Что такое kite python

Kite: контекстные подсказки и автодополнение при написании кода

Во время написания кода часто приходится открывать Google, искать образцы кода, документацию и подсказки. Разработчики приложения Kite предлагают продвинутое решение — интерактивный «помощник», который в процессе набора кода в фоновом режиме вытягивает контекстную информацию из общедоступных образцов кода в интернете (и из кодовой базы текущего проекта) и показывает на экране в удобном виде.

Kite интегрируется в редактор кода и консоль.

На странице Privacy разработчики Kite объясняют, что весь набранный в программе код отправляется на серверы Kite по https, а компания обещает не использовать его никоим образом. Но всё равно кое у кого такая система вызывает некоторые опасения, ведь даже команды из консоли отправляются им на сервер в полном составе.

Но удобство Kite, наверное, перевешивает потенциальные угрозы безопасности.

Здесь и примеры кода, и документация, и ссылки на наиболее часто задаваемые вопросы.

Kite автоматически фиксирует и предлагает исправить опечатки в коде.

В качестве приятного бонуса — подсказки к командам в консоли.

Приложение Kite поддерживает редакторы Sublime Text, emacs, vim, PyCharm и Atom, а также интегрируется в Terminal.app и iTerm. Все плагины лежат в официальном репозитории.

Самый главный недостаток — пока что Kite поддерживает только Python и работает только под OS X. В ближайшее время разработчики обещают увеличить количество языков и добавить поддержку Linux и Windows. Это необходимо сделать как можно быстрее!

Источник

3 полезных Python-инструмента для упрощения работы с кодом

Любой разработчик использует те или иные вспомогательные инструменты. Какие-то из них позволяют ускорить процесс, какие-то — избавиться от ошибок, сделать код более понятным. Такие инструменты есть практически в любой сфере разработки.

Престон Бадир (Preston Badeer), Python-программист, поделился набором расширений которые, по его мнению, значительно упрощают и ускоряют кодинг. За 5 лет работы он перепробовал множество инструментов и выделил три наиболее полезных.

Kite: быстрый доступ к документации и автозаполнение на основе ИИ

У большинства IDE есть встроенная функция автозаполнения. Примерно так выглядит процесс работы с ними.

Эти инструменты используют внутреннюю документацию для автоматической подстановки параметров и имен функций. Но что если бы существовал инструмент, который способен помогать не только с именами функций, но и с часто используемыми кусками кода? А еще анализировал данные репозиториев GitHub и предлагал нужные подсказки. Такой инструмент есть. Kite умеет многое, но большинство важных функций можно разделить на три группы.

Smart-подсказки на основе ИИ

Kite изучает кодовую базу, запоминает название переменных, которые часто использует разработчик, имена параметров из интернета и документацию, чтобы выдавать контекстные рекомендации, например:

В примере показано, как Kite предсказывает какие переменные вы будете использовать в зависимости от контекста кода. Вот еще пример работы подсказок:

«Мы потратили большое количество времени на семантическую индексацию всего кода на GitHub, построение статистических выводов и обширных моделей, которые помогают использовать полученную информацию», — комментирует продукт CEO Kite Адам Смит.

Улучшенная работа с документацией

Если коллеги вам никогда не отправляли в рабочем чате «RTFM», значит, вы разработчик, который не допускает ошибок. Но, в любом случае, вы должны сначала ознакомиться с документацией, а затем уже спрашивать коллег о какой-то проблеме или искать ответы на вопросы на Stack Overflow. Чтение документации — важный этап создания программного кода. Более удобным его сделает Kite Copilot, который в режиме реального времени показывает описание подсвеченных курсором объектов и функций.

Ваш код остается с вами на локальном ПК

Kite создан для локальной работы и не отправляет код в облако. Скорость работы подсказок достаточно высокая. Это важно для тех, у кого медленный интернет или работа связана с закрытым/проприетарным кодом.

Я работаю с этим инструментом несколько лет, и он становится только лучше. Опробовать его можно прямо сейчас.

