如何分析Python代码以识别有问题的区域？

Question

我有一个跨多个项目的大型源存储库。我想编写一份关于源代码健康状况的报告，找出需要解决的问题领域。

具体来说，我想调用具有高圈复杂度的例程，识别重复，并且可能运行一些类似lint的静态分析来发现可疑的（因而可能是错误的）构造。

我如何构建这样的报告？

Answer 1

为了测量圈复杂度，traceback.org提供了一个很好的工具。该页面还概述了如何解释结果。

+1 pylint。它非常适合验证遵守编码标准（无论是PEP8还是您自己的组织的变体），这最终有助于降低圈复杂度。

Answer 2

对于圈复杂度，您可以使用radon：https://github.com/rubik/radon

（使用pip进行安装：pip install radon）

此外，它还具有以下功能：

• 原始指标（包括SLOC，评论行，空行和＆amp; c。）
• Halstead指标（所有这些）
• 可维护性索引（Visual Studio中使用的索引）

Answer 3

对于静态分析，有pylint和pychecker。我个人使用pylint，因为它似乎比pychecker更全面。

对于圈复杂度，你可以尝试this perl program，或者这个article引入一个python程序来做同样的事情

Answer 4

当您需要了解新项目时，Pycana就像魅力一样！

  

PyCAna（Python代码分析器）是   一个简单代码的奇特名称   python的分析器创建一个   执行你的后的类图   代码。

了解它的工作原理： http://pycana.sourceforge.net/

输出：

alt text http://pycana.sourceforge.net/relations.png

Answer 5

感谢Pydev，您可以非常轻松地integrate pylint Eclipse IDE，并在每次保存修改后的文件时获取代码报告。

Answer 6

使用flake8，在一个工具中提供pep8，pyflakes和圈复杂度分析

Answer 7

有一个名为的工具 CloneDigger可帮助您找到类似的代码段。

Answer 8

为了检查圈复杂度，当然有mccabe包。

安装：

$ pip install --upgrade mccabe

用法：

$ python -m mccabe --min=6 path/to/myfile.py

注意上面的阈值为6。根据{{​​3}}，分数> 5可能应该简化。

--min=3的示例输出：

68:1: 'Fetcher.fetch' 3
48:1: 'Fetcher._read_dom_tag' 3
103:1: 'main' 3

也可以选择通过this answer或pylint-mccabe等方式使用