bossjones

Diese Skill-Dokumentation bietet Beispiele für das Ausführen von Python-ASGI-Anwendungen mit Uvicorn. Sie behandelt Entwicklungsserver mit Hot-Reload, Produktionsbereitstellung mit Workern, SSL-Konfiguration und Docker-Integration.

Python-Anwendungen erzeugen oft unstrukturierte Log-Nachrichten, die schwer zu analysieren und zu debuggen sind. Structlog transformiert Logs in strukturierte Daten mit Kontext, was das Debuggen beschleunigt und die Log-Analyse zuverlässiger macht.

Diese Skill bietet sofort einsetzbare SQLAlchemy 2.0+ Muster für asynchrone Datenbankoperationen. Es enthält typsichere Modelle, CRUD-Operationen, Beziehungen und Performance-Optimierungen für die Erstellung robuster Datendienste.

Das Testen externer APIs ist aufgrund von Netzwerkabhängigkeiten und Rate Limits unzuverlässig und langsam. pytest-recording erfasst HTTP-Interaktionen als wiederverwendbare YAML-Kassetten für schnelle, deterministische Tests. Verwenden Sie diese Skill, um API-Aufrufe zu mocken, sensible Zugangsdaten zu filtern und VCR-Konfigurationsprobleme zu debuggen.

Das Schreiben von Unit-Tests erfordert die Isolierung von Code von Abhängigkeiten. Diese Fähigkeit bietet Muster für Mocking, Patching, Spying und Stubbing in pytest mit dem pytest-mock Plugin und der unittest.mock API.

Erstellen Sie zuverlässige Test-Suiten für Python-Code mit pytest-Fixtures, Parametrisierung und Async-Unterstützung. Das Framework übernimmt automatisch Test-Erkennung, Setup, Teardown und Reporting.

Hören Sie auf, Daten-Typ-Fehler zu debuggen, und fangen Sie sie ab, bevor sie Ihren Code brechen. Pydantic validiert Ihre Datenstrukturen mit Python-Type-Annotationen und konvertiert und validiert Eingaben automatisch mit detaillierten Fehlermeldungen.

HTTP-Anfragen in Python mit synchronen und asynchronen APIs durchführen. HTTPX unterstützt HTTP/1.1 und HTTP/2, Streaming, Authentifizierung und Timeouts für Produktionsanwendungen.

FastAPI ist ein modernes Python-Web-Framework für die Erstellung von APIs mit automatischer Validierung und Dokumentation. Diese Fähigkeit bietet sofort einsetzbare Code-Muster für Endpunkte, Dependency Injection und Tests, sodass Sie produktionsreife APIs schneller erstellen können.

Docker-Containerisierung vereinfacht Entwicklung und Bereitstellung, indem Anwendungen mit Abhängigkeiten in portable Container verpackt werden. Diese Fähigkeit bietet professionelle Workflows von der Entwicklung bis zur Produktion mit Optimierungs- und Debugging-Tools.

Die manuelle Erstellung von API-Dokumentation ist zeitaufwändig und veraltet schnell. Dieses Skill generiert automatisch umfassende Markdown-Dokumentation aus Python-Quellcode, indem es Docstrings, Type Hints und Codestruktur extrahiert und in gut organisiertes Referenzmaterial umwandelt.

Automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben und Hintergrundjobs in Python-Anwendungen. APScheduler bietet Cron-basierte, intervallbasierte und datumsbasierte Planung mit Unterstützung für asynchrone Ausführung und mehrere Persistenz-Backends.

Die manuelle Verwaltung von Datenbankschema-Änderungen ist fehleranfällig und schwer nachvollziehbar. Diese Skill bietet umfassende Alembic-Patterns für SQLAlchemy-Projekte und ermöglicht sichere, versionskontrollierte Datenbankmigrationen mit Async-Unterstützung und Best Practices.