version to 1.1.0

[YangSen-qn]

支持不配置 Bucket

[qiniu-x]

Unable to import 'mcp' (import-error)

Details

lint 解释

这个lint结果表明在代码中尝试导入一个名为 mcp 的模块，但该模块无法被找到。这通常是因为模块路径配置不正确或者模块本身不存在。

错误用法

# 错误的导入方式
import mcp

正确用法

1. 确保模块存在:

   • 确认 mcp 模块是否存在于你的项目目录中，或者是否安装在你的Python环境中。

2. 检查模块路径:

   • 如果 mcp 是一个自定义模块，确保它位于你的Python路径中。可以通过以下方式添加路径：

     import sys
     sys.path.append('/path/to/your/module')
     import mcp

3. 安装第三方模块:

   • 如果 mcp 是一个第三方模块，确保你已经通过包管理工具（如 pip）正确安装了它：

     pip install mcp

4. 使用相对导入或绝对导入:

   • 确保你在正确的文件中进行导入。例如，如果你在一个包的子目录中，应该使用相对导入：

     from .. import mcp

   • 或者使用绝对导入：

     from your_package import mcp

通过以上步骤，你应该能够解决 Unable to import 'mcp' (import-error) 的问题。

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[qiniu-x]

standard import "typing.List" should be placed before third party import "fastjsonschema" (wrong-import-order)

Details

lint 解释

这个lint结果表明在代码中，标准库的导入语句（如 typing.List）应该放在第三方库的导入语句之前。这样可以保持代码的可读性和一致性。

错误用法

import fastjsonschema
from typing import List

在这个示例中，fastjsonschema 是一个第三方库的导入语句，而 typing.List 是标准库的导入语句。正确的顺序应该是先导入标准库的模块，然后再导入第三方库的模块。

正确用法

from typing import List
import fastjsonschema

在这个示例中，typing.List 的导入语句放在了 fastjsonschema 之前，符合lint规则的要求。

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[qiniu-x]

standard import "dataclasses.dataclass" should be placed before third party import "fastjsonschema" (wrong-import-order)

Details

lint 解释

这个lint结果表明在代码文件中，标准库的导入语句应该放在第三方库的导入语句之前。具体来说，dataclasses.dataclass 是Python标准库的一部分，而 fastjsonschema 是一个第三方库。

错误用法

import fastjsonschema
from dataclasses import dataclass

在这个示例中，fastjsonschema 的导入语句在 dataclasses 的导入语句之前，违反了lint规则。

正确用法

from dataclasses import dataclass
import fastjsonschema

在这个示例中，dataclasses 的导入语句放在了 fastjsonschema 的导入语句之前，符合lint规则。

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[qiniu-x]

Missing function or method docstring (missing-function-docstring)

Details

lint 解释

这个lint结果表明在代码中缺少函数或方法的文档字符串（docstring）。文档字符串是用于描述函数、类或模块用途和行为的字符串，通常放在定义之前。它有助于其他开发者理解代码的功能。

错误用法

def calculate_sum(a, b):
    return a + b

在这个例子中，calculate_sum 函数缺少文档字符串。

正确用法

def calculate_sum(a, b):
    """
    计算两个数的和
    
    参数:
    a (int): 第一个加数
    b (int): 第二个加数
    
    返回:
    int: 两个数的和
    """
    return a + b

在这个例子中，calculate_sum 函数添加了一个文档字符串，描述了函数的功能、参数和返回值。

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[qiniu-x]

Final newline missing (missing-final-newline)

Details

lint 解释

这个lint结果表明在文件的末尾缺少一个换行符（final newline missing）。根据代码风格指南，每个文件应该以一个换行符结束，这样可以确保文件内容不会被其他文本意外地连接在一起。

错误用法

# 这是一个错误的示例，文件末尾没有换行符
def example_function():
    print("Hello, World!")

正确用法

# 这是一个正确的示例，文件末尾有一个换行符
def example_function():
    print("Hello, World!")

# 注意：在最后一行后面有一个空的换行符

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[qiniu-x]

Missing module docstring (missing-module-docstring)

Details

lint 解释

missing-module-docstring 是一个常见的代码质量检查，用于确保每个模块（即 .py 文件）都有一个文档字符串。文档字符串是位于文件顶部的字符串，通常用三引号括起来，用于描述模块的功能和用途。

错误用法

以下是一个缺少模块文档字符串的示例：

# version.py

def get_version():
    return "1.0.0"

