Desarrollar código limpio de Python

Posted on dom 15 noviembre 2020 in Tutorial de Python • 14 min read

En artículo anterior (Herramientas de Python para desarrollar código seguro y de calidad) se tocó el tema de herramientas que facilitan a cumplir el PEP8 de Python, mejoras de seguridad del código y formateo del mismo, en este caso se usa circle-ci para las evaluaciones.

En este artículo se usará la evaluación antes de subir código a un repositorio de git. El artículo se basa en los siguientes artículos:

Se volvera a tocar las herramientas que se explicaron en el artículo anterior.

El código que se usará para evaluar es el siguiente (no cumple con las comprobaciones):

import numpy as np
from scipy import signal as sp
import matplotlib.pylab as plt
import scipy.signal as signal
import scipy.stats as stats
import streamlit as st


def u(amplitud, t):
    """Función escalón unitario

    Args:
        amplitud (int): Amplitud del escalon
        t (list): Lista de tiempo

    Returns:
        list: Lista de valores
    """
    return amplitud*np.piecewise(t, [t < 0.0, t >= 0.0], [0, 1])


def OndaCuadrada(amplitud, t, fs=1):
    """Función  de Onda Cuadrada

    Args:
        amplitud (int): Amplitud de la segnal
        t (list): Lista de valores de tiempo
        fs (int, optional): Frecuencia.. Defaults to 1.

    Returns:
        list: Lista de valores
    """
    return ((sp.square(2 * fs*t)) * (amplitud / 2.0)) + (amplitud / 2.0)


def segnal_triangular(amplitud, simetria, t, fs=1):
    """Señal triangular 

    Args:
        amplitud (int): Amplitud de la señal
        simetria (float): simetria de la señal
        t (list): Lista de valores que definen el tiempo.
        fs (int, optional): Frecuencia de la señal. Defaults to 1.

    Returns:
        list: Lista de valores de la señal
    """
    return amplitud*(signal.sawtooth(2 * np.pi * fs * t, simetria))


def seno(amplitud, t, fs=1):
    """ Onda Seno

    Args:
        amplitud (int): Amplitud de la señal
        t (list): Lista de valores de tiempo
        fs (int, optional): Frecuencia de la señal. Defaults to 1.

    Returns:
        list: Lista de valores de la señal de seno
    """
    return amplitud*np.sin(fs*t)


def coseno(amplitud, t, fs=1):
    """Señal de coseno

    Args:
        amplitud (int): Amplitud de la señal
        t (list): lista de valores para generar la señal
        fs (int, optional): Frecuencia de la señal. Defaults to 1.

    Returns:
        list: Lista de valores de la señal
    """
    return amplitud*np.cos(fs*t)


def tiempo(lim_inf, lim_sup, n):
    """Lista de valores que definen el tiempo de la señal

    Args:
        lim_inf (int): Límite inferior del tiempo 
        lim_sup (int): Límite superior del tiempo
        n (int): Cantidad de valores a generar del tiempo

    Returns:
        list: Lista de valores del tiemmpo
    """
    return np.linspace(lim_inf, lim_sup, n)


def plot_signal(xi, xf, yi, yf, t, titulo, etiqueta, values):
    """Generación de la gráfica de la señal.

    Args:
        xi (int): x inicial
        xf (int): x final
        yi (int): y inicial
        yf (int): y final
        t (list): lista de valores de tiempo
        titulo (str): Título de la gráfica
        etiqueta (str): Etiqueta de la señal.
        values (list): Valores de la señal 
    """
    plot(t, values, 'k', label=etiqueta, lw=2)
    xlim(xi, xf)


def main():
    # Definir título
    st.title("Generación de gráficas de señales")
    st.sidebar.header("Entradas:")
    segnales = ["Escalon Unitario", "Onda Cuadrada",
                "Onda triangular", "Seno", "Coseno"]

    resp = st.sidebar.selectbox("Tipo de señal", segnales)

    st.sidebar.header("Definición del tiempo:")
    st.sidebar.subheader("Rango")
    # SelectBox
    t0 = int(st.sidebar.selectbox(
        "", range(0, 10)
    ))
    ti = 0
    tf = t0
    n = 10000
    t = tiempo(ti, tf, n)
    st.sidebar.subheader("Amplitud de la señal")
    amplitud = int(st.sidebar.selectbox(
        "", range(1, 10)
    ))

