الlinters في بايثون: دليل لكتابة كود نظيف

أدوات تحقق من صحة الكود في Python هي أدوات ضرورية تحلل كودك للعثور على الأخطاء، ومشاكل الأسلوب، والعيوب المحتملة دون تنفيذه. إنها تضمن معايير كتابة الكود، وتحسين قابلية القراءة، وتساعد الفرق على الحفاظ على كود قوي.

هذا الصورة الجميلة تم إنشاؤها بواسطة نموذج AI Flux 1 dev.

ما هو مدقق Python؟

مدقق الكود هو أداة تحليل الكود الثابتة التي تفحص مصدر الكود دون تشغيله. يعود أصل المصطلح إلى أداة Unix “lint” التي تحلل كود C. تفحص أدوات مدقق Python قواعدك لتحديد:

• الأخطاء في التركيب والعيوب المحتملة أثناء التشغيل
• مخالفة معايير الأسلوب (الامتثال لـ PEP 8)
• رائحة الكود والأنماط السلبية
• العيوب الأمنية
• المستوردين والمتغيرات غير المستخدمة
• الكود المعقد الذي يحتاج إلى إعادة تشكيل

يساعد استخدام المدقق على اكتشاف الأخطاء مبكرًا أثناء التطوير، والالتزام بمعايير كتابة الكود عبر الفرق، وتحسين قابلية قراءة الكود. في النهاية، هذا يوفر الوقت أثناء مراجعات الكود والجلسات المُخصصة للتصحيح. إذا كنت جديدًا على Python أو تحتاج إلى مرجع سريع للقواعد والإجراءات المثلى، تحقق من دفتر ملاحظات Python لدينا لمراجعة شاملة.

أدوات مدقق Python الشائعة في 2025

Ruff: الفائز بسرعة الأداء

Ruff ظهر كأسرع مدقق لـ Python، وهو مكتوب بلغة Rust ويوفر تحسينات في السرعة تتراوح بين 10 إلى 100 مرة مقارنة بالأدوات التقليدية. يمكنه فحص قواعد الكود الكبيرة في milliseconds ويدل على عدة أدوات:

# تثبيت Ruff
pip install ruff

# تشغيل التحقق
ruff check .

# تصحيح الأخطاء تلقائيًا
ruff check --fix .

# تشكيل الكود
ruff format .

يجمع Ruff الوظائف من Flake8، isort، pyupgrade، وعدد من ملحقات Flake8 في حزمة واحدة قوية. يستخدم إعداداته ملف pyproject.toml:

[tool.ruff]
line-length = 88
target-version = "py311"

[tool.ruff.lint]
select = ["E", "F", "I", "N", "W"]
ignore = ["E501"]

أي مدقق لـ Python هو الأسرع في عام 2025؟ Ruff يفوز بلا شك، وثورة في طريقة مطوري البرمجيات التعامل مع جودة الكود بفضل أدائه الاستثنائي.

Pylint: المدقق الشامل

Pylint هو مدقق ناضج ومزود بميزات واسعة، ويقدم تقارير تفصيلية حول جودة الكود. يفحص الامتثال لـ PEP 8، ويكتشف رائحة الكود، ويولد درجات جودة:

# تثبيت Pylint
pip install pylint

# تحليل ملف
pylint myfile.py

# إنشاء تقارير
pylint --output-format=json myfile.py > report.json

يمكن تكوين Pylint بشكل مفصل عبر ملف .pylintrc أو pyproject.toml. على الرغم من أنه أبطأ من Ruff، فإنه يقدم تحليلًا أكثر تفصيلًا ومجموعات قواعد قابلة للتخصيص يمكن تكييفها مع احتياجات المشاريع الخاصة.