Улучшаем код с Mypy

Python — динамически типизированный язык, что позволяет в любое время сделать любую переменную с любым типом данных. Одна и та же переменная может быть как строкой, так и целым числом или иным типом данных в зависимости от последнего присвоенного значения. Это ускоряет процесс написания кода, когда разработчику не нужно каждый раз вручную назначать тип данных для переменных.

А вот пример языка со статической типизацией, где каждой переменной задается конкретный тип данных, чего необходимо придерживаться в логике:

В динамическом подходе есть и минусы:

Это самый простой пример из целого списка. Если вам нужно больше информации, переходите по ссылке. Кроме того, в документации Mypy есть обширный FAQ.

Быстрый поиск ошибок и написание простых функций с SonarLint

У большинства IDE есть линтеры, статические анализаторы ошибок. Линтер еще до запуска кода может найти ошибку. Это считается статистическим анализом кода.

Но есть еще и динамический анализ, который в фоновом режиме запускает/компилирует код, проверяя правильность его работы. И если что-то идет не так, сообщает о возможной ошибке. Как раз по такому принципу работает бесплатный проект SonarLint.

Закомментированный или неиспользуемый код

Каюсь, бывает, что я оставляю операторы вывода, закомментированный код и неиспользуемые функции по всей кодовой базе. SonarLint предупреждает об этих проблемах, показывая, где что находится. Без SonarLint поиск проблем и отладка может занять многие часы.

Проблемы с безопасностью

У SonarLint есть большая обновляемая база данных с перечнем уязвимостей, которая позволяет плагину вовремя предупреждать разработчика о найденных в коде проблемах.

SonarLint предупреждает о чрезмерном усложнении кода, объясняя суть проблемы. Это может быть, например, слишком большая вложенность операторов if.

В качестве вывода

Небольшое резюме, чтобы не забыть описанные в статье инструменты:

Источник

3 инструмента для Python, которые упростят работу с кодом

С опытом количество используемых в работе инструментов сокращается, поскольку многие из них вы просто перерастаете. Но такие, как эти, остаются в использовании надолго.

Инструмент 1: ИИ автодополнение и быстрый доступ к документации с Kite

У современных IDE есть встроенное автозаполнение, которое выглядит примерно так:

Встроенный инструмент обычно использует документацию для определения имён и типов возможных функций и параметров. Но что если редактор получит доступ к коду из всех публичных репозиториев GitHub и начнёт подтягивать не просто имена, а целые строки кода? И это реализовано в Kite.

Прим.ред. Такая функциональность доступна в планах Pro и Team. На момент написания материала для плана Pro действует бесплатная бета-версия.

Разберём подробнее особенности Kite — инструмента для Python с функциями умного автодополнения и быстрого доступа к документации.

Умные подсказки

Плагин Kite смотрит в комплексе ваш код, переменные, часто используемые имена параметров, документацию, и только после сбора всех данных рекомендует что-то вроде этого:

Copilot для документации

Прежде чем беспокоить более опытного коллегу или мчаться за ответами на Stack Overflow, почитайте документацию.

Kite Copilot упрощает поиск по документации. Он работает параллельно с IDE и показывает информацию о любых объектах или функциях, на которые наведён курсор.

Работает локально, приватно

Вдобавок ко всему, плагин создан для локальной работы, так что вы получаете быстрые советы, работа происходит в автономном режиме, и ваш код никогда не будет отправлен в облако.

Это крайне важно для людей с плохим интернет-соединением и тех, кто работает с закрытым исходным кодом.

Всё, что нужно сделать, это загрузить и установить плагин Kite для вашего редактора: есть бесплатная версия и Free Beta на Pro план с умным автозаполнением.

Инструмент 2: Статический анализ кода с Mypy

Python — динамически типизированный язык. Это значит, что переменная связывается с типом данных не в момент объявления, а в момент присваивания ей значения. То есть одна и та же переменная может быть и строкой, и целым числом, и каким-либо другим типом в зависимости от последнего присвоенного ей значения.

