对于我这种习惯了 Java 这种编译型语言,在使用 Python 这种动态语言的时候,发现错误经常只能在执行的时候发现,总感觉有点不放心。
而且有一些错误由于隐藏的比较深,只有特定逻辑才会触发,往往导致需要花很多时间才能将语法错误慢慢排查出来。其实有一些错误是很明显的,假如能在写程序的时候发现这些错误,就能提高工作效率。
这时候 Python 静态语法检查工具就出现了。
本文使用之前文章Python 助你填写高考志愿中的代码作为测试代码。另外有些输出过长的,进行了截取。
pep8/pycodestyle
相信大家多多少少都见过 PEP 8,那 PEP 8 到底是个啥?
其实 PEP 8 是一种 Python 代码规范指南,可以参阅官网:https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/,其目的是为了保持代码的一致性、可读性。
检查自己代码是否符合 PEP 8 规范,一个简单的工具就是:pep8。
安装
1 | $ pip install pep8 |
在使用时发现 pep8 给出了一个警告:
1 | $ pep8 gkcx.py |
意思是 pep8 已被 pycodestyle 替代!
使用
基本使用方法:$ pycodestyle [file name or directory name]
1 | $ pycodestyle gkcx.py |
- 参数
--statistics -qq
:对结果进行汇总
1 | $ pycodestyle gkcx.py --statistics -qq |
- 参数
--show-source
:更详细的输出
1 | $ pycodestyle gkcx.py --show-source |
- 参数
--ignore
:忽略指定输出
1 | $ pycodestyle gkcx.py --ignore=E225,E501,E231 |
错误码含义
E...
:错误W...
:警告- 100 型:缩进问题
- 200 型:空格问题
- 300 型:空行问题
- 400 型:导入问题
- 500 型:行长度问题
- 600 型:已弃用
- 700 型:声明问题
- 900 型:语法错误
Pyflakes
一个用于检查 Python 源文件错误的简单程序。
Pyflakes 分析程序并且检查各种错误。它通过解析源文件实现,无需导入它,因此在模块中使用是安全的,没有任何的副作用。
- 不会检查代码风格
- 由于它是单独检查各个文件,因此它也相当的快,当然检测范围也有一定的局限
安装
1 | pip install pyflakes |
使用
$ pyflakes [ file name or directory name]
1 | pyflakes gkcx.py |
Pylint
PyLint 是 Python 源代码分析器,可以分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准和有潜在问题的代码,是一个可以用于验证多个文件的模块和包的工具。
缺省情况下,PyLint 启用许多规则。它具有高度可配置性,从代码内部处理程序控制它。另外,编写插件添加到自己的检查中是可能的。
安装
1 | $ pip install pylint |
使用
基本使用:pylint [options] module_or_package
1 | $ pylint gkcx.py |
发现 Pylint 还会给代码整体打一个分数,我们就可以根据提示一步步调优,提高分数!10 分满分。
如果运行两次 Pylint,它会同时显示出当前和上次的运行结果,从而可以看出代码质量是否得到了改进。
错误代码含义
C
:惯例,违反了编码风格标准R
:重构,代码非常糟糕W
:警告,某些 Python 特定的问题E
:错误,很可能是代码中的错误F
:致命错误,阻止 Pylint 进一步运行的错误
flake8
Flake8 是由 Python 官方发布的一款辅助检测 Python 代码是否规范的工具,相对于目前热度比较高的 Pylint 来说,Flake8 检查规则灵活,支持集成额外插件,扩展性强。Flake8 是对下面三个工具的封装:
- PyFlakes:静态检查 Python 代码逻辑错误的工具。
- Pep8: 静态检查 PEP8 编码风格的工具。
- NedBatchelder’s McCabe :静态分析 Python 代码复杂度的工具。
不光对以上三个工具的封装,Flake8还提供了扩展的开发接口。
官方文档:https://pypi.python.org/pypi/flake8/
安装
1 | pip install flake8 |
使用
基本使用方法:flake8 [file name or directory name]
1 | $ flake8 gkcx.py |
PyFlakes 和 Pep8 的输出将合并起来一起返回。可以看出 flake8 不止检查代码错误,还会对代码规范不对的地方进行检查,比如:一行代码过长。
Flake8 提供一个扩展选项:–max-complexity,如果函数的 McCabe 复杂度比给定的值更高将发出一个告警。该功能对于发现代码过度复杂非常有用,根据 Thomas J. McCabe, Sr 研究,代码复杂度不宜超过 10,而 Flake8 官网建议值为 12。
- McCabe 复杂度默认情况下是不会输出的,需要通过
--max-complexity
指定:
1 | $ flake8 gkcx.py --max-complexity=5 |
- 可以通过
--ignore
忽略指定输出:
1 | $ flake8 gkcx.py --ignore E501,E231,E203 |
- 通过
--select
参数设置只展示指定输出:
1 | $ flake8 gkcx.py --select F401 |
错误码含义
Flake8 基础错误返回码一共有三类:
E***
/W***
:PEP8 中的 error 和 warning。F***
:通过 PyFlakes 检测出的 error,其实 PyFlakes 本身是不提供错误返回码的,flake8 对 pyflakes 返回的错误消息进行了分类。C9**
:通过 McCabe 检测出的代码复杂度。
总结
Python 静态代码检查工具不止这几个,大家可以挑选合适的进行使用。本人也没有进行深入地探究,有兴趣进行高阶使用的可以参照官网。
另外,各个工具应该都有对应的插件,比如 vim、vscode、eclipse、pycharm 上应该都能集成上述工具,大家可以网上找下适合自己 ide 的插件进行安装。
有些人估计看到那么多异常也会烦,但是毕竟是可以培养大家代码规范的,后续工作后,肯定也有相应的代码规范,建议大家养成习惯。