Flake8: الخيار الكلاسيكي

Flake8 يجمع بين PyFlakes، pycodestyle، ومحرّك McCabe لفحص التعقيد في أداة واحدة. إنها خفيفة الوزن ولها نظام ملحقات غني:

# تثبيت Flake8
pip install flake8

# فحص الكود
flake8 myproject/

# مع الملحقات
pip install flake8-docstrings flake8-bugbear
flake8 --doctests myproject/

التكوين عبر .flake8، setup.cfg، أو tox.ini:

[flake8]
max-line-length = 88
exclude = .git,__pycache__,venv
ignore = E203,W503

يظل Flake8 شائعًا بسبب نظام ملحقاته الواسع، على الرغم من أن العديد من الفرق تنتقل إلى Ruff لفوائدها في السرعة.

Pyflakes: الخيار الأبسط

Pyflakes يركز فقط على الأخطاء المنطقية دون فرض قواعد الأسلوب. إنه سريع جدًا ويُنتج عددًا قليلًا من الأخطاء المزيفة:

pip install pyflakes
pyflakes myproject/

Pyflakes مثالي للتحقق السريع وخطوط CI حيث ترغب في اكتشاف الأخطاء دون تحميل مهام فرض الأسلوب.

التحقق من النوع باستخدام mypy

هل يجب أن أستخدم إشارات النوع ومypy في مشاريع Python؟ بالتأكيد - أصبح التحقق من النوع ممارسة معيارية في تطوير Python الاحترافي، ويكشف عن الأخطاء المرتبطة بالأنواع قبل التشغيل.

mypy هو مدقق ثابت لفحص إشارات النوع:

# مثال مع إشارات النوع
def calculate_total(prices: list[float], tax_rate: float) -> float:
    subtotal = sum(prices)
    return subtotal * (1 + tax_rate)

# mypy يكتشف أخطاء النوع
result: int = calculate_total([10.0, 20.0], 0.1)  # خطأ: أنواع غير متوافقة

تثبيت وتشغيل mypy:

pip install mypy
mypy myproject/

التكوين في myproject.toml:

[tool.mypy]
python_version = "3.11"
warn_return_any = true
warn_unused_configs = true
disallow_untyped_defs = true

تُحسّن إشارات النوع من تكملة الاقتراحات في IDE، وتمكّن من إعادة التشكيل الأفضل، وتخدم كتوثيق داخلي. يجب أن تبدأ المشاريع الحديثة بتبني التحقق من النوع من البداية. للمثال المتقدم حول استخدام Python مع قيود النوع، راجع دليلنا حول تقييد LLMs باستخدام مخرجات منظمة: Ollama، Qwen3 وPython أو Go.

مُشكّل الكود: مساعدي المدققين

ما الفرق بين المدققين ومُشكّلي الكود؟ المدققون يحللون ويبلغون عن المشكلات دون تعديل الملفات، بينما يُشكّل المُشكّلون الكود تلقائيًا ليتماشى مع معايير الأسلوب.

Black: المُشكّل المتعنت

Black هو مُشكّل الكود المتعنت الذي يزيل نزاعات الأسلوب:

pip install black
black myproject/

فلسفة Black هي “أي لون تريده، طالما أنه أسود” - إعدادات محدودة، وتوافق عالي.

isort: منظِّم عبارات الاستيراد

isort ينظم ويعيد تشكيل عبارات الاستيراد:

pip install isort
isort myproject/

التكوين:

[tool.isort]
profile = "black"
line_length = 88

ملاحظة: يحتوي Ruff على وظيفة ترتيب الاستيراد، مما قد يلغي الحاجة إلى تثبيت isort بشكل منفصل.

دمج المدققين في تدفق العمل الخاص بك

Hooks قبل التزام

ما هي hooks قبل التزام وكيف تساعد في التحقق من المدققين؟ hooks قبل التزام تُنفّذ التحقق تلقائيًا قبل التزاماتك، مما يكتشف المشكلات محليًا قبل أن تصل إلى المستودع.

تثبيت إطار عمل pre-commit:

pip install pre-commit

إنشاء ملف .pre-commit-config.yaml:

repos:
  - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
    rev: v0.1.8
    hooks:
      - id: ruff
        args: [--fix]
      - id: ruff-format
  
  - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy
    rev: v1.7.1
    hooks:
      - id: mypy
        additional_dependencies: [types-requests]

تثبيت Hooks:

pre-commit install

الآن يُنفّذ المدققون تلقائيًا مع كل التزام، مما يوفر ملاحظات فورية ومنع الكود المعطّل من الدخول إلى مستودعك.