    # numpy.ndarray
    if resp == "Escalon Unitario":
        ti = -tf
        resultado = u(amplitud, t)
    elif resp == "Onda Cuadrada":
        st.sidebar.subheader("Frecuencia de la señal")
        fs = int(st.sidebar.selectbox(
            "", range(1, 11)
        ))
        resultado = OndaCuadrada(amplitud, t, fs)
    elif resp == "Onda triangular":
        simetria = 0.5
        st.sidebar.subheader("Frecuencia de la señal")
        fs = int(st.sidebar.selectbox(
            "", range(1, 11)
        ))
        resultado = segnal_triangular(amplitud, simetria, t, fs)
    elif resp == "Seno":
        st.sidebar.subheader("Frecuencia de la señal")
        fs = int(st.sidebar.selectbox(
            "", range(1, 11)
        ))
        resultado = seno(amplitud, t, fs)
    elif resp == "Coseno":
        st.sidebar.subheader("Frecuencia de la señal")
        fs = int(st.sidebar.selectbox(
            "", range(1, 11)
        ))
        resultado = coseno(amplitud, t, fs)
    else:
        resultado = 0
        st.error("Error")

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    st.header(f"Gráfica de {resp}")
    ax.plot(t, resultado)
    ax.set_xlim(ti, tf)
    ax.set_xlabel("Tiempo")
    ax.set_ylabel("f(t)")
    ax.set_ylim(2*amplitud*-1, 2*amplitud)
    st.pyplot(fig)


if __name__ == "__main__":
    main()

Su archivo de requerimientos es el siguiente:

streamlit==0.70.0
scipy==1.5.4
numpy==1.19.3
matplotlib==3.3.3

Su estructura inicial de archivos es la siguiente (incluyendo archivos ocultos):

signals_fft_streamlit
├── .git
   ├── branches
   ├── config
   ├── description
   ├── HEAD
   ├── hooks
      ├── applypatch-msg.sample
      ├── commit-msg.sample
      ├── fsmonitor-watchman.sample
      ├── post-update.sample
      ├── pre-applypatch.sample
      ├── pre-commit.sample
      ├── pre-merge-commit.sample
      ├── prepare-commit-msg.sample
      ├── pre-push.sample
      ├── pre-rebase.sample
      ├── pre-receive.sample
      └── update.sample
   ├── index
   ├── info
      └── exclude
   ├── logs
      ├── HEAD
      └── refs
          ├── heads
             └── main
          └── remotes
              └── origin
                  └── HEAD
   ├── objects
      ├── info
      └── pack
          ├── pack-a6d9863d11286fbea66f5aafa93a9dbafaf3f4fc.idx
          └── pack-a6d9863d11286fbea66f5aafa93a9dbafaf3f4fc.pack
   ├── packed-refs
   └── refs
       ├── heads
          └── main
       ├── remotes
          └── origin
              └── HEAD
       └── tags
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── src
    └── app.py

Dentro de los hooks se puede definir ejecuciones antes de hacer commit usando pre-commit, que se verá más adelante.

Validación de código

Linters

Los linters son herramientas de programación que realizan la comprobación de cualquier lenguaje de programamción.

Flake8

Herramienta que permite comprobar que el código cumple con el PEP-8 de Python.

Se puede instalar vía pip:

pip install flake8

Se ejecuta flake8 al archivo app.py:

python -m flake8 src/app.py
src/app.py:5:1: F401 'scipy.stats' imported but unused
src/app.py:22:6: N802 function name 'OndaCuadrada' should be lowercase
src/app.py:37:20: W291 trailing whitespace
src/app.py:83:50: W291 trailing whitespace
src/app.py:104:43: W291 trailing whitespace
src/app.py:106:5: F821 undefined name 'plot'
src/app.py:107:5: F821 undefined name 'xlim'

La salida del comando muestra las líneas de código donde hay error, el tipo de error y una descripción del mismo.

pep8-naming

Adicional a flake se puede usar pep8-naming para cumplir con las normas de definición de nombres de PEP8.

