pre-commit-golang 使用教程
2024-08-19 14:29:32作者:曹令琨Iris
项目介绍
pre-commit-golang 是一个为 Go 语言项目设计的 pre-commit 钩子集合。pre-commit 是一个用于管理和维护多语言 pre-commit 钩子的框架,而 pre-commit-golang 提供了一些特定的钩子,帮助开发者在提交代码前自动执行代码检查、格式化和测试等任务,从而提高代码质量和一致性。
项目快速启动
安装 pre-commit
首先,你需要在你的开发环境中安装 pre-commit。你可以使用以下命令通过 brew 安装:
brew install pre-commit
配置 pre-commit
在你的 Go 项目根目录下创建一个名为 .pre-commit-config.yaml 的文件,并添加以下内容:
repos:
- repo: https://github.com/dnephin/pre-commit-golang
rev: master
hooks:
- id: go-fmt
- id: go-vet
- id: go-lint
安装钩子
运行以下命令以安装钩子:
pre-commit install
使用钩子
现在,当你执行 git commit 命令时,pre-commit 会自动运行你在 .pre-commit-config.yaml 中配置的钩子。
应用案例和最佳实践
应用案例
假设你有一个 Go 项目,你希望在每次提交代码前自动格式化代码并进行静态分析。通过使用 pre-commit-golang,你可以轻松实现这一目标。以下是一个具体的应用案例:
- 代码格式化:使用
go-fmt钩子自动格式化 Go 代码。 - 静态分析:使用
go-vet和go-lint钩子进行静态代码分析,确保代码质量。
最佳实践
- 定期更新钩子:定期更新
pre-commit-golang钩子以获取最新的功能和修复。 - 自定义钩子:根据项目需求自定义钩子,例如添加代码覆盖率检查或安全扫描。
- 文档和培训:确保团队成员了解并遵循 pre-commit 的使用规范,定期进行培训和文档更新。
典型生态项目
golangci-lint
golangci-lint 是一个快速且可配置的 Go 代码静态分析工具,支持多种 linter 并行运行。它可以与 pre-commit 结合使用,进一步提高代码质量。
go-unit-tests
go-unit-tests 钩子用于在提交代码前自动运行单元测试,确保所有测试通过。这有助于防止引入新的错误。
通过结合这些生态项目,你可以构建一个强大的 Go 项目开发和代码质量保证流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1