapper над этими утилитами — pyformat

Выводы

Python-код легко читается, однако, есть способы сделать лапшу и из читаемого кода.
В данной статье были озвучены некоторые проблемы оформления кода, а также способы поиска этих проблем. Были рассмотрены несколько утилит, которые позволяют в автоматическом режиме убрать некоторые изъяны оформления кода.
Стоит озвучить вслух следующую рекомендацию при написании кода, которая универсальна для любого языка: более важным правилом оформлением, чем подобные pep8-документы — это постоянство стиля. Выбрали в каком стиле будете писать программу, в этом же и пишите весь код.

Если читателям будет интересно, то в следующей статье я опишу как в автоматическом режиме искать ошибки в коде.

Источник

В чем здесь ошибка, не понимаю

Ошибка оформления кода.

stderr:
./solution.py:8:17: E117 over-indented
./solution.py:10:1: E302 expected 2 blank lines, found 0
Код не соответствует стандарту PEP8
или в нем есть синтаксические ошибки
make: *** [build] Error 1

Не понимаю в чём здесь ошибка, Python
В общем, решаю задачу из книги Майкла Доусона «Программируем на Python», вот сама задача.

В чём здесь ошибка?
Решаю такую задачу: напишите программу которая с помощью tkinter заполняет экран треугольниками.

В чем здесь ошибка?
Взял пример из книги 3d game programming with DirectX11, немного переделал, т.к. #include.

там после «:» должно быть четыре пробела.
Но основная ошибка такая:
Ошибка оформления кода.

stderr:
./solution.py:8:17: E117 over-indented
./solution.py:10:1: E302 expected 2 blank lines, found 0
Код не соответствует стандарту PEP8
или в нем есть синтаксические ошибки
make: *** [build] Error 1

Вот такая задача:
Формат ввода
Вводятся три строки.
Формат вывода
Вывести эти строки в порядке возрастания длины строки. Если длины одинаковы, то по алфавиту.
Пример 1
Ввод
Rhinactinidia eremophila
Rhododendron parvifolium
Melilotoides platycarpos

Вывод
Melilotoides platycarpos
Rhinactinidia eremophila
Rhododendron parvifolium

Добавлено через 1 минуту
u235, я не понимаю как их сделать в этом окошке быстрого ответа

Источник

PyCharm shows «PEP8: expected 2 blank lines, found 1»

Consider the following code:

When I add two spaces in front of the def add_int_function(c, d): there is a error shows unindent does not match any outer indentation level in the end of add_function :

2 Answers 2

Just add another line between your function definitions :

This is a pretty common question within the python community. After the release of PEP 8, new formatting styles were accepted into python. One of them states that after the definition of a class or function there must be two lines separating them. As such:

So, you should never do it like:

Or else PyCharm will throw that error at you.

Not the answer you’re looking for? Browse other questions tagged python-2.7 pycharm pep8 or ask your own question.

Linked

Related

Hot Network Questions

Subscribe to RSS

To subscribe to this RSS feed, copy and paste this URL into your RSS reader.

site design / logo © 2021 Stack Exchange Inc; user contributions licensed under cc by-sa. rev 2021.11.26.40833

By clicking “Accept all cookies”, you agree Stack Exchange can store cookies on your device and disclose information in accordance with our Cookie Policy.

Источник

Знакомство с Тестированием в Python. Ч. 3

Друзья, у нас для вас отличные новости. Во-первых на улице наконец-то светит солнышко, а это значит, что весна начинает полноправно вступать в свои права. Вторая новость более профильная — уже 20 марта стартует первое занятие в новом потоке по курсу «Разработчик Python», в связи с этим мы публикуем заключительную часть статьи «Знакомство с Тестированием в Python», предыдущие части которой можно прочитать здесь и здесь.

Тестирование в Нескольких Средах

До сих пор вы проводили тесты для одной версии Python с помощью виртуальной среды с определенным набором зависимостей. Но всегда может возникнуть потребность проверить работу приложения на нескольких версиях Python или нескольких версиях пакета. Tox — приложение, автоматизирующее тестирование в нескольких средах.

Установка Tox

Tox доступен на PyPl в виде пакета для установки через pip:

После установки, можно переходить к настройке Tox.