А вот примеры языков со статической типизацией, где для каждой переменной задан один конкретный тип данных, и в логике кода нужно придерживаться именно его:

Плюсы и минусы динамической типизации

Главное преимущество динамической типизации в том, что вам может быть лень постоянно прописывать типы, и такой язык, как Python, в этом поможет.

А вот недостатков больше:

Статическая типизация в Python

В Python нет статической типизации как таковой, но есть аннотации типов, которые проверяются статическими анализаторами с целью контроля типов переменных.

Обратите внимание на Mypy. Это статический анализатор типов для Python, который позволяет находить ошибки несоответствия типов в коде. Mypy выводит ошибку, если при работе с аннотациями типов значение переменной не соответствует присвоенному ей типу.

Если ваш код работает на проде, и вам важна его устойчивость к ошибкам, связанным с типизацией, используйте инструмент Mypy.

Инструмент 3: Быстрый поиск ошибок и чистый код с SonarLint

Сейчас почти во всех IDE есть линтер — статический анализатор возможных ошибок. Другими словами, он предугадывает ещё до запуска кода, что может пойти не так, и выделяет предполагаемые ошибки.

Python Linter по умолчанию в VS Code

В свою очередь, динамический анализ не предугадывает, а действительно запускает/компилирует части кода, чтобы определить, работает ли он, но делает это автоматически в фоновом режиме. То есть он на самом деле знает, что пойдёт не так в процессе выполнения программы.

SonarLint — это тот самый динамический анализатор кода, который поможет решить следующие проблемы.

Лишний код

Допустим, вы не удалили закомментированные части кода, оставили неиспользуемые функции и прочие рудименты. SonarLint предупредит об этом, и вы сможете своевременно очистить код от всего лишнего.

Уязвимости

Большая обновляемая база данных с перечнем уязвимостей позволяет плагину вовремя предупреждать о любых известных уязвимостях, которые встречаются в вашем коде.

Когнитивная сложность

Подробнее об этом можно прочесть в статье. Если говорить кратко, разработчики плагина создали математическую формулу, которая может оценить, насколько читабелен ваш код.

Это не только полезно, но и просто. Каждый раз, когда SonarLint предупреждает вас о чрезмерной сложности, это сопровождается объяснением правила, которое вы нарушили. Например, «слишком большая вложенность операторов if», более известная как спагетти-код. Удобно, правда?

Плагин SonarLint позволяет использовать лучшие практики и писать понятный чистый код.

Подытожим

Все перечисленные инструменты для Python бесплатны или же поставляются в нескольких вариантах, включающих бесплатный.

Источник

Я уже пишу на Python более 5 лет. Примечательно, что при этом мой арсенал инструментов с течением времени не увеличивался, а наоборот уменьшался. Многие из них оказывались необязательными или попросту ненужными, а из некоторых я просто вырастал.

В этой статье я осветил три главных инструмента, к которым привязался основательно. В отличие от остальных, ими я пользуюсь всё активнее.

Kite: пишите код быстрее и реже обращайтесь к Google

Большинство редакторов кода предлагают функцию автоподстановки, которая выглядит примерно так:

Она использует документацию (иногда библиотеку) языка, чтобы предложить вам, например, имена функций или параметров.

Конечно же, это хорошо! Но что, если бы ваш редактор мог просматривать многолетние данные на GitHub и предлагать автоподстановку не только для имён функций, но и для целых строк кода?

Это лишь первая из трёх причин начать использовать Kite.

Причина 1: Подстановка строк кода

Kite просматривает вашу базу кода и переменные, часто используемые в интернете имена параметров, документацию и затем формирует отличные контекстные рекомендации вроде следующей:

Вышеприведённый пример показывает, как Kite может предсказывать используемые переменные даже там, где они названы обобщённо (вроде b ) или в виде распространенных имён (вроде x или y ).

…мы затратили около нескольких лет на семантическое индексирование всего кода с GitHub, создавая статистический вывод типов и богатые статистические модели, углублённо использующие семантическую информацию. — Адам Смит, Основатель и гендиректор Kite.