التكامل مع VS Code

تكوين التحقق من VS Code في إعدادات VS Code:

{
  "python.linting.enabled": true,
  "python.linting.ruffEnabled": true,
  "python.linting.mypyEnabled": true,
  "python.formatting.provider": "black",
  "editor.formatOnSave": true,
  "editor.codeActionsOnSave": {
    "source.organizeImports": true
  }
}

هذا التكوين يوفر ملاحظات فورية أثناء الكتابة، ويبرز المشكلات فورًا.

التكامل مع CI/CD

كيف أدمج المدققين في أنبوب CI/CD الخاص بي؟ أضف خطوات التحقق التي تُنفّذ قبل الاختبارات وتفشل المُنَظِّم إذا وُجدت مشكلات جوهرية.

مثال GitHub Actions:

name: Lint

on: [push, pull_request]

jobs:
  lint:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: '3.11'
      - name: Install dependencies
        run: |
          pip install ruff mypy          
      - name: Run Ruff
        run: ruff check .
      - name: Run mypy
        run: mypy .

هذا يضمن أن كل الكود المدمج في فرعك الرئيسي يلتزم بمعايير الجودة. للمثال الحقيقي حول نشر Python مع أفضل الممارسات في CI/CD، راجع دليلنا حول بناء Lambda مزدوجة على AWS مع Python وTerraform.

تكوين عدة مدققين

كيف أكوّن عدة مدققين يعملون معًا؟ استخدم ملف تكوين موحد وتأكد من أن القواعد لا تتعارض.

المشاريع الحديثة لـ Python عادةً ما تستخدم ملف pyproject.toml:

[tool.ruff]
line-length = 88
target-version = "py311"

[tool.ruff.lint]
select = ["E", "F", "I", "N", "W", "B", "UP"]
ignore = ["E501", "B008"]

[tool.mypy]
python_version = "3.11"
warn_return_any = true
strict = true

[tool.black]
line-length = 88
target-version = ['py311']

[tool.isort]
profile = "black"

كل أداة تركز على جوانب مختلفة:

• Ruff/Flake8: الأسلوب والأخطاء الشائعة
• mypy: التحقق من النوع
• Black: تشكيل الكود

Ruff مقابل الأدوات التقليدية

هل يمكنني استخدام Ruff كاستبدال كامل لـ Flake8 والأدوات الأخرى؟ بالنسبة لمعظم المشاريع، نعم - يمكن لـ Ruff استبدال Flake8، isort، pyupgrade، وعدد من الملحقات مع أداء أفضل بكثير.

مزايا Ruff:

• أسرع بعشرة إلى مائة مرة من الأدوات التقليدية
• تثبيت واحد لعدد كبير من الفحوصات
• تطوير نشط وميزات حديثة
• قدرات تصحيح تلقائي
• نظام ملحقات متزايد

متى يجب أن أحتفظ بالأدوات التقليدية:

• المشاريع التي تحتوي على قواعد Pylint مخصصة للغاية
• الفرق التي تفضل خيارات تشكيل Black الخاصة
• المشاريع القديمة التي تحتوي على تكوينات مخصصة واسعة

ينبغي أن يبدأ معظم المشاريع الجديدة بـ Ruff، مع إضافة mypy للتحقق من النوع. هذا الجمع يوفر تغطية شاملة بأداء ممتاز.

