Skip to content
linux-nerds.org

linux-nerds.org
  1. Übersicht
  2. Linux
  3. Python3
  4. Ruff - Linting

Ruff - Linting

Python3
  • FrankMF

    An extremely fast Python linter, written in Rust.

    Den habe ich mal eben in meiner IDE PyCharm ausprobiert. Der ist wirklich so schnell, wie er behauptet.

    Astra Kernel :verified: (@AstraKernel@infosec.exchange)

    🦀 🐍 An extremely fast Python linter,written in Rust https://beta.ruff.rs/docs/ 🐍 Installable via pip 📦 Built-in caching, to avoid re-analyzing unchanged files 🔧 Autofix support, for automatic error correction (e.g., automatically remove unused imports) 🤝 Python 3.11 compatibility ⚖️ Near-parity with the built-in Flake8 rule set 🔌 Native re-implementations of dozens of Flake8 plugins, like flake8-bugbear ⌨️ First-party editor integrations for VS Code and more #rustlang #python

    favicon

    Infosec Exchange (infosec.exchange)

    7ab4d33c-5098-4a3e-abe0-4f2d8dbcb76c-image.png

    Bildquelle: https://beta.ruff.rs/docs/

    Im Fediverse -> @FrankM@nrw.social

    1. NanoPi R5S
    2. Quartz64 Model B, 4GB RAM
    3. Quartz64 Model A, 4GB RAM
    4. RockPro64 v2.1
    0

  • FrankMF

    Flask Projekt auf einem anderen Rechner installieren

    Python3
    1
    0 Stimmen
    1 Beiträge
    124 Aufrufe
    Niemand hat geantwortet
  • FrankMF

    Flask - Erste Schritte

    Allgemeine Diskussionen
    3
    0 Stimmen
    3 Beiträge
    209 Aufrufe
    FrankMF

    Mein vorhandenes Projekt war doch etwas größer als ich gedacht hatte. Also musste ich mehr Zeit aufwenden um es nach Flask zu transferieren. Nach einiger Zeit hatte sich eine ganz ansehnliche Zahl von Dateien angesammelt und es kam wie es kommen musste, ich wusste manchmal nicht mehr, welches File ich anfassen musste. Chaos kam auf 🙂

    So fing ich an ein wenig zu recherchieren und kam auf die Funktion Blueprint von Flask. Mich ein wenig eingelesen, ChatGPT mal eben um ein Beispiel gebeten und dann angefangen die Applikation entsprechend umzubauen.

    Auch das hat Zeit gekostet. Aber, jetzt habe ich ein aufgeräumtes Projekt, was es mir wesentlich einfacher macht, daran zu arbeiten.

    5226e90d-aa20-4b20-93af-e50f8f841880-grafik.png

    Wenn ihr also mal vorhabt, so was zu coden, halte ich es für sinnvoll das Projekt von Anfang an zu strukturieren. Und zum Schluss noch ein Screenshot zum Stand des Projektes.

    a7981ffc-0f93-41f4-93e2-c914fdba5e43-grafik.png

    Und weiter geht es, ist nämlich noch nicht fertig 😀

  • FrankMF

    Python & Redis-Datenbank

    Verschoben Linux
    3
    0 Stimmen
    3 Beiträge
    115 Aufrufe
    FrankMF

    Heute dann die nächste Herausforderung. Mein JSON soll so aussehen, damit ich das entsprechend erweitern kann.

    Stocks {0: {'stockname': 'Deutsche Telekom Aktie', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 100}, 1: {'stockname': 'Henkel', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 50}}

    Die Daten sollen wie oben schon ausprobiert, in einer Redis Datenbank liegen. So weit auch kein großes Problem. ABER, der Zugriff auf diese Daten war dann meine nächste Hürde 🙂

    Ok, ich habe also mehrere Einträge im JSON File bzw. in der Datenbank. Wie komme ich da nun wieder dran. Ein paar ☕ später dann die Lösung.

