前言
PyHubWeekly每週定期更新，精選GitHub上優質的Python項目/小工具。
我把PyHubWeekly託管到了Github，感興趣的可以搜索Github項目PyHubWeekly，如果喜歡，麻煩給個Star支持一下吧。此外，歡迎大家通過提交issue來投稿和推薦自己的項目~
本期為大家推薦GitHub上5個優質的Python項目，它們分別是：
- pre-commit
- beets
- Picard
- pydantic
- airflow
下面分別來介紹一下上述5個GitHub項目。
pre-commit
Star：4k
代碼規範檢查是項目上線過程中必不可少的一環，在大多數情況下，我們都是把代碼提交到代碼庫再進行靜態檢查。但是，為什麼不從最源頭把這個問題解決呢？
pre-commit是一款由Python開發的git hooks工具，它能夠在合入代碼，提交commit時對代碼進行規範檢查和格式化，這樣就能夠從根源上解決代碼規範的問題，而不是把代碼合入到代碼庫中再統一解決，這樣不僅耗時，而且繁瑣。
我們下面以Python項目中使用為例進行介紹，但是，它不僅適用於Python，它能夠適用於所有編程語言。
安裝
<code>pip install pre-commit/<code>
配置文件
安裝之後需要修改一下配置文件，.pre-commit-config.yaml，
<code>repos:
- repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
rev: v2.3.0
hooks:
- id: check-yaml
- id: end-of-file-fixer
- id: trailing-whitespace
- repo: https://github.com/psf/black
rev: 19.3b0
hooks:
- id: black/<code>
使用
<code>pre-commit install
git commit -m "Add super awesome feature"/<code>
提交commit之後就可以看到，它會用到兩個工具black和flake8。black我在第七期介紹過這款工具，它是一款高效的代碼格式化工具，用於修改代碼格式。flake8是一款格式檢查工具。
beets
Star：9.2k
beets是一款音樂收藏輔助工具，它能夠讓音樂收藏一勞永逸。它會對你的集合進行分類，並在此過程中自動增強其元數據。然後，它通過提供的一組工具來操作和訪問你的音樂。
安裝
<code>pip install beets/<code>
具體使用教程可以查看文檔。
Picard
Star：2k
Picard是一款由Python開發的跨平臺音樂標記工具，它能夠在Linux/Mac OS X/Windows多個平臺上進行使用。
Picard支持大多數音頻文件格式，能夠使用音頻AcoustIDs，執行CD查找和磁盤ID提交，並且具有出色的Unicode支持。
pydantic
Star：2.5k
使用過Python的應該都很清楚，Python是一種對數據類型非常弱化的一種編程語言。在編寫Python程序時，你不需要去關心數據的類型。但是，這對於閱讀代碼和調試代碼卻帶來了很多麻煩，因此，我們還是需要養成C++/Java那樣的好習慣，應該關注數據類型。
pydantic是一款使用Python類型提示對Python項目進行數據驗證和設置管理的工具。
安裝
<code>pip install -U pydantic/<code>
示例
<code>from datetime import datetime
from typing import List, Optional
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
id: int
name = 'John Doe'
signup_ts: Optional[datetime] = None
friends: List[int] = []
external_data = {'id': '123', 'signup_ts': '2017-06-01 12:22', 'friends': [1, '2', b'3']}
user = User(**external_data)
print(user)
#> User id=123 name='John Doe' signup_ts=datetime.datetime(2017, 6, 1, 12, 22) friends=[1, 2, 3]
print(user.id)
#> 123/<code>
通過上述示例我們可以看出，通過繼承pydantic中的BaseModel，能夠對傳入的參數進行數據類型的校驗和修正，這樣能夠避免開發過程中難以定位的問題。
airflow
Star：16k
airflow一個通過編程方式編寫、調度和監視工作流的平臺。
為什麼調度、監視工作流的方式有很多，卻偏偏選擇airflow呢？
因為，當工作流被定義為代碼時，它們變得更加可維護、版本化、可測試性和協作性，通過定義airflow有向無環圖工作流可以實現如下優點，
- 動態
- 可擴展
- 簡潔清晰
閱讀更多 Jackpop 的文章
