Camelot项目贡献指南:从代码规范到文档编写

Camelot项目贡献指南:从代码规范到文档编写

camelot camelot 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cam/camelot

项目概述

Camelot是一个用于从PDF文档中提取表格数据的Python工具库,它能够帮助开发者高效地将PDF中的表格转换为可操作的数据结构。作为开源项目,Camelot欢迎开发者参与贡献,共同完善这个实用的工具。

开发环境搭建

依赖安装

要开始为Camelot贡献代码,首先需要设置开发环境。推荐使用Python虚拟环境来隔离依赖:

pip install camelot-py[dev]

这个命令会安装Camelot及其所有开发依赖,包括测试框架和文档生成工具。

代码获取

获取项目代码的常规方式是克隆项目仓库。建议在自己的账户下创建分支进行开发:

git clone 项目仓库地址
cd camelot
git checkout -b 你的特性分支

代码贡献规范

编码风格

Camelot遵循PEP 8编码规范,贡献的代码应当符合以下要求:

  • 使用4个空格缩进
  • 行长度不超过79个字符
  • 导入语句分组并按特定顺序排列
  • 使用有意义的变量名

文档字符串

所有函数和方法都应使用numpydoc格式编写文档字符串,示例:

def extract_tables(filepath, **kwargs):
    """从PDF文件中提取表格
    
    Parameters
    ----------
    filepath : str
        要处理的PDF文件路径
    kwargs : dict
        其他可选参数
        
    Returns
    -------
    list
        提取的表格对象列表
    """

提交信息规范

提交信息应当遵循以下规则:

  1. 标题行不超过50个字符
  2. 使用祈使语气(如"Fix bug"而非"Fixed bug")
  3. 标题行不要以句号结尾
  4. 标题与正文间空一行
  5. 正文每行不超过72个字符

好的提交信息示例:

修复表格边框检测逻辑

修改了detect_borders函数中的阈值计算方式,解决了#123问题中
提到的细线表格识别不准确的问题。

测试要求

Camelot使用pytest作为测试框架。贡献新功能时应当:

  1. 为新增功能编写单元测试
  2. 确保所有现有测试通过
  3. 测试覆盖率不应低于现有水平

运行测试的命令:

python setup.py test

文档贡献指南

文档结构

Camelot文档使用reStructuredText格式编写,主要分为:

  • API参考文档(自动生成)
  • 用户指南
  • 教程和示例
  • 开发文档

文档构建

本地构建文档需要安装Sphinx:

cd docs
make html

构建完成后可以在_build/html目录下查看生成的HTML文档。

问题报告规范

错误报告

报告问题时请提供:

  1. 操作系统和Python版本信息
  2. 相关库的版本号(NumPy, OpenCV, Camelot)
  3. 完整的错误堆栈
  4. 可复现问题的代码片段
  5. 测试用的PDF文件(如可公开)

获取环境信息的代码:

import platform; print(platform.platform())
import sys; print('Python', sys.version)
import numpy; print('NumPy', numpy.__version__)
import cv2; print('OpenCV', cv2.__version__)
import camelot; print('Camelot', camelot.__version__)

问题分类

  • 功能请求:[FR]前缀
  • 错误报告:[BUG]前缀
  • 文档问题:[DOC]前缀

协作开发建议

  1. 开始开发前,先在issue中讨论你的想法
  2. 大型功能修改分成多个小提交
  3. 定期从主分支合并更新到你的开发分支
  4. 使用[WIP]标记未完成的Pull Request
  5. 完成开发后改为[MRG]标记

通过遵循这些指南,你的贡献将更容易被项目接受,也能帮助维护Camelot项目的代码质量和一致性。

camelot camelot 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cam/camelot

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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