在这个例子中，version.py 文件没有包含任何文档字符串。

正确用法

以下是添加了模块文档字符串的正确示例：

"""
This module provides functions to manage and retrieve the version information of the application.
"""

def get_version():
    return "1.0.0"

在这个例子中，version.py 文件顶部包含了一个文档字符串，描述了该模块的功能。

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[qiniu-x]

Use lazy % formatting in logging functions (logging-fstring-interpolation)

Details

lint 解释

logging-fstring-interpolation 是一个lint规则，用于检查在日志记录函数中使用懒惰的 % 格式化。这个规则建议使用更现代和易读的格式化方法，如 f-string 或 str.format()。

错误用法

以下是一个使用 % 格式化的错误示例：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

user_id = 123
logger.debug("User ID: %d" % user_id)

在这个例子中，日志消息使用了 % 格式化方法。

正确用法

以下是一个使用 f-string 的正确示例：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

user_id = 123
logger.debug(f"User ID: {user_id}")

在这个例子中，日志消息使用了 f-string 格式化方法，这是一种更现代和易读的格式化方式。

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[qiniu-x]

Use lazy % formatting in logging functions (logging-fstring-interpolation)

Details

lint 解释

logging-fstring-interpolation 是一个lint规则，用于检查在日志记录函数中使用懒惰的字符串格式化（lazy string formatting）。懒惰的字符串格式化意味着只有在实际需要时才进行字符串格式化，而不是在记录日志时就立即进行。这可以提高性能，特别是在日志级别设置为不记录某些信息时。

错误用法

以下是一个使用非懒惰字符串格式化的示例：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

user_id = 123
username = "john_doe"
logger.debug("User %s logged in with ID %d" % (username, user_id))

在这个例子中，字符串格式化在记录日志时立即进行，即使日志级别设置为不记录 DEBUG 级别的信息。

正确用法

以下是一个使用懒惰字符串格式化的示例：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

user_id = 123
username = "john_doe"
logger.debug("User %s logged in with ID %d" % (username, user_id))

在这个例子中，字符串格式化在记录日志时立即进行，即使日志级别设置为不记录 DEBUG 级别的信息。

错误用法

以下是一个使用非懒惰字符串格式化的示例：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

user_id = 123
username = "john_doe"
logger.debug("User %s logged in with ID %d" % (username, user_id))

在这个例子中，字符串格式化在记录日志时立即进行，即使日志级别设置为不记录 DEBUG 级别的信息。

正确用法

以下是一个使用懒惰字符串格式化的示例：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

user_id = 123
username = "john_doe"
logger.debug("User %s logged in with ID %d" % (username, user_id))

在这个例子中，字符串格式化在记录日志时立即进行，即使日志级别设置为不记录 DEBUG 级别的信息。

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[qiniu-x]

Use lazy % formatting in logging functions (logging-fstring-interpolation)

Details

lint 解释

logging-fstring-interpolation 是一个lint规则，用于检查在日志记录函数中使用懒惰的字符串格式化（lazy string formatting）。懒惰的字符串格式化意味着只有在实际需要时才进行字符串格式化，而不是在记录日志时就立即进行。这可以提高性能，特别是在日志级别设置为不记录某些信息时。

错误用法

以下是一个使用非懒惰字符串格式化的示例：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

user_id = 123
username = "john_doe"
logger.debug("User %s logged in with ID %d" % (username, user_id))

在这个例子中，字符串格式化在记录日志时立即进行，即使日志级别设置为不记录 DEBUG 级别的信息。

正确用法

以下是一个使用懒惰字符串格式化的示例：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

user_id = 123
username = "john_doe"
logger.debug("User %s logged in with ID %d" % (username, user_id))

在这个例子中，字符串格式化在记录日志时立即进行，即使日志级别设置为不记录 DEBUG 级别的信息。

错误用法

以下是一个使用非懒惰字符串格式化的示例：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

user_id = 123
username = "john_doe"
logger.debug("User %s logged in with ID %d" % (username, user_id))

在这个例子中，字符串格式化在记录日志时立即进行，即使日志级别设置为不记录 DEBUG 级别的信息。

正确用法

以下是一个使用懒惰字符串格式化的示例：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

user_id = 123
username = "john_doe"
logger.debug("User %s logged in with ID %d" % (username, user_id))

在这个例子中，字符串格式化在记录日志时立即进行，即使日志级别设置为不记录 DEBUG 级别的信息。

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