    Wie komme ich an den einzelnen Eintrag, also über den Index??

    r1.json().get('stocks', 1)

    Gibt als Ergebnis

    {'stockname': 'Henkel', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 50}

    Ok, das passt schon mal. Somit kann man dann gewohnt auf die einzelnen Elemente zugreifen.

    print("TESTING", testing['stockname'])

    Ausgabe

    TESTING Henkel

    Ok, Teil 1 erledigt. Jetzt habe ich ja irgendwann mehrere Elemente in der Liste und brauch dann den letzten Index , um damit was machen zu können. Also, z.B. durch die Daten zu loopen.

    objkeys = r1.json().objkeys('stocks') print("Objkeys", objkeys)

    Ausgabe

    Objkeys ['0', '1']

    Ok, kommt eine Liste des Index zurück. Damit kann man arbeiten 😉

    Ich hatte dann zum Testen mittels einer while Schleife die Daten geladen, aber jetzt beim Tippen klingelt es und wir machen das schön mit enumerate 😉

    @staticmethod def load(): data = {} for count, value in enumerate(objkeys): testing = r1.json().get('stocks', count) data[count] = { "stockname": testing['stockname'], "wkn1": testing['wkn1'], "wkn2": testing['wkn2'], "quantity": testing['quantity']} return data

    Somit habe ich die Daten aus der Redis Datenbank in einem Objekt und kann damit arbeiten.

  • FrankMF

    PyPi - Pakete ein Sicherheitsproblem?

    Python3
    1
    0 Stimmen
    1 Beiträge
    90 Aufrufe
    Niemand hat geantwortet
  • FrankMF

    Python - Formatumwandlung str -> float

    Python3
    1
    0 Stimmen
    1 Beiträge
    565 Aufrufe
    Niemand hat geantwortet
  • FrankMF

    Restic UI - Stand Januar 2023

    PyWebIO
    1
    0 Stimmen
    1 Beiträge
    115 Aufrufe
    Niemand hat geantwortet
  • FrankMF

    PyWebIO - Footer bearbeiten

    PyWebIO
    1
    0 Stimmen
    1 Beiträge
    87 Aufrufe
    Niemand hat geantwortet
  • FrankMF

    Python3 - VSCodium Language Settings

    Python3
    3
    0 Stimmen
    3 Beiträge
    135 Aufrufe
    FrankMF

    Ich habe da jetzt gestern stundenlang mit rum gespielt, insbesondere Deinstallation, Neuinstallation, VSCode Installation usw. Das ging einfach nicht.

    Irgendwo meine ich dann gelesen zu haben, das VSCode auf python 3.9 festgenagelt ist und deswegen so einige Dinge nicht gehen.

    Nagelt mich darauf nicht fest, ich bin in dieser Coding Welt kein Profi.

    Dann fiel mir ein, das ich schon vor einigen Monaten mal kurz einen Blick in Pycharm geworfen hatte. Gefiel mir damals gar nicht.

    Das habe ich heute mal auf die Platte geworfen um zu schauen, ob das vernünftig mit dem o.g. Problem umgehen kann.

    6f1c3906-05a3-4126-81d4-7fdf6aa27faa-grafik.png

    Puuuh, da kann man ja noch viel mehr einstellen als bei VSCode, oder mindestens ähnlich viel. Das kann einen ganz schön überfordern. Also Stück für Stück die nächsten Tage.

    Was ist mir positiv aufgefallen?

    Wenn ich VSCodium neu installiert habe, habe ich unheimlich mit Python Versionen, pipenv usw. zu kämpfen gehabt. Bis da mein Projekt wieder lief, konnte schon mal was Zeit vergehen.

    Mit Pycharm Ordner ausgewählt, angeklickt das man dem Coder vertraut. Noch eine Python Version ausgewählt, danach fragt er das er eine pipenv Umgebung gefunden hat und diese nutzen möchte. Ja angeklickt und fertig. Keine zwei Minuten und das Projekt lief wieder 🤓

    Erster Git Commit ging auch sofort und ohne Murren.

    Schon mal ganz viele Pluspunkte gesammelt.

    Was mich aktuell beschäftigt, ist der Tab Problems, da hatte ich vorher deutlich weniger. Da muss ich mich noch was einarbeiten und schauen, wo man das alles einstellen kann.

    Ich halte euch auf dem Laufenden..

    Vielleicht fliegt ja das VSCo** Zeug runter!? Mal sehen..