Para instalarlo se usa pip:

pip install pep8-naming

Se ejecuta el mismo comando de flake8, el mensaje de error es :

src/app.py:22:6: N802 function name 'OndaCuadrada' should be lowercase

Que ya apareció en la ejecución anterior.

pycodestyle

Es otra herramienta de validación del PEP-8. png

Se instala:

pip install pycodestyle

Se ejecuta:

pycodestyle src/app.py

En este caso como ya se arreglaron los mensajes de error de flake8, no devuelve mensajes.

pylint

Se instala:

pip install pylint 

Se ejecuta:

pylint src/app.py 

Formateador de código

Permite reformatear el código para que cumpla una serie de estándar.

isort

Reordena los imports de la siguiente forma:

  1. Librería estándar
  2. Librerías de terceros
  3. Librerías local

Se instala:

pip install isort 

Se usa de la siguiente forma:

isort src/app.py 
Fixing /home/ernesto/proyectos/signals_fft_streamlit/src/app.py

Anteriormente las importaciones estaban así:

import numpy as np
from scipy import signal as sp
import matplotlib.pylab as plt
import scipy.signal as signal
import scipy.stats as stats
import streamlit as st

Ahora:

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import scipy.signal as signal
import streamlit as st
from scipy import signal as sp

Para solo chequear el orden de la importación sin realizar el cambio se puede ejecutar:

python -m isort src/app.py --check-only

Para ver los cambios sin aplicarlos se puede usar:

python -m isort src/app.py --diff

Black

Formateador de código que se usa para reformatear código basado en Black code style que es muy cercano al PEP-8.

Para instalarlo:

pip install black 

Para chequear el código sin modificarlo:

python -m black src/app.py --check  
would reformat src/app.py
Oh no! 💥 💔 💥
1 file would be reformatted.

Para ver las diferencias sin modificarlo (sólo se muestra una parte del código):

--- src/app.py  2020-11-15 01:20:29.525556 +0000
+++ src/app.py  2020-11-15 01:29:54.278851 +0000
@@ -13,11 +13,11 @@
         t (list): Lista de tiempo

     Returns:
         list: Lista de valores
     """
-    return amplitud*np.piecewise(t, [t < 0.0, t >= 0.0], [0, 1])
+    return amplitud * np.piecewise(t, [t < 0.0, t >= 0.0], [0, 1])

Para realizar las modificaciones:

python -m black src/app.py       
reformatted src/app.py
All done! ✨ 🍰 ✨
1 file reformatted.

El código cambio a (se muestra una parte del código):

def u(amplitud, t):
    """Función escalón unitario

    Args:
        amplitud (int): Amplitud del escalon
        t (list): Lista de tiempo

    Returns:
        list: Lista de valores
    """
    return amplitud * np.piecewise(t, [t < 0.0, t >= 0.0], [0, 1])

Otras herramientas parecidas son YAPF y autopep8

Escaneo de vulnerabilidades de seguridad

Hay herramientas que evaluan las vulnerabilidades de seguridad del código y de sus dependencias.

Bandit

Bandit Es una herramienta diseñada para encontrar problemas de seguridad en código Python.

Se instala:

pip install bandit 

Se ejecuta de la siguiente forma:

bandit -r src/app.py 
[main]  INFO    profile include tests: None
[main]  INFO    profile exclude tests: None
[main]  INFO    cli include tests: None
[main]  INFO    cli exclude tests: None
[main]  INFO    running on Python 3.8.3
Run started:2020-11-15 01:44:06.048642

Test results:
    No issues identified.

Code scanned:
    Total lines of code: 119
    Total lines skipped (#nosec): 0

Run metrics:
    Total issues (by severity):
        Undefined: 0.0
        Low: 0.0
        Medium: 0.0
        High: 0.0
    Total issues (by confidence):
        Undefined: 0.0
        Low: 0.0
        Medium: 0.0
        High: 0.0
Files skipped (0):

Por lo que se pueded ver, no tiene problemas de seguridad el código.

Safety

Safety es una herramienta que verifica problemas de seguridad de las dependencias de la aplicación.

