python-pro
在专家指导下构建现代Python应用
Python开发者常常面临过时实践和零散的工具知识。本技能提供Python 3.12+生产级专业知识，涵盖uv和ruff等现代工具、异步模式和性能优化，全方位助您提升技能。
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اختبرها
استخدام "python-pro". 设置带有用户认证的FastAPI项目
النتيجة المتوقعة:
- 项目结构，配置pyproject.toml用于uv、ruff、mypy、pytest
- 带有JWT认证端点的FastAPI应用（登录、注册、刷新）
- 用于请求/响应验证且带有适当类型提示的Pydantic模型
- 使用bcrypt的密码哈希和安全令牌生成
- 用于认证测试的pytest fixtures测试套件
استخدام "python-pro". 优化慢速数据处理循环
النتيجة المتوقعة:
- 识别迭代中瓶颈的性能分析摘要
- 使用生成器表达式重构代码以提高内存效率
- 使用NumPy进行数值运算的向量化替代方案
- 显示10倍性能提升的基准对比
- 解释每种优化方法的适用场景
التدقيق الأمني
آمنThis is a prompt-only skill containing only instructional text in SKILL.md with no executable code. Static analysis scanned 0 files with 0 lines of code, detecting no security patterns. The skill provides Python development guidance and best practices without any file system access, network calls, or command execution. Safe for publication.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
后端API开发
使用FastAPI构建生产级REST和GraphQL API，包括身份验证、验证、异步数据库访问和自动OpenAPI文档。
代码现代化
将遗留Python代码库迁移到现代标准，包括类型提示、异步模式、使用uv更新依赖管理，以及基于ruff的代码检查。
性能优化
使用cProfile、py-spy、异步模式和缓存策略对Python应用进行性能分析和优化，提升延迟和吞吐量。
جرّب هذه الموجهات
帮我创建一个使用现代工具的Python项目。需要uv进行包管理、ruff进行代码检查和格式化、mypy进行类型检查、pytest进行测试。生成pyproject.toml配置并解释每个工具的用途。
审查这段同步Python代码并使用asyncio将其重构为async/await模式。识别哪些操作是I/O密集型、可以从异步中受益。包括适当的错误处理并解释性能影响。
使用Pydantic v2模型、依赖注入、自定义异常处理程序和SQLAlchemy 2.0异步数据库访问设计一个具有完整类型安全的FastAPI应用。包括使用pytest fixtures的综合测试示例。
分析这个Python应用以识别瓶颈。针对内存使用、CPU密集型操作和数据库查询推荐具体的优化方案。包括优化前后的基准测试并解释每种优化策略的权衡。
أفضل الممارسات
- 在代码库中使用类型提示，并配合mypy严格模式进行早期错误检测
- 优先使用组合而非继承，遵循SOLID原则以提高代码可维护性
- 使用pytest编写测试，关键路径的覆盖率应超过90%
تجنب
- 避免使用捕获所有异常的裸except子句，包括SystemExit和KeyboardInterrupt
- 不要在函数定义中使用可变默认参数
- 切勿将密钥存储在源代码中，或在未经验证的情况下使用环境变量