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commit
0975d8fa8d
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@ -18,6 +18,8 @@ PyHubWeekly是一个精选Github上优质Python小工具的项目，宗旨，
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## 三月
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⭐️[第9期](./docs/9-pyhubweekly.md)
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⭐️[第8期](./docs/8-pyhubweekly.md)
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## 二月
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@ -0,0 +1,153 @@
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## 前言
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PyHubWeekly每周定期更新，精选GitHub上优质的Python项目/小工具。
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如果喜欢，麻烦给个**Star**支持一下吧。此外，**欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目**~
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本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目，它们分别是：
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- **pre-commit**
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- **beets**
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- **Picard**
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- **pydantic**
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- **airflow**
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下面分别来介绍一下上述5个GitHub项目。
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## pre-commit
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**Star：4k**
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代码规范检查是项目上线过程中必不可少的一环，在大多数情况下，我们都是把代码提交到代码库再进行静态检查。但是，为什么不从最**源头**把这个问题解决呢？
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[**pre-commit**](https://github.com/pre-commit/pre-commit)是一款由Python开发的`git hooks`工具，它能够在合入代码，提交`commit`时对代码进行规范检查和格式化，这样就能够从根源上解决代码规范的问题，而不是把代码合入到代码库中再统一解决，这样不仅耗时，而且繁琐。
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我们下面以Python项目中使用为例进行介绍，但是，它不仅适用于Python，它能够适用于**所有编程语言**。
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#### 安装
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```shell
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pip install pre-commit
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```
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#### 配置文件
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安装之后需要修改一下配置文件，`.pre-commit-config.yaml`，
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```yaml
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repos:
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- repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
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rev: v2.3.0
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hooks:
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- id: check-yaml
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- id: end-of-file-fixer
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- id: trailing-whitespace
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- repo: https://github.com/psf/black
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rev: 19.3b0
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hooks:
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- id: black
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```
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#### 使用
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```shell
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pre-commit install
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git commit -m "Add super awesome feature"
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```
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提交`commit`之后就可以看到，它会用到两个工具**black**和**flake8**。black我在第七期介绍过这款工具，它是一款高效的代码格式化工具，用于修改代码格式。flake8是一款格式检查工具。
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## beets
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**Star：9.2k**
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[**beets**](https://github.com/beetbox/beets)是一款音乐收藏辅助工具，它能够让音乐收藏一劳永逸。它会对你的集合进行分类，并在此过程中自动增强其元数据。然后，它通过提供的一组工具来操作和访问你的音乐。
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#### 安装
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```shell
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pip install beets
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```
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具体使用教程可以查看[**文档**](https://beets.readthedocs.io/en/stable/guides/main.html)。
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## Picard
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**Star：2k**
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[**Picard**](https://github.com/metabrainz/picard)是一款由Python开发的跨平台音乐标记工具，它能够在Linux/Mac OS X/Windows多个平台上进行使用。
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Picard支持大多数音频文件格式，能够使用音频AcoustIDs，执行CD查找和磁盘ID提交，并且具有出色的Unicode支持。
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## pydantic
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**Star：2.5k**
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使用过Python的应该都很清楚，Python是一种对**数据类型**非常弱化的一种编程语言。在编写Python程序时，你不需要去关心数据的类型。但是，这对于阅读代码和调试代码却带来了很多麻烦，因此，我们还是需要养成C++/Java那样的好习惯，应该关注数据类型。
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[**pydantic**](https://github.com/samuelcolvin/pydantic)是一款使用Python类型提示对Python项目进行数据验证和设置管理的工具。
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#### 安装
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```shell
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pip install -U pydantic
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```
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#### 示例
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```Python
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from datetime import datetime
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from typing import List, Optional
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from pydantic import BaseModel
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class User(BaseModel):
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id: int
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name = 'John Doe'
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signup_ts: Optional[datetime] = None
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friends: List[int] = []
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external_data = {'id': '123', 'signup_ts': '2017-06-01 12:22', 'friends': [1, '2', b'3']}
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user = User(**external_data)
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print(user)
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#> User id=123 name='John Doe' signup_ts=datetime.datetime(2017, 6, 1, 12, 22) friends=[1, 2, 3]
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print(user.id)
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#> 123
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```
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通过上述示例我们可以看出，通过继承pydantic中的BaseModel，能够对传入的参数进行数据类型的校验和修正，这样能够避免开发过程中难以定位的问题。
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## airflow
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**Star：16k**
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[**airflow**](https://github.com/apache/airflow)一个通过**编程方式**编写、调度和监视**工作流**的平台。
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为什么调度、监视工作流的方式有很多，却偏偏选择airflow呢？
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因为，当工作流被定义为代码时，它们变得更加可维护、版本化、可测试性和协作性，通过定义airflow有向无环图工作流可以实现如下优点，
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- 动态
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- 可扩展
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- 简洁清晰
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#### 推荐阅读
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