Estilo de codificação

Etapa 1: Configuração inicial

Instalar e configurar um linter para verificar a conformidade do código com o PEP 8
Definir um estilo de codificação padrão para a equipe

Estilo de Codificação

Para manter o código organizado e fácil de ler e entender, é importante seguir as diretrizes do PEP 8. Podemos utilizar ferramentas como o flake8 para verificar se o nosso código está seguindo as recomendações do PEP 8:

# Instalar o flake8
pip install flake8

# Verificar o estilo de codificação do nosso código
flake8 .

Etapa 2: Verificação contínua

Configurar uma ferramenta de verificação contínua, como o Travis CI ou o GitHub Actions, para verificar a conformidade do código com o PEP 8 a cada commit
Configurar o ambiente de desenvolvimento para indicar automaticamente os problemas de estilo de codificação durante o desenvolvimento

Etapa 3: Educação e conscientização da equipe

Promover a importância da conformidade do código com o PEP 8 e seus benefícios Oferecer treinamento e recursos para ajudar a equipe a entender e aplicar as diretrizes do PEP 8

Etapa 4: Revisão de código

Incorporar a revisão de código como parte do processo de desenvolvimento para garantir que o código esteja em conformidade com o PEP 8
Definir um tempo específico para a revisão de código em cada ciclo de desenvolvimento

Etapa 5: Monitoramento e melhoria contínua

Monitorar a conformidade do código com o PEP 8 continuamente, utilizando a ferramenta de verificação contínua
Revisar periodicamente as diretrizes do PEP 8 e atualizá-las conforme necessário para garantir que estejam alinhadas com as melhores práticas de codificação.Etapa 1: Configuração inicial
Instalar e configurar um linter para verificar a conformidade do código com o PEP 8 Definir um estilo de codificação padrão para a equipe

Integração Contínua

Para garantir que o nosso código seja testado automaticamente a cada mudança e que seja compatível com diferentes versões do Python e de suas dependências, podemos utilizar uma ferramenta de integração contínua, como o Travis CI ou o GitHub Actions.

Podemos utilizar o Travis CI como exemplo. Primeiramente, precisamos criar um arquivo .travis.yml na raiz do nosso projeto com as seguintes configurações:

language: python
python:
  - "3.9"
install:
  - pip install -r requirements.txt
script:
  - pytest

Essas configurações indicam que queremos utilizar a versão 3.9 do Python, que devemos instalar as dependências especificadas no arquivo requirements.txt e que devemos executar os testes automatizados utilizando o pytest. Depois, precisamos configurar o Travis CI para que ele execute os testes sempre que houver uma mudança no código.

Testes Automatizados

Para garantir que o nosso código esteja funcionando corretamente e não tenha bugs, é importante escrever testes automatizados. Podemos utilizar o pytest como biblioteca de testes automatizados. Aqui está um exemplo de como um teste pode ser escrito:

def test_soma():
    assert soma(1, 2) == 3
    assert soma(0, 0) == 0
    assert soma(-1, 1) == 0

Neste exemplo, estamos testando uma função soma, que deve retornar a soma de dois números. Utilizamos o assert para verificar se o resultado da função é igual ao resultado esperado.

Deploy

Para disponibilizar a nossa aplicação em ambiente de produção, é importante realizar o deploy em um ambiente controlado e seguro. Podemos utilizar serviços como o Heroku para realizar o deploy de nossas aplicações web. Aqui está um exemplo de como realizar o deploy de uma aplicação web em Python no Heroku:

# Instalar o Heroku CLI
curl https://cli-assets.heroku.com/install.sh | sh

# Fazer login na conta do Heroku
heroku login

# Criar um novo app no Heroku
heroku create

# Adicionar um remote do git para o Heroku
heroku git:remote -a nome-do-seu-app

# Fazer o deploy da aplicação
git push heroku master

big-data-estacio / data

Estilo de codificação #18