Ivy项目Python代码格式化工具扩展方案

背景介绍

在Ivy项目中，团队开发了一个自定义的pre-commit lint钩子，专门用于格式化Python前端代码。这个格式化工具将代码分为"helpers"和"main"两个主要部分，并按照字母顺序对函数进行排序。这种组织方式通过特定的正则表达式模式实现，确保了代码的一致性和可维护性。

当前挑战

随着项目发展，需要将这个格式化工具扩展到Ivy的后端和Stateful API部分。与前端简单的"helpers"和"main"分类不同，后端和Stateful API需要更复杂的组织结构：

1. 需要保留现有的分类标题，如"Array API Standard"、"Extras"等
2. 这些标题用于区分符合标准的功能和额外功能
3. 新功能会不断被添加到各个分类中

解决方案设计

为了适应后端和Stateful API的需求，我们提出了以下格式化方案：

代码结构模板

# 全局导入
<全局导入语句>

# 局部导入
<局部导入语句>

# 全局声明
<全局变量、模式栈、初始化器、延迟评估类型提示等>

# 辅助函数 #
# -------- #
<子模块专用的私有辅助函数>

# 类定义
<子模块中的类定义>

# <功能部分标题1>
<按字母顺序排列的第1部分函数，包括相关赋值语句>

# <功能部分标题2>
<按字母顺序排列的第2部分函数>

...
# <功能部分标题n>
<按字母顺序排列的第n部分函数>

实现要点

1. 保留现有标题：确保所有现有的功能分类标题保持不变
2. 标题下排序：在每个标题部分内，按照字母顺序排列函数
3. 结构清晰：保持代码组织的层次性和可读性
4. 自动化处理：通过正则表达式识别和分类各个部分

技术优势

这种格式化方案具有以下优点：

1. 一致性：整个项目采用统一的代码组织方式
2. 可维护性：清晰的代码结构便于后续维护和扩展
3. 可读性：开发者可以快速定位特定功能
4. 自动化：通过pre-commit钩子自动执行，减少人为错误

实施建议

在实施过程中，需要注意以下几点：

1. 逐步迁移：先在小范围测试，再逐步扩展到整个项目
2. 版本控制：确保格式化修改不会影响功能逻辑
3. 团队协作：确保所有开发者了解并遵循新的格式化规则
4. 文档更新：同步更新相关文档，说明新的代码组织方式

这种扩展方案已经在之前的尝试中得到验证，可以作为项目代码标准化的重要一步。