python - Python コードを分析して問題のある領域を特定するにはどうすればよいですか?

Question

複数のプロジェクトに分割された大規模なソースリポジトリがあります。ソースコードの健全性に関するレポートを作成し、対処が必要な問題領域を特定したいと考えています。

具体的には、サイクロマティックな複雑度の高いルーチンを呼び出し、繰り返しを特定し、糸くずのような静的分析を実行して、疑わしい (したがってエラーの可能性が高い) 構造を見つけたいと考えています。

このようなレポートを作成するにはどうすればよいでしょうか。

score 36 · Accepted Answer

循環的複雑度を測定するために、traceback.orgで利用できる優れたツールがあります。このページには、結果の解釈方法の概要も示されています。

pylintの場合は+1 。これは、コーディング標準（PEP8または独自の組織のバリアント）への準拠を検証するのに優れており、最終的には循環的複雑度を軽減するのに役立ちます。

score 29 · Accepted Answer

循環的複雑度については、 httpsradon : //github.com/rubik/radonを使用できます。

(pipインストールに使用: pip install radon)

さらに、次の機能もあります。

score 18 · Accepted Answer

静的分析にはpylintとpycheckerがあります。個人的には、pychecker よりも包括的と思われる pylint を使用しています。

循環的複雑度については、この perl プログラム、または同じことを行う Python プログラムを紹介するこの記事を試すことができます

score 11 · Accepted Answer

新しいプロジェクトを理解する必要がある場合、Picana は魅力的に機能します。

PyCAna (Python コードアナライザー) は、コードの実行後にクラスダイアグラムを作成する、Python 用の単純なコードアナライザーの派手な名前です。

それがどのように機能するかを参照してください: http://pycana.sourceforge.net/

出力：

score 6 · Accepted Answer

Pydevのおかげで、pylintをEclipse IDEに非常に簡単に統合し、変更されたファイルを保存するたびにコードレポートを取得できます。

score 6 · Accepted Answer

pep8、pyflakes、および循環的複雑度分析を 1 つのツールで提供する flake8 を使用します。

score 4 · Accepted Answer

同様のコードスニペットを見つけるのに役立つCloneDiggerというツールがあります。

8 に答える 8