如何分析Python代码以找出问题区域？

我有一个跨多个项目的大型资源库。我想生成一份有关源代码运行状况的报告，以确定需要解决的问题区域。

具体来说，我想找出循环复杂度高的例程，确定重复性，并可能进行一些类似于皮棉的静态分析，以发现可疑的（因而可能是错误的）构造。

我将如何构建这样的报告？

为了测量圈复杂度，traceback.org提供了一个不错的工具。该页面还很好地概述了如何解释结果。

+1为pylint。它非常适合验证是否遵守编码标准（无论是PEP8还是您自己组织的变体），最终可以帮助降低循环复杂性。

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

（使用pip安装它：pip install radon）

此外，它还具有以下功能：

• 原始指标（包括SLOC，注释行，空白行等）
• Halstead指标（所有指标）
• 可维护性指数（在Visual Studio中使用的指数）

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，您可以尝试使用此perl程序，或者本文介绍了python程序来执行相同的操作

当您需要了解新项目时，Pycana就像魅力一样工作！

PyCAna（Python代码分析器）是一个简单的python代码分析器的名字，它在执行代码后创建类图。

看看它是如何工作的：http : //pycana.sourceforge.net/

输出：

感谢Pydev，您可以真正轻松地将pylint集成到Eclipse IDE中，并在每次保存修改后的文件时获得代码报告。

使用flake8，在一个工具中提供pep8，pyflakes和循环复杂性分析

有一个名为CloneDigger的工具 ，可以帮助您找到类似的代码片段。

为了检查圈复杂度，当然有mccabe包装。

安装：

$ pip install --upgrade mccabe

用法：

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

请注意上面的阈值6。根据这个答案，分数> 5可能应该简化。

输出示例--min=3：

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

也可以通过pylint-mccabe或pytest-mccabe等使用它。