Вот видео пример работы автоподстановки. При желании вы также можете поиграться с ней в песочнице.

Причина 2: Copilot для документации

Если вас ещё ни разу не посылали… читать документацию, то вы, вероятно, не совершали таких ошибок, как я.

Несмотря на это, вам всегда стоит знакомиться с ней прежде, чем донимать старшего разработчика или даже искать ответы на StackOverflow.

Kite Copilot до смешного упрощает работу с документацией. Он выполняется параллельно с редактором и в режиме реального времени показывает пояснения для любого объекта/функции/и т.д., выделяемых курсором.

Причина 3: выполняется локально и приватно

В добавок к вышесказанному этот инструмент разработан для выполнения локально, так что вы получаете невероятно быструю автоподстановку, возможность работать оффлайн и ваш код никогда не отправляется в облако.

Это особенно актуально для тех, у кого слабый интернет и тех, кто работает с базами закрытого исходного кода.

Всё, что требуется — это загрузить либо плагин Kite для редактора, либо copilot, который сможет установить этот плагин за вас. Доступно здесь.

Mypy: стабилизация кода

Противоположным образом выглядит ситуация в статически типизированных языках, где переменные должны иметь один конкретный тип данных и всегда соответствовать ему.

Плюсы и минусы динамической типизации

Преимущество динамической типизации в том, что она благоволит ленивым. Писать код приходится меньше, благодаря чему может уменьшиться его захламление.

Тем не менее недостатков при этом куда больше и они весьма существенны:

Статическая типизация в Python

Запустите Mypy — бесплатный модуль Python, который позволяет использовать в нём статическую типизацию.

После выполнения pip install mypy можете рассмотреть один пример его использования:

В этом примере мы указываем, что функция возвращает итератор целых чисел. Это простое изменение делает функцию более устойчивой в будущем, поскольку обеспечивает постоянный вывод.

Другим разработчикам достаточно будет взглянуть на объявление, чтобы увидеть, какой тип данных ожидать на выходе. И в отличие от простого использования документации, код выдаст ошибку, если это объявление будет нарушено.

Этот очень простой пример был взят отсюда. Воспользуйтесь приведённой ссылкой, чтобы лучше разобраться в теме.

Сложно перечислить все способы, которыми статическая типизация может избавить вас от мучений с кодом в будущем. Лучше понять это вам поможет документация к Mypy, которая содержит отличный раздел FAQ, где развёрнуто приведены все плюсы и минусы.

Если вы работаете в базе кода продакшена, где стабильность — это основа всего, то определённо стоит попробовать этот инструмент.

Sonarlint: быстрый перехват ошибок и упрощённые функции

На сегодняшний день каждый редактор обеспечивает определённый вид проверки ошибок или линтер. Он просматривает код, как правило, не выполняя его, и пытается угадать, что может пойти не так. Это называется статическим анализом кода.

Динамический анализ кода фактически пытается выполнить/скомпилировать части кода, чтобы увидеть, работает ли он как следует. Однако делает он это на заднем плане автоматически. Вместо угадывания он действительно узнаёт, будет ли код работать и какие конкретные ошибки в нём могут быть.

SonarLint является динамическим анализатором кода в его лучшем виде и даже больше. Вот те возможности, за которые я его обожаю:

Закомментированный или невызыванный код

Я признаю свою вину в неудалении инструкций вывода, закомментированного кода и неиспользуемых функций по всей базе кода. Всё это служит мне предупреждением или напоминанием, помогая также проще ориентироваться и находить то, что нужно.

Угрозы безопасности

Огромная база данных постоянно обновляемых угроз безопасности предоставляется вашей базе кода в реальном времени, предупреждая о любых возможных её уязвимостях.

Угрозы безопасности относятся к той области, которую невозможно заучить, поэтому каждому следует использовать какой-либо инструмент для их отслеживания. SonarLint может стать отличной отправной точкой для выбора такого инструмента.

