Proyectos de Python
El generador de proyectos Python puede utilizarse para crear una biblioteca o aplicación moderna de Python configurada con mejores prácticas, gestionada con UV, un único archivo de bloqueo y entorno virtual en un espacio de trabajo UV, pytest para ejecutar pruebas, y Ruff para análisis estático.
Generar un proyecto Python
Sección titulada «Generar un proyecto Python»Puedes generar un nuevo proyecto Python de dos formas:
- Instale el Nx Console VSCode Plugin si aún no lo ha hecho
- Abra la consola Nx en VSCode
- Haga clic en
Generate (UI)en la sección "Common Nx Commands" - Busque
@aws/nx-plugin - py#project - Complete los parámetros requeridos
- Haga clic en
Generate
pnpm nx g @aws/nx-plugin:py#projectyarn nx g @aws/nx-plugin:py#projectnpx nx g @aws/nx-plugin:py#projectbunx nx g @aws/nx-plugin:py#projectTambién puede realizar una ejecución en seco para ver qué archivos se cambiarían
pnpm nx g @aws/nx-plugin:py#project --dry-runyarn nx g @aws/nx-plugin:py#project --dry-runnpx nx g @aws/nx-plugin:py#project --dry-runbunx nx g @aws/nx-plugin:py#project --dry-runOpciones
Sección titulada «Opciones»| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Descripción |
|---|---|---|---|
| name Requerido | string | - | The name of the Python project |
| directory | string | packages | Parent directory where the project is placed. |
| projectType Requerido | string | application | Project type |
| moduleName | string | - | Python module name |
Salida del generador
Sección titulada «Salida del generador»El generador creará la siguiente estructura de proyecto en el directorio <directory>/<name>:
Directory<module-name>
- __init__.py Inicialización del módulo
- hello.py Archivo de ejemplo de código Python
Directorytests
- __init__.py Inicialización del módulo
- conftest.py Configuración de pruebas
- test_hello.py Pruebas de ejemplo
- project.json Configuración del proyecto y objetivos de construcción
- pyproject.toml Archivo de configuración de empaquetado usado por UV
- .python-version Contiene la versión de Python del proyecto
También podrás notar los siguientes archivos creados/actualizados en la raíz de tu espacio de trabajo:
- pyproject.toml Configuración de empaquetado a nivel de espacio de trabajo para UV
- .python-version Contiene la versión de Python del espacio de trabajo
- uv.lock Archivo de bloqueo de dependencias Python
Escribiendo código Python
Sección titulada «Escribiendo código Python»Añade tu código fuente Python en el directorio <module-name>.
Importando código de tu biblioteca en otros proyectos
Sección titulada «Importando código de tu biblioteca en otros proyectos»Utiliza el objetivo add para añadir una dependencia a un proyecto Python.
Supongamos que hemos creado dos proyectos Python, my_app y my_lib. Estos tendrán nombres completos de proyecto my_scope.my_app y my_scope.my_lib, y por defecto tendrán nombres de módulo my_scope_my_app y my_scope_my_lib.
Para que my_app dependa de my_lib, podemos ejecutar el siguiente comando:
pnpm nx run my_scope.my_app:add my_scope.my_libyarn nx run my_scope.my_app:add my_scope.my_libnpx nx run my_scope.my_app:add my_scope.my_libbunx nx run my_scope.my_app:add my_scope.my_libLuego podrás importar el código de tu biblioteca:
from my_scope_my_lib.hello import say_helloArriba, my_scope_my_lib es el nombre del módulo para la biblioteca, hello corresponde al archivo fuente Python hello.py, y say_hello es un método definido en hello.py
Dependencias
Sección titulada «Dependencias»Para añadir dependencias a tu proyecto, puedes ejecutar el objetivo add en tu proyecto Python, por ejemplo:
pnpm nx run my_scope.my_library:add some-pip-packageyarn nx run my_scope.my_library:add some-pip-packagenpx nx run my_scope.my_library:add some-pip-packagebunx nx run my_scope.my_library:add some-pip-packageEsto añadirá la dependencia al archivo pyproject.toml de tu proyecto y actualizará el uv.lock raíz.