Se instala:

pip install safety

Se ejecuta de la siguiente forma:

safety check
+==============================================================================+
|                                                                              |
|                               /$$$$$$            /$$                         |
|                              /$$__  $$          | $$                         |
|           /$$$$$$$  /$$$$$$ | $$  \__//$$$$$$  /$$$$$$   /$$   /$$           |
|          /$$_____/ |____  $$| $$$$   /$$__  $$|_  $$_/  | $$  | $$           |
|         |  $$$$$$   /$$$$$$$| $$_/  | $$$$$$$$  | $$    | $$  | $$           |
|          \____  $$ /$$__  $$| $$    | $$_____/  | $$ /$$| $$  | $$           |
|          /$$$$$$$/|  $$$$$$$| $$    |  $$$$$$$  |  $$$$/|  $$$$$$$           |
|         |_______/  \_______/|__/     \_______/   \___/   \____  $$           |
|                                                          /$$  | $$           |
|                                                         |  $$$$$$/           |
|  by pyup.io                                              \______/            |
|                                                                              |
+==============================================================================+
| REPORT                                                                       |
| checked 136 packages, using default DB                                       |
+==============================================================================+
| No known security vulnerabilities found.                                     |
+==============================================================================+

Para verificar solamente la lista de paquetes que tiene requirements.txt se ejecuta:

safety check -r requirements.txt
+==============================================================================+
|                                                                              |
|                               /$$$$$$            /$$                         |
|                              /$$__  $$          | $$                         |
|           /$$$$$$$  /$$$$$$ | $$  \__//$$$$$$  /$$$$$$   /$$   /$$           |
|          /$$_____/ |____  $$| $$$$   /$$__  $$|_  $$_/  | $$  | $$           |
|         |  $$$$$$   /$$$$$$$| $$_/  | $$$$$$$$  | $$    | $$  | $$           |
|          \____  $$ /$$__  $$| $$    | $$_____/  | $$ /$$| $$  | $$           |
|          /$$$$$$$/|  $$$$$$$| $$    |  $$$$$$$  |  $$$$/|  $$$$$$$           |
|         |_______/  \_______/|__/     \_______/   \___/   \____  $$           |
|                                                          /$$  | $$           |
|                                                         |  $$$$$$/           |
|  by pyup.io                                              \______/            |
|                                                                              |
+==============================================================================+
| REPORT                                                                       |
| checked 4 packages, using default DB                                         |
+==============================================================================+
| No known security vulnerabilities found.                                     |
+==============================================================================+

Verificación de tipado estático

Cómo a partir de Python 3.7 , python soporta a manera de documentación la definición de tipos de la salida de una función y sus argumentos, se tiene ahora herramientas que verifica el tipado estático.

Mypy

Mypy es un verificador de tipo estático opcional para Python que tiene como objetivo combinar los beneficios de la escritura dinámica (o "duck") y la escritura estática.

Se instala:

pip install mypy 

Se usa:

mypy src/app.py 
src/app.py:1: error: No library stub file for module 'matplotlib.pylab'
src/app.py:1: note: (Stub files are from https://github.com/python/typeshed)
src/app.py:1: error: No library stub file for module 'matplotlib'
src/app.py:2: error: No library stub file for module 'numpy'
src/app.py:3: error: No library stub file for module 'scipy.signal'
src/app.py:3: error: No library stub file for module 'scipy'
src/app.py:4: error: Cannot find module named 'streamlit'
src/app.py:4: note: See https://mypy.readthedocs.io/en/latest/running_mypy.html#missing-imports

Para ignorar estos errores se usa # type: ignore, como se muestra a continuación:

import matplotlib.pylab as plt  # type: ignore
import numpy as np  # type: ignore
import scipy.signal as signal  # type: ignore
import streamlit as st  # type: ignore
from scipy import signal  # type: ignore

Se vuelve a ejecutar y ya no aparecen esos errores iniciales.

Un ejemplo de tipado estático se muestra a continuación:

def u(amplitud: int, t: np.ndarray) -> np.ndarray:
    """Función escalón unitario

    Args:
        amplitud (int): Amplitud del escalon
        t (np.ndarray): Lista de tiempo

    Returns:
        np.ndarray: Lista de valores
    """
    return amplitud * np.piecewise(t, [t < 0.0, t >= 0.0], [0, 1])

def onda_cuadrada(amplitud: int, t: np.ndarray, fs: int = 1) ->np.ndarray:
    """Función  de Onda Cuadrada

    Args:
        amplitud (int): Amplitud de la segnal
        t (list): Lista de valores de tiempo
        fs (int, optional): Frecuencia.. Defaults to 1.