Никогда не выполняемый код

Несколько отличающийся от невызываемого кода, он предупредит меня, если я создам любые вычисления, которые могут иметь недостижимый результат. Как правило, их очень сложно обнаружить и в итоге можно провести много часов за отладкой. Поэтому такие предупреждения я тоже очень ценю.

Когнитивная сложность

Это удивительная тема, которой я мог бы посвятить отдельную статью. На самом деле по этой теме есть целая книга, правда недоступная в русском варианте.

Её суть в том, что SonarSource разработали математическую формулу, которая может вычислять сложность чтения/понимания кода.

Это не только невероятно полезный, но и очень удобный инструмент. Каждый раз, когда SonarLint просит меня “reduce cognitive complexity” (снизить когнитивную сложность), эта просьба сопровождается пояснением нарушенного правила (например, “too many nested if statements” (слишком много вложенных операторов if)).

Я считаю, что SonarLint более полезный, чем основные методы блокировки и линтинга. Я также убеждён в том, что он помогает мне писать более человеко-ориентированный код (между прочим, на Python).

SonarLint бесплатный, поэтому нет никаких причин откладывать его использование.

Заключение

Если вы сразу промотали до сюда, то должен вас предупредить, что вам будет сложно правильно использовать перечисленные ниже инструменты без базового понимания описанных выше возможностей.

Три секретных оружия:

Надеюсь, эти инструменты сослужат вам добрую службу. Лично я к ним сильно привязался.

Источник

Kite Autocomplete Plugin for Atom

Kite is an AI-powered programming assistant that helps you write Python & JavaScript code inside Atom. Kite helps you write code faster by saving you keystrokes and showing you the right information at the right time. Learn more about how Kite boosts your Atom editor’s capabilities at https://kite.com/integrations/atom-editor/.

At a high level, Kite provides you with:

Requirements

Installation

Installing the Kite Engine

The Kite Engine needs to be installed in order for the package to work properly. The package itself provides the frontend that interfaces with the Kite Engine, which performs all the code analysis and machine learning 100% locally on your computer (no code is sent to a cloud server).

macOS Instructions

Windows Instructions

Linux Instructions

Installing the Kite Plugin for Atom

When running the Kite Engine for the first time, you’ll be guided through a setup process which will allow you to install the Atom package. You can also install or uninstall the Atom package at any time using the Kite Engine’s plugin manager.

Alternatively, you have 2 options to manually install the package:

Usage

The following is a brief guide to using Kite in its default configuration.

Tutorial

When starting Atom with the Kite Assistant for the first time, you’ll be guided through a tutorial that shows you how to use Kite.

This tutorial will only be displayed once. You can show it again at any time by running the command Kite: Tutorial from Atom’s command palette.

Hover

Hover your mouse cursor over a symbol to view a short summary of what the symbol represents.

Documentation

Click on the Docs link in the hover popup to open the documentation for the symbol inside the Copilot, Kite’s standalone reference tool.

Definitions

If a Def link is available in the hover popup, clicking on it will jump to the definition of the symbol.

Autocompletions

Simply start typing in a saved Python or JavaScript file and Kite will automatically suggest completions for what you’re typing. Kite’s autocompletions are all labeled with the ⟠ symbol.

Function Signatures

When you call a function, Kite will show you the arguments required to call it.

Kite also shows you How others used this function, which are the most popular calling patterns inferred from all the open source code on the internet.

Commands

Kite comes with sevaral commands that you can run from Atom’s command palette.

If you wish, you may also setup keybindings for the commands listed above.

Configuration

You can view and change the Kite Assistant’s settings by finding Kite in your list of installed packages, then clicking the Settings button. Alternatively, you can run the command Kite: Package Settings from the command palette.

Troubleshooting

Visit our help docs for FAQs and troubleshooting support.

About Kite

Kite is built by a team in San Francisco devoted to making programming easier and more enjoyable for all. Follow Kite on Twitter and get the latest news and programming tips on the Kite Blog. Kite has been featured in Wired, VentureBeat, The Next Web, and TechCrunch.

I think this package is bad news.

Good catch. Let us know what about this package looks wrong to you, and we’ll investigate right away.

Источник