Código en tiempo de ejecución
Sección titulada «Código en tiempo de ejecución»Cuando uses tu proyecto Python como código de tiempo de ejecución (por ejemplo como manejador de una función AWS Lambda), necesitarás crear un paquete del código fuente y todas sus dependencias. Puedes lograrlo añadiendo un objetivo como el siguiente a tu archivo project.json:
{ ... "targets": { ... "bundle": { "cache": true, "executor": "nx:run-commands", "outputs": ["{workspaceRoot}/dist/packages/my_library/bundle"], "options": { "commands": [ "uv export --frozen --no-dev --no-editable --project packages/my_library --package my_scope.my_library -o dist/packages/my_library/bundle/requirements.txt", "uv pip install -n --no-deps --no-installer-metadata --no-compile-bytecode --python-platform x86_64-manylinux2014 --python `uv python pin` --target dist/packages/my_library/bundle -r dist/packages/my_library/bundle/requirements.txt" ], "parallel": false }, "dependsOn": ["compile"] }, },}Construcción
Sección titulada «Construcción»Tu proyecto Python está configurado con un objetivo build (definido en project.json), que puedes ejecutar mediante:
pnpm nx run <project-name>:buildyarn nx run <project-name>:buildnpx nx run <project-name>:buildbunx nx run <project-name>:buildDonde <project-name> es el nombre completo de tu proyecto.
El objetivo build compilará, verificará y probará tu proyecto.
La salida de construcción se encontrará en la carpeta dist raíz de tu espacio de trabajo, dentro de un directorio para tu paquete y objetivo, por ejemplo dist/packages/<my-library>/build
Pruebas
Sección titulada «Pruebas»pytest está configurado para probar tu proyecto.
Escribiendo pruebas
Sección titulada «Escribiendo pruebas»Las pruebas deben escribirse en el directorio test dentro de tu proyecto, en archivos Python prefijados con test_, por ejemplo:
Directorymy_library
- hello.py
Directorytest
- test_hello.py Pruebas para hello.py
Las pruebas son métodos que comienzan con test_ y hacen aserciones para verificar expectativas, por ejemplo:
from my_library.hello import say_hello
def test_say_hello(): assert say_hello("Darth Vader") == "Hello, Darth Vader!"Para más detalles sobre cómo escribir pruebas, consulta la documentación de pytest.
Ejecutando pruebas
Sección titulada «Ejecutando pruebas»Las pruebas se ejecutarán como parte del objetivo build de tu proyecto, pero también puedes ejecutarlas por separado usando el objetivo test:
pnpm nx run <project-name>:testyarn nx run <project-name>:testnpx nx run <project-name>:testbunx nx run <project-name>:testPuedes ejecutar una prueba individual o un conjunto de pruebas usando el flag -k, especificando el nombre del archivo de prueba o método:
pnpm nx run <project-name>:test -k 'test_say_hello'yarn nx run <project-name>:test -k 'test_say_hello'npx nx run <project-name>:test -k 'test_say_hello'bunx nx run <project-name>:test -k 'test_say_hello'Verificación de código
Sección titulada «Verificación de código»Los proyectos Python usan Ruff para verificación de código.
Ejecutando el verificador
Sección titulada «Ejecutando el verificador»Para invocar el verificador y revisar tu proyecto, puedes ejecutar el objetivo lint:
pnpm nx run <project-name>:lintyarn nx run <project-name>:lintnpx nx run <project-name>:lintbunx nx run <project-name>:lintCorrigiendo problemas de verificación
Sección titulada «Corrigiendo problemas de verificación»La mayoría de los problemas de verificación o formato pueden corregirse automáticamente. Puedes indicar a Ruff que corrija problemas ejecutando con el argumento --configuration=fix:
pnpm nx run <project-name>:lint --configuration=fixyarn nx run <project-name>:lint --configuration=fixnpx nx run <project-name>:lint --configuration=fixbunx nx run <project-name>:lint --configuration=fixDe forma similar, si deseas corregir todos los problemas de verificación en todos los paquetes de tu espacio de trabajo, puedes ejecutar:
pnpm nx run-many --target lint --all --configuration=fixyarn nx run-many --target lint --all --configuration=fixnpx nx run-many --target lint --all --configuration=fixbunx nx run-many --target lint --all --configuration=fix