    Returns:
        list: Lista de valores
    """
    return ((sp.square(2 * fs * t)) * (amplitud / 2.0)) + (amplitud / 2.0)

Otra forma de ignorar todos los errores es la siguiente:

#!/usr/bin/env python 
#-*- coding: utf-8 -*-
# mypy: ignore-errors

Validación de la documentación

pydocstyle

pydocstyleEs una herramienta que permite validar el formato de la documentación.

Se instala:

pip install pydocstyle

Se utiliza:

pydocstyle src/app.py 
src/app.py:1 at module level:
        D100: Missing docstring in public module
src/app.py:9 in public function `u`:
        D400: First line should end with a period (not 'o')
src/app.py:22 in public function `onda_cuadrada`:
        D400: First line should end with a period (not 'a')
src/app.py:36 in public function `segnal_triangular`:
        D205: 1 blank line required between summary line and description (found 0)
src/app.py:36 in public function `segnal_triangular`:
        D400: First line should end with a period (not 'r')
src/app.py:50 in public function `seno`:
        D400: First line should end with a period (not 'o')
src/app.py:64 in public function `coseno`:
        D400: First line should end with a period (not 'o')
src/app.py:78 in public function `tiempo`:
        D205: 1 blank line required between summary line and description (found 0)
src/app.py:78 in public function `tiempo`:
        D400: First line should end with a period (not 'l')
src/app.py:90 in public function `main`:
        D103: Missing docstring in public function

Complejidad Ciclomática, número de líneas del código

Existen herramientas para validar la complejidad ciclomática, como lo son:

En este caso se probará con wily

Wily

Wily es una aplicación para trazar la complejidad de código Python y aplicaciones.

Se instala:

pip install wily

Se necesita indexar el proyecto ejecutando:

wily build src/
Found 1 revisions from 'git' archiver in '/home/ernesto/proyectos/signals_fft_streamlit'.
Running operators - maintainability,raw,cyclomatic,halstead
Processing |################################| 4/4
Completed building wily history, run `wily report <file>` or `wily index` to see more.

Para generar el reporte de app.py se ejecuta:

wily report src/app.py 
Using default metrics ['maintainability.mi', 'raw.loc', 'cyclomatic.complexity', 'halstead.h1']
-----------History for ['maintainability.mi', 'raw.loc', 'cyclomatic.complexity', 'halstead.h1']------------
╒════════════╤════════════════╤════════════╤═════════════════════════╤═════════════════╤═════════════════════════╤═══════════════════╕
│ Revision   │ Author         │ Date       │ Maintainability Index   │ Lines of Code   │ Cyclomatic Complexity   │ Unique Operands   │
╞════════════╪════════════════╪════════════╪═════════════════════════╪═════════════════╪═════════════════════════╪═══════════════════╡
│ f2679c6    │ Ernesto Crespo │ 2020-11-14 │ 68.1377 (0)             │ 153 (0)         │ 12 (0)                  │ 7 (0)             │
╘════════════╧════════════════╧════════════╧═════════════════════════╧═════════════════╧═════════════════════════╧═══════════════════╛

En el reporte se puede pasar metricas específicas:

wily report src/app.py loc sloc comments --message
-----------History for ('loc', 'sloc', 'comments')------------
╒════════════╤════════════════╤════════════════╤════════════╤═════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════════╕
│ Revision   │ Message        │ Author         │ Date       │ Lines of Code   │ S Lines of Code   │ Multi-line comments   │
╞════════════╪════════════════╪════════════════╪════════════╪═════════════════╪═══════════════════╪═══════════════════════╡
│ f2679c6    │ Initial commit │ Ernesto Crespo │ 2020-11-14 │ 153 (0)         │ 71 (0)            │ 8 (0)                 │
╘════════════╧════════════════╧════════════════╧════════════╧═════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════════╛

Complejidad Ciclomática

Según publicación de The Software Engineering Institute at Carnegie Mellon defines donde define los rangos de complejidad: * 1-10: Bajo riesgo, programa simple. * 11-20: Riesgo moderado, programa más complejo. * 21-50: Riesgo alto, programa muy dificil. * >50: Riesgo muy alto, programa inestable.

Indice de mantenibilidad

Para este caso: * <65: Fuertemente mantenible. * 65-85: Moderadamente mantenible. * >85: Fácil de mantener.

