使用todo-format检测并修正TODO注释格式

需积分: 9 0 下载量 80 浏览量 更新于2024-11-17 收藏 7KB ZIP 举报
资源摘要信息:"todo-format:检查给定文件中的 TODO 格式" 在软件开发过程中,代码注释是非常重要的组成部分,它可以帮助开发者记录下待完成的任务、代码的功能说明、以及特定逻辑的解释。特别是 "TODO" 注释,它通常用于标记需要未来处理的代码部分。"todo-format" 是一个用于检查代码文件中 "TODO" 格式的工具,确保其格式符合一定的规范,以提高代码的可读性和维护性。 根据给定的文件信息,"todo-format" 主要用于检查文本文件中 "TODO" 格式的正确性。正确的 "TODO" 格式例子为 "TODO(name): fix me",而 "todo Fix me" 则被视为无效的格式。工具的安装非常简单,使用 npm(Node.js 的包管理工具)进行全局安装:"npm install -g todo-format"。 "todo-format" 提供了一个选项,可以通过 `--json` 参数输出发现错误的单个数组。这为自动化脚本和持续集成提供了便利,可以确保在代码提交之前,所有的 "TODO" 注释都符合项目的标准。 作者是 Gleb Bahmutov,提供了麻省理工学院许可证(MIT License),允许用户自由地使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可和/或销售软件的副本,并允许向公众提供该软件,但同时声明如果软件不起作用,使用方不能责怪作者。 "todo-format" 的使用场景非常广泛,尤其是在多人协作的大型项目中。通过确保 "TODO" 注释的格式一致,它可以帮助开发者快速识别出代码中的待处理事项,并确保这些事项不会被遗忘。 在实际的开发实践中,正确的 "TODO" 格式不仅限于简单的文本提示,它还可以包括: 1. 待办事项的简短描述。 2. 对应的负责人或负责团队的标识。 3. 预计处理该事项的时间点或版本。 4. 相关的参考链接或文档,提供更多的背景信息。 "todo-format" 工具可以通过定义正则表达式来检查这些格式要求是否得到满足。例如,它可以设置规则来要求 "TODO" 后面必须跟随一个括号,括号内是负责人名称或缩写,紧接着是冒号和待办事项的描述。 此外,"todo-format" 还可以扩展其功能,例如: - 集成到编辑器或IDE(集成开发环境)插件中,以便在编写代码时实时检查。 - 配置 CI/CD(持续集成/持续部署)流程,使 "TODO" 格式检查成为构建过程中的一部分,确保所有提交的代码都符合规范。 - 与代码版本控制系统(如 Git)集成,跟踪 "TODO" 项的引入和解决情况。 总而言之,"todo-format" 是一个对提升代码质量、促进团队协作有积极作用的工具。它通过规范化 "TODO" 注释的格式,使得项目中未完成的任务更加透明,便于跟踪和管理。对于习惯使用 JavaScript 的开发者而言,这是一个非常实用的工具,可以帮助他们维护代码库的整洁性和可维护性。

start_time = time.time() othercon = 'Profile_Time >= "{}" and Profile_Time <"{}" and high_level > 338'.format(desday,tom_dt.strftime('%Y-%m-%d')) # apro_df 是[latitude,longitude,time,high_level,features]的格式,但是高度还没有std apro_ori, apro_df, apro_xr = get_apro_data_sql(con, apro_config, othercon, pos_merge=pos_df, multi_index=multi_index + ['high_level']) print('THE COST to get raw data table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time))) # TODO: 可能查不到数据,判断一下 if apro_df.shape[0] == 0: # 修改列名即可 apro_final_df = apro_df apro_final_df.rename(columns={'high_level':'Level'},inplace=True) print('THE {} DAY HAS NO APRO DATA'.format(desday)) else: # 高度标准化 apro_df['Level'] = apro_df.apply(apro_get_level, axis=1) apro_df = apro_df.drop(['high_level'], axis=1) apro_xr = apro_df.set_index(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).to_xarray() # 插值等 # 2. 插值 _, _, times, tlabels = get_apro_interp_attr(apro_xr, std_index_3d, desday,posrange) # 时间 apro_mean_xr = apro_xr.groupby_bins('Time', bins=times, labels=tlabels).mean('Time').rename( {'Time_bins': 'Time'}) # 位置 apro_mean_xr['Latitude'] = apro_mean_xr.Latitude.values.round(1) apro_mean_xr['Longitude'] = apro_mean_xr.Longitude.values.round(1) apro_mean_df = apro_mean_xr.to_dataframe().dropna(how='all').reset_index() # 最后 apro_final_df = apro_mean_df.groupby(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).mean().dropna(how='all') # apro_final_xr = apro_final_df.to_xarray() apro_final_df = apro_final_df.reset_index() # 修改时间 apro_final_df.Time = pd.to_datetime(apro_final_df['Time']) apro_final_df.Time = apro_final_df['Time'].apply(lambda x:x.replace(year=2023)) # Todo: 可以改成输入的年份 # 输出中间文件,可能是空文件 desday = desday.replace('2017','2023') outfile = os.path.join(apro_config.outpath,"apro_mid_{}.csv".format(desday)) apro_final_df.to_csv(outfile,index=False)

2023-07-15 上传