Pre-commit是一个Python库,它使得自动化测试钩子的实现变得非常简单。这些钩子可以在代码提交之前执行,帮助开发者确保代码质量。通过在代码提交前运行自动化测试,可以减少代码质量问题,提高开发效率。 Pre-commit的作用 Pre-commit的主要作用是在代码提交到版本控制系统(如Git)之前,自动运行一系列检查和格式化任务。这可以...
pre-commit 是一个开源的 Python 工具,用于在提交代码之前执行一系列钩子(hook),以确保代码符合特定的约定或标准。它通过在提交前运行多个预提交钩子来帮助开发团队保持代码质量和一致性。 1.2 pre-commit在项目开发中的作用 在项目开发过程中,pre-commit 可以自动执行代码风格检查、格式化、测试等任务,确保每次提交的...
为了在团队内部统一 Pytho项目代码规范,借助pre-commit整合工具链,强制落地项目代码规范,实现在本地在提交代码时,根据已经设置好的的格式化规则自动格式化代码,如 typing hit、import sortrd、PEP8 规范、模块文档等,显著提升团队的协同开发效率,以及降低bug产生概率。整个链路大概工作流如下: pre-commit pre-commit 是...
var=`python /opt/svndata/repos/hooks/check.py"${LOGMSG}"` result=$?if[ $result -gt0]thenecho-e"you must input comment like this:\r\nreason:\r\ndeveloper:\r\nreviewer:"1>&2exit1fiexit0 这个pre-commit最好用vim来写,不要windows里写好再传到linux服务器上,会报格式错误,其实1>&2,-...
1、安装pre-commit python3 -m pip install pre-commit 2、在项目根目录下,创建一文件—— .pre-commit-config.yaml 文件,配置需要的验证规则: default_stages: [commit] repos: - repo: https
一、安装pre-commit pip install pre-commit 进入虚拟环境,通过pip进行安装 二、在你的python项目的根目录下新建.pre-commit-config.yaml文件,并在里面配置你所需要的验证规则。 default_stages:[commit]repos:-repo:https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks ...
4 changes: 2 additions & 2 deletions 4 .pre-commit-config.yaml @@ -18,7 +18,7 @@ repos: hooks: - id: reorder-python-imports exclude: ^(pre_commit/resources/|testing/resources/python3_hooks_repo/) args: [--py38-plus, --add-import, 'from __future__ import annotations'] args:...
用pre-commitinstall安装git hooks到你的.git/目录 我们的.pre-commit-config.yaml很简单,如下: repos:- repo: https://github.com/ambv/blackrev: stablehooks:- id: blacklanguage_version: python3.7- repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooksrev: v1.2.3hooks:- id: flake8 ...
python代码格式检查⼯具部署pre_commit 如何使⽤pre_commit？1. 合并该分⽀ 2. 在git根⽬录下使⽤pre-commit install即可 3. 如果没有装pre-commit 安装⼀下pip install pre-commit 这⾥的分⽀指的是⼀个叫.pre-commit-config.yaml的⽂件。贴⼀下现在我的配置 - repo: git://github....
Automate Python workflow using pre-commits: black and flake8 代码规范、测试是开发中很重要的一环,重要性无需我多说。我们需要一些自动化工具,来帮助我们更轻松地管理项目。本文推荐几个实用的自动化工具。 pre-commit 我在之前的一篇文章 推荐一些维护大型 Python 项目的工具 中简要提到过,这里再稍微讲一下。