Python 项目
Python 项目生成器可用于创建配置了最佳实践的现代 Python 库或应用程序,使用 UV 进行管理,包含单一锁文件和位于 UV 工作区中的虚拟环境,使用 pytest 运行测试,以及 Ruff 进行静态分析。
使用方式
生成 Python 项目
您可以通过两种方式生成新的 Python 项目:
- 安装 Nx Console VSCode Plugin 如果您尚未安装
- 在VSCode中打开Nx控制台
- 点击
Generate (UI)
在"Common Nx Commands"部分 - 搜索
@aws/nx-plugin - py#project
- 填写必需参数
- 点击
Generate
pnpm nx g @aws/nx-plugin:py#project
yarn nx g @aws/nx-plugin:py#project
npx nx g @aws/nx-plugin:py#project
bunx nx g @aws/nx-plugin:py#project
选项
参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
name 必需 | string | - | The name of the Python project |
directory | string | packages | Parent directory where the project is placed. |
projectType 必需 | string | application | Project type |
moduleName | string | - | Python module name |
生成器输出
生成器将在 <directory>/<name>
目录下创建以下项目结构:
文件夹<模块名称>
- __init__.py 模块初始化文件
- hello.py Python 示例源文件
文件夹tests
- __init__.py 模块初始化文件
- conftest.py 测试配置
- test_hello.py 示例测试
- project.json 项目配置和构建目标
- pyproject.toml UV 使用的包管理配置文件
- .python-version 包含项目的 Python 版本
您可能还会注意到工作区根目录中创建/更新了以下文件:
- pyproject.toml UV 的工作区级包管理配置
- .python-version 包含工作区 Python 版本
- uv.lock Python 依赖锁文件
编写 Python 源代码
在 <模块名称>
目录中添加您的 Python 源代码。
在其他项目中导入库代码
由于已配置 UV 工作区,您可以从工作区中的任何其他 Python 项目引用您的 Python 项目:
from "my_library.hello" import say_hello
上述代码中,my_library
是模块名称,hello
对应 Python 源文件 hello.py
,say_hello
是 hello.py
中定义的方法
依赖管理
要为项目添加依赖,可以在 Python 项目中运行 add
目标,例如:
pnpm nx run my_scope.my_library:add some-pip-package
yarn nx run my_scope.my_library:add some-pip-package
npx nx run my_scope.my_library:add some-pip-package
bunx nx run my_scope.my_library:add some-pip-package
这会将依赖添加到项目的 pyproject.toml
文件,并更新根目录的 uv.lock
。
运行时代码
当将 Python 项目作为运行时代码使用时(例如作为 AWS lambda 函数的处理程序),需要将源代码及其所有依赖打包。可以通过在 project.json
文件中添加如下目标实现:
{ ... "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 my_library -o dist/packages/my_library/bundle/requirements.txt", "uv pip install -n --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"] }, },}
构建
Python 项目配置了 build
目标(定义于 project.json
),可通过以下命令运行:
pnpm nx run <project-name>:build
yarn nx run <project-name>:build
npx nx run <project-name>:build
bunx nx run <project-name>:build
其中 <project-name>
是项目的全限定名称。
build
目标将执行编译、代码检查及测试。
构建输出位于工作区根目录的 dist
文件夹中,具体路径为 dist/packages/<my-library>/build
测试
项目使用 pytest 进行测试。
编写测试
测试应位于项目的 test
目录中,文件名以 test_
开头,例如:
文件夹my_library
- hello.py
文件夹test
- test_hello.py hello.py 的测试
测试方法应以 test_
开头,并通过断言验证预期结果,例如:
from my_library.hello import say_hello
def test_say_hello(): assert say_hello("Darth Vader") == "Hello, Darth Vader!"
有关编写测试的更多细节,请参考 pytest 文档。
运行测试
测试会在项目 build
目标中自动运行,但也可单独运行 test
目标:
pnpm nx run <project-name>:test
yarn nx run <project-name>:test
npx nx run <project-name>:test
bunx nx run <project-name>:test
可以使用 -k
标志运行单个测试或测试套件,指定测试文件或方法名称:
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'
代码检查
Python 项目使用 Ruff 进行代码检查。
运行检查器
要检查项目代码,可运行 lint
目标:
pnpm nx run <project-name>:lint
yarn nx run <project-name>:lint
npx nx run <project-name>:lint
bunx nx run <project-name>:lint
修复检查问题
大多数代码检查或格式问题可以自动修复。通过添加 --configuration=fix
参数可让 Ruff 自动修复问题:
pnpm nx run <project-name>:lint --configuration=fix
yarn nx run <project-name>:lint --configuration=fix
npx nx run <project-name>:lint --configuration=fix
bunx nx run <project-name>:lint --configuration=fix
若要修复工作区中所有包的检查问题,可运行:
pnpm nx run-many --target lint --all --configuration=fix
yarn nx run-many --target lint --all --configuration=fix
npx nx run-many --target lint --all --configuration=fix
bunx nx run-many --target lint --all --configuration=fix