En el caso de app.py tiene un riesgo moderado y es moderadamente mantenible.

Para más información sobre la complejidad ciclomática pueden revisar Simplify your Python Code: Automating Code Complexity Analysis with Wily o el pdf de The Software Engineering Institute at Carnegie Mellon defines.

Juntando todo con pre-commit

pre-commit

Pre-commit es un framework para manejar git hooks.

Para instalarlo:

pip install pre-commit

Para inicializar pre-commit se ejecuta:

$pre-commit install
pre-commit installed at .git/hooks/pre-commit

Verificación de Yaml

Para formatear yaml se puede usar la siguiente configuración:

  - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
    rev: v2.4.0
    hooks:
      - id: trailing-whitespace
      - id: end-of-file-fixer
      - id: check-added-large-files
      - id: check-yaml
        exclude: (template|ci).*\.(json|yml|yaml)$

isort

Para validar con isort se tiene lo siguiente:

  - repo: https://github.com/asottile/seed-isort-config
    rev: v1.9.3
    hooks:
      - id: seed-isort-config
  - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-isort
    rev: v4.3.21
    hooks:
      - id: isort

Para Wily

  - repo: local
    hooks:
      - id: wily
        name: wily
        entry: wily diff
        verbose: true
        language: python
        additional_dependencies: [wily]

Safety

  - repo: git://github.com/Lucas-C/pre-commit-hooks-safety
    rev: v1.1.3
    hooks:
      - id: python-safety-dependencies-check

Black

  - repo: https://github.com/ambv/black
    rev: stable
    hooks:
      - id: black
        language_version: python3.8

Pylint

  - repo: https://github.com/PyCQA/pylint
    rev: "pylint-2.6.0"
    hooks:
      - id: pylint
        args: ["--disable=similarities"]

Mypy

  - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy
    rev: v0.790
    hooks:
      - id: mypy
        exclude: ^testing/resources/

Pyupgrade

  - repo: https://github.com/asottile/pyupgrade
    rev: v2.7.3
    hooks:
      - id: pyupgrade
        args: [--py36-plus]

Flake8

  - repo: https://gitlab.com/pycqa/flake8
    rev: 3.8.4
    hooks:
      - id: flake8
        additional_dependencies: [flake8-typing-imports==1.10.0]

Autopep8

  - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-autopep8
    rev: v1.5.4
    hooks:
      - id: autopep8

Blacken

  - repo: https://github.com/asottile/blacken-docs
    rev: v1.8.0
    hooks:
      - id: blacken-docs
        additional_dependencies: [black==20.8b1]

Bandit

  - repo: git://github.com/Lucas-C/pre-commit-hooks-bandit
    rev: v1.0.4
    hooks:
      - id: python-bandit-vulnerability-check
        exclude: /home/ernesto/proyectos/magnetic_fields/.virtualenvs/*

pydoctstyle

  - repo: local
    hooks:
      - id: pydocstyle
        name: pydocstyle
        entry: pydocstyle
        files: src/app.py
        verbose: true
        language: python
        additional_dependencies: [pydocstyle]

Archivo completo

El archivo completo de .pre-commit-config.yaml contiene los siguiente:

# See https://pre-commit.com for more information
# See https://pre-commit.com/hooks.html for more hooks
repos:
  - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
    rev: v2.4.0
    hooks:
      - id: trailing-whitespace
      - id: end-of-file-fixer
      - id: check-added-large-files
      - id: check-yaml
        exclude: (template|ci).*\.(json|yml|yaml)$
  - repo: https://github.com/asottile/seed-isort-config
    rev: v1.9.3
    hooks:
      - id: seed-isort-config
  - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-isort
    rev: v4.3.21
    hooks:
      - id: isort
  - repo: local
    hooks:
      - id: wily
        name: wily
        entry: wily diff
        verbose: true
        language: python
        additional_dependencies: [wily]
  - repo: local
    hooks:
      - id: pydocstyle
        name: pydocstyle
        entry: pydocstyle
        files: src/app.py
        verbose: true
        language: python
        additional_dependencies: [pydocstyle]
  - repo: git://github.com/Lucas-C/pre-commit-hooks-safety
    rev: v1.1.3
    hooks:
      - id: python-safety-dependencies-check
  - repo: https://github.com/ambv/black
    rev: stable
    hooks:
      - id: black
        language_version: python3.8
  - repo: https://github.com/PyCQA/pylint
    rev: "pylint-2.6.0"
    hooks:
      - id: pylint
        args: ["--disable=similarities"]
  - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy
    rev: v0.790
    hooks:
      - id: mypy
        exclude: ^testing/resources/
  - repo: https://github.com/asottile/pyupgrade
    rev: v2.7.3
    hooks:
      - id: pyupgrade
        args: [--py36-plus]
  - repo: https://gitlab.com/pycqa/flake8
    rev: 3.8.4
    hooks:
      - id: flake8
        additional_dependencies: [flake8-typing-imports==1.10.0]
  - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-autopep8
    rev: v1.5.4
    hooks:
      - id: autopep8
  - repo: https://github.com/asottile/blacken-docs
    rev: v1.8.0
    hooks:
      - id: blacken-docs
        additional_dependencies: [black==20.8b1]
  - repo: git://github.com/Lucas-C/pre-commit-hooks-bandit
    rev: v1.0.4
    hooks:
      - id: python-bandit-vulnerability-check
        exclude: /home/ernesto/proyectos/magnetic_fields/.virtualenvs/*

Se puede ejecutar el siguiente comando para la verificación:

pre-commit run --all-files

Este devuelve los mensajes como se muestra en la siguiente imagen: pre-commit

Desde ahora que se quiere hacer un commit pre-commit evaluará los hooks y se tiene que corregir los errores hasta no tener ninguno, y es allí que se realizará el commit.

Estructura de archivos final.

ignals_fft_streamlit
├── .bandit
├── .git
│   ├── branches
│   ├── COMMIT_EDITMSG
│   ├── config
│   ├── description
│   ├── HEAD
│   ├── hooks
│   │   ├── applypatch-msg.sample
│   │   ├── commit-msg.sample
│   │   ├── fsmonitor-watchman.sample
│   │   ├── post-update.sample
│   │   ├── pre-applypatch.sample
│   │   ├── pre-commit
│   │   ├── pre-commit.sample
│   │   ├── pre-merge-commit.sample
│   │   ├── prepare-commit-msg.sample
│   │   ├── pre-push.sample
│   │   ├── pre-rebase.sample
│   │   ├── pre-receive.sample
│   │   └── update.sample
│   ├── index
│   ├── info
│   │   └── exclude
│   ├── logs
│   │   ├── HEAD
│   │   └── refs
│   │       ├── heads
│   │       │   ├── feat
│   │       │   │   └── validado
│   │       │   └── main
│   │       └── remotes
│   │           └── origin
│   │               └── HEAD
│   ├── ORIG_HEAD
│   ├── packed-refs
│   └── refs
│       ├── heads
│       │   ├── feat
│       │   │   └── validado
│       │   └── main
│       ├── remotes
│       │   └── origin
│       │       └── HEAD
│       └── tags
├── .gitignore
├── .isort.cfg
├── LICENSE
├── .pre-commit-config.yaml
├── .pylintrc
├── README.md
├── requirements.txt
└── src
    └── app.py

El archivo final de app.py quedó de la siguiente manera:

"""WebApp with streamlit graph signals."""
import matplotlib.pylab as plt  # type: ignore
import numpy as np  # type: ignore
import streamlit as st  # type: ignore
from scipy import signal  # type: ignore # pylint: disable=import-error


def u(amplitud: int, t: np.ndarray) -> np.ndarray:
    """Función escalón unitario.

    Args:
        amplitud(int): Amplitud del escalon
        t(np.ndarray): Lista de tiempo

    Returns:
        np.ndarray: Lista de valores
    """
    return amplitud * np.piecewise(t, [t < 0.0, t >= 0.0], [0, 1])


def onda_cuadrada(amplitud: int, t: np.ndarray, fs: int = 1) -> np.ndarray:
    """Función  de Onda Cuadrada.

    Args:
        amplitud(int): Amplitud de la segnal
        t(list): Lista de valores de tiempo
        fs(int, optional): Frecuencia.. Defaults to 1.

    Returns:
        list: Lista de valores
    """
    return ((signal.square(2 * fs * t)) * (amplitud / 2.0)) + (amplitud / 2.0)


def segnal_triangular(
    amplitud: int, simetria: float, t: np.ndarray, fs: int = 1
) -> np.ndarray:
    """Señal triangular.

