pep8

2зной

1ответ

Я хочу исключить каталог моего проекта catkin/devel/ из pep8. Вещи, которые я попробовал, что DID NOT работы: exclude = catkin/devel/ exclude = /catkin/devel/ Одна вещь, которую я обнаружил, что ро

2зной

2ответ

Как мне сократить эту строку кода Python?

Вот линия, которую нужно укоротить. tree_top = os.path.abspath(os.path.expanduser(os.path.expandvars(sys.argv[1]))) Должен ли я создать переменную для каждой процедуры? Должен ли я псевдоним os.path

2зной

2ответ

PEP 8 и отложенный импорт

Я работаю над большой программой Python, которая использует множество модулей в зависимости от параметров командной строки, в частности, numpy. Недавно мы обнаружили необходимость запускать это на неб

3зной

1ответ

python styleguide pep 8. multiline multicolumn dict

Привет, когда у меня есть многомерный словарь, который я хочу использовать, и я обращаюсь к нему с переменными с более длинными именами, которые я запускаю в некоторые строки символов +80. Как я могу

2зной

2ответ

Как правильно импортировать pep8 с длинными именами

Вы не должны использовать строки с более чем 80 символами в Python. Но мне интересно, как импортировать длинные строки, например, например. from .exceptions import PartsNotFitException, Partsmanagemen

5зной

1ответ

Как я могу использовать python PEP8 в отношении разрывов строк и насколько это важно?

Я пишу в python 3.5.1, и я начинаю программировать. Я использую gedit с плагинами pep8 и pyflakes, отображающими ошибки стиля в соответствии с python style guide. Я не знаю, следует ли следовать реком

-1зной

2ответ

Python - Как проверить ошибки PEP8 в куске кода без определенного файла

В настоящее время я работаю на платформе eLearning, и я пытаюсь добавить некоторую проверку PEP8 в решения, которые учащиеся подают в систему в чтобы затем дать дополнительную информацию о том, наскол

1зной

3ответ

Как разбить несколько команд в соответствии с PEP8?

У меня есть следующие команды: DataFrame = df0.join(df1, how = 'outer').join(df2, how = 'outer').join(df3, how = 'outer')..... Я знаю, что я мог бы разделить его, как это: dataFrame = df0.join(df1,