أفضل الممارسات

1. ابدأ مبكرًا: أعد المدققين في بداية المشروع، لا بعد آلاف السطور
2. أتمتة كل شيء: استخدم hooks قبل التزام وتكامل CI/CD
3. أصلح تدريجيًا: للمشاريع القائمة، استخدم تعليقات # noqa بشكل استراتيجي بينما تصلح المشكلات تدريجيًا
4. كوّن بعناية: ابدأ بالقيود الافتراضية، وقم بتخصيصها فقط عند الحاجة
5. وثّق القرارات: احتفظ بدليل أسلوب يشرح سبب تعطيل بعض القواعد
6. احتفظ بالتحديثات: تتطور المدققون - تحقق من التكوينات دوريًا
7. دمج الأدوات: استخدم المدققين للتحليل، والمُشكّلين للأسلوب، والمدققين للتحقق من النوع

الأخطاء الشائعة والحلول

تجاهل عدد كبير من القواعد: لا تتعطّل القواعد دون فهم سبب وجودها. إذا كانت قاعدة ما تسبب إزعاجًا مستمرًا، مناقشها مع الفريق قبل تعطيلها.

التكوينات المتعارضة: عند استخدام أدوات متعددة، تأكد من توافق طول السطر وقواعد التشكيل. استخدم إعدادات Black المتوافقة مع الأدوات الأخرى.

مشكلات الأداء: إذا كان التحقق بطيئًا، فكّر في الانتقال إلى Ruff أو تقييد النطاق إلى الملفات المُعدّلة في CI.

العبء الإضافي للتحقق من النوع: ابدأ بتكوين mypy الأساسي، وزيّد التقييد تدريجيًا. لا تفعّل strict = true فورًا على المشاريع القائمة.

أمثلة عملية

إعداد مشروع جديد

# إنشاء هيكل المشروع
mkdir myproject && cd myproject
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # على ويندوز: venv\Scripts\activate

# تثبيت الاعتماديات التطويرية
pip install ruff mypy pre-commit black
# أو استخدم uv لتحسين إدارة الحزم - راجع دليلنا حول uv

# إعداد pre-commit
pre-commit install

# إنشاء التكوين
cat > pyproject.toml << EOF
[tool.ruff]
line-length = 88
target-version = "py311"

[tool.mypy]
python_version = "3.11"
warn_return_any = true
EOF

# تشغيل الفحص الأولي
ruff check .
mypy .

لإدارة المشاريع والحاويات الحديثة لـ Python، فكّر في استخدام uv - مدير حزم ومشاريع وبيئات جديدة لـ Python، الذي يوفر حلولًا أسرع بكثير لتحديد الاعتماديات وتركيبها مقارنة بالأدوات التقليدية مثل pip.

تصحيح المشكلات الشائعة

# قبل التحقق
import os, sys
from typing import List

def processData(data:List[int]):
    result=[]
    for i in data:
        if i>0:
            result.append(i*2)
    return result

# بعد التحقق والتشكيل
import os
import sys

def process_data(data: list[int]) -> list[int]:
    """معالجة الأعداد الصحيحة الموجبة عن طريق удвоениеها."""
    result = []
    for item in data:
        if item > 0:
            result.append(item * 2)
    return result

روابط مفيدة

• دفتر ملاحظات Python
• uv - مدير حزم ومشاريع وبيئات جديدة لـ Python
• تقييد LLMs باستخدام مخرجات منظمة: Ollama، Qwen3 وPython أو Go
• بناء Lambda مزدوجة على AWS مع Python وTerraform
• توثيق Ruff
• دليل المستخدم لـ Pylint
• توثيق Flake8
• توثيق mypy
• أسلوب Black
• إطار عمل pre-commit
• دليل أسلوب PEP 8
• إشارات النوع في PEP 484

الخاتمة

أدوات مدقق Python ضرورية لتطوير البرمجيات الحديثة. إنها تكتشف الأخطاء مبكرًا، وتحافظ على المعايير، وتحسن جودة الكود عبر الفرق. مع أدوات مثل Ruff التي توفر أداءً استثنائيًا ومypy التي توفر تحققًا قويًا من النوع، لم يكن هناك وقت أفضل لدمج المدققين في تدفق العمل الخاص بك.

ابدأ بـ Ruff ومypy للمشاريع الجديدة، وconfigure hooks قبل التزام للتحقق التلقائي، ودمج المدققين في أنبوب CI/CD الخاص بك. سيشكرك مستقبلك - وفريقك - على الكود الأسهل للحفاظ عليه.