Настройка Tox Для Ваших Зависимостей

Tox настраивается через файл конфигурации в каталоге проекта. В нем содержится следующее:

Инструмент настройки Tox задаст вам вопросы и создаст файл, похожий на следующий, в tox.ini :

А если ваш проект не предназначен для распространения на PyPl, можно пропустить это требование, добавив следующую строку в файл tox.ini под заголовком tox :

По завершении этого этапа можно запускать тесты.

Можно запустить этот процесс, вызвав Tox из командной строки:

Tox выдаст результаты тестов для каждого окружения. При первом запуске Tox нужно время на создание виртуальных окружений, но при втором запуске все будет работать гораздо быстрее.
Результаты работы Tox довольно простые. Создаются окружения для каждой версии, устанавливаются зависимости, а затем запускаются тестовые команды.

Есть еще несколько дополнительных параметров командной строки, которые стоит запомнить.
Запуск единственного окружения, например, Python 3.6:

Повторное создание виртуальной среды при изменении зависимости или повреждении side-packages:

Запуск Tox с менее подробным выводов:

Запуск Tox с более подробным выводом:

Более подробно о Tox можно прочитать на сайте документации Tox.

Автоматизация Выполнения Тестов

До сих пор вы выполняли тесты вручную, запуская команду. Но существуют инструменты для автоматического выполнения тестов при внесения изменений и их коммите в репозиторий с системой контроля версий, например, Git. Инструменты для автоматизации тестирования часто называют инструментами CI/CD, что означает “Continuous Integration/Continuous Deployment” (Непрерывная Интеграция/Непрерывное Развертывание). Они могут запускать тесты, компилировать и публиковать приложения, и даже развертывать их на продакшн.
Travis CI — один из многих доступных CI сервисов.

Travis CI хорошо работает с Python, и теперь вы можете автоматизировать выполнение всех созданных тестов в облаке! Travis CI бесплатен для любых проектов с открытым исходным кодом на GitHub и GitLab и доступен за определенную плату для частных проектов.

Эта конфигурация дает Travis CI следующие указания:

Теперь вы знаете, как писать тесты, добавлять их в свой проект, выполнять их и даже делать это автоматически, поэтому можно познакомиться с продвинутыми методами, который могут пригодиться по мере роста тестовой библиотеки.

Введение Линтеров в Приложение

Вы можете предоставить одну или несколько команд в этих инструментах, что позволит добавлять новые инструменты для улучшения качества приложения.

Одно из таких приложений — линтер. Он будет смотреть ваш код и оставлять комментарии. Тем самым, он может давать советы по поводу ошибок, править конечные пробелы и даже предугадывать потенциальные баги.

Чтобы узнать больше о линтерах, почитайте туториал по Качеству Кода в Python.

Пассивный Линтинг с flake8

flake8 — популярный линтер, который оставляет комментарии о стиле вашего кода в соответствии с PEP 8 спецификацией.

Установить flake8 можно с помощью pip:

Затем можно запустить flake8 для одного файла, папки или шаблона:

В этом примере игнорируются директории .git and __pycache__, а также правило E305. Кроме того, максимальная длина строки увеличивается с 80 знаков до 90. Вы, в какой-то момент, поймете, что стандартное ограничение в 79 символов на строку не подходит для тестов, в которых могут содержаться длинные названия методов, строковые литералы с тестовыми значениями и прочие длинные фрагменты данных. Обычно для тестов увеличивают длину строки до 120 символов:

Кроме того, можно предоставить эти параметры в командной строке:

Полный список параметров настройки можно посмотреть на Сайте Документации.
Теперь вы можете добавить flake8 к настройке CI. Для Travis CI это будет выглядеть следующим образом:

Агрессивный Линтинг с Форматтером Кода

flake8 — пассивный линтер, который только рекомендует правки, вносить их в код вам придется самостоятельно. Форматтер кода — более агрессивный подход. Он меняет код автоматически в соответствии со стилями и макетами.

black — очень неумолимый форматтер. В нем нет настроек и он очень дотошный. Что делает его отличным инструментом для вставки в ваш тестовый пайплайн.

