Python开发Skill python

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name: python description: 使用高级功能编写地道的Python代码。适用于Python开发、重构或优化。

Python开发

编写清洁、高效、地道的Python代码。

使用场景

• 编写Python代码
• 重构Python项目
• 性能优化
• 设置Python工具链
• Python代码审查

Python最佳实践

代码风格

• 遵循PEP 8
• 使用类型提示（Python 3.9+）
• 优先使用f-字符串而非.format()
• 使用pathlib而非os.path

现代特性

# 类型提示
def process(data: list[dict]) -> dict[str, int]:
    ...

# 数据类
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class User:
    name: str
    email: str
    active: bool = True

# 上下文管理器
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def timer():
    start = time.time()
    yield
    print(f"耗时: {time.time() - start:.2f}s")

# 生成器用于内存效率
def read_large_file(path):
    with open(path) as f:
        yield from f

错误处理

# 自定义异常
class ValidationError(Exception):
    def __init__(self, field: str, message: str):
        self.field = field
        self.message = message
        super().__init__(f"{field}: {message}")

# 正确的异常链
try:
    process()
except ValueError as e:
    raise ProcessingError("处理失败") from e

项目结构

project/
├── src/
│   └── package/
│       ├── __init__.py
│       └── module.py
├── tests/
│   └── test_module.py
├── pyproject.toml
└── README.md

工具设置

# pyproject.toml
[tool.ruff]
line-length = 88
select = ["E", "F", "I", "UP"]

[tool.mypy]
strict = true

[tool.pytest.ini_options]
testpaths = ["tests"]

测试模式

import pytest

@pytest.fixture
def sample_data():
    return {"key": "value"}

def test_process(sample_data):
    result = process(sample_data)
    assert result["status"] == "success"

示例

输入: “重构这段Python代码” 操作: 应用PEP 8，添加类型提示，简化逻辑，改进错误处理

输入: “让它更快” 操作: 分析性能，识别瓶颈，使用生成器/缓存，验证改进