又一 Python 神奇库 -- Ruff !

你是否曾盯着终端，焦灼地等待 flake8 和 black 跑完一个大型项目？又或者被 isort 和 autoflake 的配置搞得晕头转向？别担心，今天介绍的这款 “All-in-One”神器，能让你彻底告别工具链的臃肿与缓慢。

大家好，我是你们的老朋友。在Python开发中，维护代码风格和质量是一道必答题。但传统的答案——用Flake8检查代码、用Black格式化、用isort排序导入——这套组合拳虽好，却有几个痛点：速度慢、配置散、工具多。

直到我遇见了它——Ruff。一个用Rust写的，号称比现有工具快10-100倍的Python代码“闪电侠”。它不止快，更能一站式完成代码检查（Lint）和格式化（Format），替代你桌面上那一排工具。

Ruff是什么？

Ruff 是一款用 Rust 编写的超高速 Python 代码检查器和格式化工具。它的设计目标是比 Flake8、Black 和 isort 等现有工具快 10 到 100 倍，同时提供统一的代码质量管理界面。Ruff 可以用一个速度极快的解决方案替代包括 Flake8、Black、isort、pyupgrade 和 autoflake 在内的多个工具。

今天，就让我们用一篇文章的时间，彻底掌握这个新时代的Python开发利器。

一、Ruff初体验：快到难以置信的安装与上手

Ruff的核心优势就是快。有多快？官方数据显示，检查像pandas这样庞大的代码库，Flake8需要30秒，而Ruff仅需0.5秒。这种速度意味着你可以在保存文件时实时检查，而无需任何等待。

安装它，只需要一行命令：

# 推荐使用 uv，体验如飞uv add ruff --dev# 或者用 pippip install ruff

上手更是简单到离谱。 假设我们有一个“脏兮兮”的Python文件 example.py：

# example.py - 一个充满“问题”的示例文件from typing import Iterableimport os  # 未使用的导入import sys # 未使用的导入defsum_even_numbers(numbers: Iterable[int]) -> int:"""Given an iterable of integers, return the sum of all even numbers."""return sum(        num for num in numbersif num % 2 == 0    )unused_var = 42# 定义了但未使用的变量

让我们请Ruff医生来诊断一下：

# 1. 代码检查 (Lint)ruff check example.py

输出：

example.py:3:8: F401 [*] `os` imported but unusedexample.py:4:8: F401 [*] `sys` imported but unusedexample.py:11:1: F841 Local variable `unused_var` is assigned to but never usedFound 3 errors.[*] 2 fixable with the `--fix` option.

看，它精准地找到了未使用的导入和变量。更棒的是，它还提示有2个问题可以自动修复！

# 2. 一键自动修复ruff check --fix example.py

运行后，os 和 sys 的导入语句被自动删除。修复后的文件清爽多了。

# 3. 代码格式化 (Format)ruff format example.py

输出：1 file reformatted现在，你的代码不仅正确，而且风格统一（比如自动调整了缩进和换行）。

看，仅仅3条命令，我们就完成了从检查、修复到格式化的全过程。 这效率，是不是像给开发流程装上了涡轮增压？

二、配置化实战：如何为你的项目量身定制？

Ruff的强大之处在于其高度可配置性。它支持 pyproject.toml、ruff.toml 或 .ruff.toml 配置文件，且配置是级联的，非常适合monorepo项目。

一个标准的 pyproject.toml 配置可能长这样：

[tool.ruff]# 全局设置line-length = 88          # 和Black默认保持一致target-version = "py310"  # 你的项目Python版本[tool.ruff.lint]# 选择要启用的规则集，Ruff有800+条规则！select = [    "E",   # pycodestyle 错误    "W",   # pycodestyle 警告    "F",   # Pyflakes (类似未使用变量/导入的核心检查)    "UP",  # pyupgrade (自动升级Python语法)    "B",   # flake8-bugbear (常见bug预防)    "I",   # isort (导入排序，直接替换isort！)    "C4",  # flake8-comprehensions (推导式优化)]# 忽略某些规则ignore = ["E501"]  # 暂时忽略“行过长”，让formatter处理[tool.ruff.format]# 格式化器设置，保持团队风格统一quote-style = "double"     # 字符串使用双引号indent-style = "space"     # 缩进使用空格skip-magic-trailing-comma = false # 保留末尾逗号，便于diff

进阶技巧：按文件/目录配置规则有时候，测试文件或迁移脚本需要特殊照顾，Ruff可以轻松实现：

[tool.ruff.lint.per-file-ignores]# 在测试文件中允许使用 `assert` (S101规则)"tests/**/*.py" = ["S101"]# 在 `__init__.py` 中，未使用的导入可能是对外暴露的API，可以忽略"**/__init__.py" = ["F401"]

一键迁移： 如果你从 Black + isort + Flake8 迁移过来，Ruff可以无缝接手你的旧配置，让你无痛切换。

三、融入工作流：让Ruff成为你的开发守护神

单独使用命令已经很棒，但将Ruff集成到你的开发环境和CI/CD中，才能发挥最大威力。

1. 编辑器集成（以VS Code为例）安装官方 Ruff 扩展后，在 settings.json 中加入：

{"[python]": {"editor.defaultFormatter": "charliermarsh.ruff","editor.codeActionsOnSave": {"source.organizeImports": "always", // 保存时自动整理导入（用Ruff的I规则）"source.fixAll": "always"// 保存时自动修复所有可修复问题        }    }}

从此，保存即规范，编码体验行云流水。

2. 预提交钩子（Pre-commit）在 .pre-commit-config.yaml 中配置：

repos:-repo:https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commitrev:v0.12.8# 使用最新版本hooks:# Ruff linting-id:ruffargs:[--fix]# 提交前自动修复# Ruff formatting-id:ruff-format

这样，不规范的代码根本无法被提交到仓库。

3. CI/CD 集成（以GitHub Actions为例）在 .github/workflows/lint.yml 中创建流水线：

name:Lint&Formaton:[push,pull_request]jobs:ruff:runs-on:ubuntu-lateststeps:-uses:actions/checkout@v4-name:RunRuffuses:astral-sh/ruff-action@v1with:args:"check --fix ."# 在CI中也可以尝试自动修复-name:CheckFormattingrun:ruffformat--check.# 检查格式化是否符合要求

确保团队每一次合并请求的代码都是整洁的。

写在最后

Ruff的出现，堪称Python工具链的一次“降维打击”。它用极致的速度和统一的设计，解决了多年以来Python代码质量工具“散、慢、繁”的痛点。

总结一下，它的核心优势：

1. 极速：Rust赋能，告别等待。
2. 全能：一统Lint和Format，替换多个工具。
3. 易用：配置简单，开箱即用，迁移平滑。
4. 生态友好：完美融入现代开发工作流（编辑器、Git、CI）。

如果你的团队还在为维护复杂的代码质检工具链而烦恼，或者受困于缓慢的检查速度，Ruff无疑是当前最优、最未来的选择。

是时候给你的项目来一次“工具链升级”了。 你尝试过Ruff了吗？在从传统工具迁移的过程中遇到了什么有趣的问题或惊喜？欢迎在评论区分享你的体验！