Обратите внимание: для black требуется Python версии 3.6 и выше.

Установить black можно с помощью pip:

Затем, чтобы запустить из командной строки, укажите файл или директорию, которую вы хотите форматировать:

Следите за Чистотой Тестового Кода

Можно заметить, что при написании тестов копипастить фрагменты кода вы будете гораздо чаще, чем при создании обычных приложений. Время от времени, тесты могут быть очень однообразными, но это совсем не повод бросить код в неаккуратном и разрозненном виде.

Со временем в вашем тестовом коде накопится технический долг, и внести в тесты правки, необходимые при значительных изменениях в коде приложения, окажется очень сложным как раз из-за структуры.

При написании тестов старайтесь следовать принципу DRY: Don’t Repeat Yourself (Не Повторяйтесь).

Тестовые фикстуры и функции — отличный способ писать код, который легко поддерживать. Кроме того, не забывайте про легкость для чтения. Подумайте о развертывании инструментов для линтинга, например, flake8 на ваш тестовый код:

Тестирование для Выявления Снижения Производительности между Правками

Есть множество способов для бенчмаркинга кода в Python. В стандартной библиотеке есть модуль timeit, который планирует функции несколько раз и показывает вам распределение. В этом примере test() будет выполнен 100 раз, а затем будет дан вывод с помощью print():

Если вы решите использовать pytest в качестве исполнителя тестов, обратите внимание на плагин pytest-benchmark. Он предоставляет pytest фикстуру под названием benchmark. Любой вызываемый объект может быть передан benchmark(), он залогирует время вызываемого в результатах pytest.

Установить pytest-benchmark из PyPl можно с помощью pip:

Затем можно добавить тест, использующий фикстуру и передающий вызываемый объект на выполнение:

Выполнение pytest выдаст вам бенчмарк-результаты:

Узнать больше можно на Сайте Документации.

Тестирование для Выявления Ошибок Безопасности

Еще один тест, который стоит запустить на вашем приложении — проверка на распространенные ошибки и уязвимости безопасности.

Установите bandit из PyPl с помощью pip:

Python сделал тестирование доступным благодаря встроенным командам и библиотекам, необходимым для проверки корректности работы приложений. Начать тестировать в Python несложно: можно использовать unittest и писать небольшие, легкие в поддержке методы для проверки кода.

По мере того, как вы узнаете больше о тестировании и расширяете ваше приложение, рассмотрите возможность перехода на один из тестовых фреймворков, таких как pytest, чтобы начать использовать более продвинутые функции.

Спасибо, что прочитали. Желаю безошибочного будущего с Python!

А для тех, кто дочитал статью, у нас еще одна отличная новость. Прямо сейчас можно успеть приобрести курс «Разработчик Python» со скидкой 10000 рублей!

Источник

Introduction¶

pep8 is a tool to check your Python code against some of the style conventions in PEP 8.

Features¶

Disclaimer¶

This utility does not enforce every single rule of PEP 8. It helps to verify that some coding conventions are applied but it does not intend to be exhaustive. Some rules cannot be expressed with a simple algorithm, and other rules are only guidelines which you could circumvent when you need to.

Always remember this statement from PEP 8:

Among other things, these features are currently not in the scope of the pep8 library:

Installation¶

You can install, upgrade, uninstall pep8.py with these commands:

There’s also a package for Debian/Ubuntu, but it’s not always the latest version:

Example usage and output¶

You can also make pep8.py show the source code for each error, and even the relevant text from PEP 8:

Or you can display how often each error was found:

You can also make pep8.py show the error text in different formats by using –format having options default/pylint/custom:

Variables in the custom format option

Quick help is available on the command line:

Configuration¶

The behaviour may be configured at two levels, the user and project levels.

At the user level, settings are read from the following locations:

\.pep8 Otherwise, if the XDG_CONFIG_HOME environment variable is defined: XDG_CONFIG_HOME/pep8 Else if XDG_CONFIG_HOME is not defined:

Error codes¶

This is the current list of error and warning codes:

(^) These checks can be disabled at the line level using the # noqa special comment. This possibility should be reserved for special cases.

Note: most errors can be listed with such one-liner:

Источник