建议结合 pylint --help 的提示进行 学习和检索。介绍完pylint的基本情况，我们来结合一个实例进行详细说明。
2).实例演示说明
这里我找了自己刚学python时写的一段代码进行测试:
import pandas as pd
data = []
char_replace_dict = {':':'\t', '（':'(', '）':')', '，':','}
with open('xmq_survey.txt', 'r', encoding = 'utf-8') as file:
for line in file.readlines():
for key, value in char_replace_dict.items():
line = line.replace(key, value)#原来这个是深度引用
#这条代码比自己写的简介的多，也更python
data.append(line)
with open('survey.txt', 'w', encoding = 'utf-8') as file:
for line in data:
file.write(line)
raw_data = pd.read_table('survey.txt', delimiter = '\t', header = None) #查看read_table函数的用法
raw_data.columns = ['Name', 'Raw Info']
raw_data.count()
print('successful')
乍一看好像没什么大问题，但是经过pylint检查后却给出了一堆问题提示(下图)，我们来看检查结果，每行以大 写字母+冒号开头的信息都是一处反馈提示。
其中开头的大写字母表示错误类型(主要有C\R\W\E\F几类);以逗号间隔的两个数字表示发现问题的位置(行和 列);其后是对问题的具体描述，括号里的内容称为message id，可以简单理解为错误类型的详细分类，通过
pylint --help-msg= 指令可以查看这个问题的的详细信息 。
C——违反代码风格标准;
R——代码结构较差;
W——关于细节的警告;
E——代码中存在错误;
F——导致Pylint无法继续运行的错误。
例如，我们执行 pylint --help-msg=trailing-newlines 指令，会在控制台输出对 trailing-newlines 这种问题的详细描述:
pylint输出的最后一行是其对本次检测的评分，满分为10分，可以看到我的代码本次评分为0分T_T。
既然知道了自 己的代码哪里不规范，就去针对性地改正吧，根据提示结果首先将函数参数赋值 = 两边的空格去掉，再将多余的空 行去掉，然后运行一下pylint再次进行检测，得到如下结果:
可以看到，刚才修改过的代码相关问题提示已经没有了，评分也从0分提高到了3.33分。但是仍然有很多问题，这里就要注意了，PEP8并不是要百分百遵守的，当遵循PEP 8规范会使代码可读性变差、会跟周围代码风格不一致的时候，还是要遵循自己的判断。
这种情况下，pylint也提供了一种操作，可以手动屏蔽某些问题提示，以刚才的代码为例，剩下的几个问题主要是因为使用了Tab键、变量命名不规范、缺少文档说明造成的，我们可以使用
pylint --disable=mixex-indentation,invalid-name,missing-docstring 模块名称 命令对相关规范进行屏蔽重新检 测，发现问题提示全部消除，评分也提升到了10分。
一段20行的代码就检测到如此之多的问题提示，虽然手动修改代码有助于对PEP 8规范的学习，但当项目文件比较 多、脚本代码很长的时候，实在是一个不小的工作量，因此就出现了能够自动优化代码风格的工具。
3、自动优化工具Black
在众多代码格式化工具中，Black算是比较新的一个，它最大的特点是可配置项比较少，个人认为这对于新手来说是件好事，因为我们不必过多考虑如何设置Black，让 Black 自己做决定就好。
1).安装与使用
与pylint类似，直接pip install black即可完成该模块的安装，不过black依赖于Python 3.6+，但它仍然可以格式化Python2的代码。
在使用方面black默认读取指定python文件并对其进行代码规范格式化，然后输出到原文件。
l = [1,
2,
3,
]
例如，我们将上面这段代码保存为test.py，然后在控制台执行 black test.py 指令，再次打开test.py，发现其中 的代码变成了这个样子:
l = [1, 2, 3]
当然，Black的封装程度再高也是有自定义配置项的，例如使用--version查看版本、使用--help查看帮助信息、使用--diff将修改信息输出到控制台而不更改原文件，下面我们还是结合一个实例来进行演示说明。
2).实例演示说明
这里我们仍然使用pylint部分的代码进行演示。通过上面的操作我们知道，对这段代码直接使用pylint进行测试会输出很多问题提示，并给出一个评分0。现在我们首先使用black对其进行格式化，得到以下代码：
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
data = []
char_replace_dict = {':':'\t', '（':'(', '）':')', '，':','}
with open('xmq_survey.txt', 'r', encoding = 'utf-8') as file:
for line in file.readlines():
for key, value in char_replace_dict.items():
line = line.replace(key, value)#原来这个是深度引用
#这条代码比自己写的简介的多，也更python
data.append(line)
with open('survey.txt', 'w', encoding = 'utf-8') as file:
for line in data:
file.write(line)
raw_data = pd.read_table('survey.txt', delimiter = '\t', header = None) #查看read_table函数的用法
raw_data.columns = ['Name', 'Raw Info']
raw_data.count()
print('successful')
可能看起来修改前后的代码差异并不十分明显，实质上black已经对代码中参数赋值 = 两端的空格、注释的格式、 制表符等进行了替换和修改，我们使用pylint来进行验证，执行 pylint 模块名称 命令，得到如下结果:
可以看到，相对于最初的文件，评分从0分提高到7.3分，输出的问题提示少了很多，剩余的问题主要是缺少说明文档、变量命名不规范.black对于提高我们代码规范性价比也是非常高的。
如果不想black直接对原文件进行修改，而是想看看它对代码中的哪些地方进行了改动的话，可以使用--diff参数，执行black --diff 文件名称，black会将相关信息输出到控制台（下图，其中-表示源代码，+表示建议修改后的代码），而不会对原文件进行修改。
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