    Args:
        amplitud(int): Amplitud de la señal
        simetria(float): simetria de la señal
        t(np.ndarray): Lista de valores que definen el tiempo.
        fs(int, optional): Frecuencia de la señal. Defaults to 1.

    Returns:
        np.ndarray: Lista de valores de la señal
    """
    return amplitud * (signal.sawtooth(2 * np.pi * fs * t, simetria))


def seno(amplitud: int, t: np.ndarray, fs: int = 1) -> np.ndarray:
    """Onda Seno.

    Args:
        amplitud(int): Amplitud de la señal
        t (np.ndarray): Lista de valores de tiempo
        fs (int, optional): Frecuencia de la señal. Defaults to 1.

    Returns:
        np.ndarray: Lista de valores de la señal de seno
    """
    return amplitud * np.sin(fs * t)


def coseno(amplitud: int, t: np.ndarray, fs: int = 1) -> np.ndarray:
    """Señal de coseno.

    Args:
        amplitud (int): Amplitud de la señal
        t (np.ndarray): lista de valores para generar la señal
        fs (int, optional): Frecuencia de la señal. Defaults to 1.

    Returns:
        np.ndarray: Lista de valores de la señal
    """
    return amplitud * np.cos(fs * t)


def tiempo(lim_inf: int, lim_sup: int, n: int) -> np.ndarray:
    """Lista de valores que definen el tiempo de la señal.

    Args:
        lim_inf (int): Límite inferior del tiempo
        lim_sup (int): Límite superior del tiempo
        n (int): Cantidad de valores a generar del tiempo

    Returns:
        np.ndarray: Lista de valores del tiemmpo
    """
    return np.linspace(lim_inf, lim_sup, n)


def main():
    """Ejecución Streamlit webApp."""
    st.title(  # pylint: disable=no-value-for-parameter
        "Generación de gráficas de señales"
    )  # pylint: disable=no-value-for-parameter
    st.sidebar.header("Entradas:")  # pylint: disable=no-value-for-parameter
    segnales = [
        "Escalon Unitario",
        "Onda Cuadrada",
        "Onda triangular",
        "Seno",
        "Coseno",
    ]

    resp = st.sidebar.selectbox("Tipo de señal", segnales)

    st.sidebar.header("Definición del tiempo:")
    st.sidebar.subheader("Rango")
    # SelectBox
    t0 = int(st.sidebar.selectbox("", range(0, 10)))
    ti = 0
    tf = t0
    n = 10000
    t = tiempo(ti, tf, n)
    st.sidebar.subheader("Amplitud de la señal")
    amplitud = int(st.sidebar.selectbox("", range(1, 10)))

    # numpy.ndarray
    if resp == "Escalon Unitario":
        ti = -tf
        resultado = u(amplitud, t)
    elif resp == "Onda Cuadrada":
        st.sidebar.subheader("Frecuencia de la señal")
        fs = int(st.sidebar.selectbox("", range(1, 11)))
        resultado = onda_cuadrada(amplitud, t, fs)
    elif resp == "Onda triangular":
        simetria = 0.5
        st.sidebar.subheader("Frecuencia de la señal")
        fs = int(st.sidebar.selectbox("", range(1, 11)))
        resultado = segnal_triangular(amplitud, simetria, t, fs)
    elif resp == "Seno":
        st.sidebar.subheader("Frecuencia de la señal")
        fs = int(st.sidebar.selectbox("", range(1, 11)))
        resultado = seno(amplitud, t, fs)
    elif resp == "Coseno":
        st.sidebar.subheader("Frecuencia de la señal")
        fs = int(st.sidebar.selectbox("", range(1, 11)))
        resultado = coseno(amplitud, t, fs)
    else:
        resultado = 0
        st.error("Error")

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    st.header(f"Gráfica de {resp}")
    ax.plot(t, resultado)
    ax.set_xlim(ti, tf)
    ax.set_xlabel("Tiempo")
    ax.set_ylabel("f(t)")
    ax.set_ylim(2 * amplitud * -1, 2 * amplitud)
    st.pyplot(fig)


if __name__ == "__main__":
    main()

El respositorio donde pueden ver los archivos se encuentra en github

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