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七種Python代碼審查工具推薦

 更新時間:2021年03月10日 09:56:17   作者:51CTO  
這篇文章主要介紹了七種Python代碼審查工具推薦,幫助大家更好的理解和學習使用python,感興趣的朋友可以了解下

雖然Python語言可謂目前最為靈活的開發(fā)語言之一,但是開發(fā)人員往往會濫用其靈活性,甚至會違反相關的標準。因此,Python代碼也經常會出現(xiàn)如下常見質量問題:

  • 導入了一些未曾用到的模塊
  • 函數在各種調用中缺少參數
  • 缺少適當的格式縮進
  • 在圓括號、方括號或大括號的前后缺少恰當的空格

顯然,上述問題不但會影響代碼的可讀性,而且會使得代碼的審查工作變得更為復雜。為此,我們需要通過諸如PyLint或Flake8

之類的靜態(tài)分析工具來解決此問題,并減少各種可能出現(xiàn)的誤報現(xiàn)象。

與此同時,隨著軟件開發(fā)團隊規(guī)模的擴大,許多開發(fā)人員經常需要使用靜態(tài)代碼分析工具(Static Code Analysis Tool),在開發(fā)的早期階段,協(xié)助團隊盡早地識別出各種代碼級別的錯誤,以及反模式(anti-patterns)上的漏洞。

總體而言,靜態(tài)代碼分析工具會在每次提交或提取請求時,分析目標程序代碼,并在軟件產品的實際部署與發(fā)布之前,發(fā)現(xiàn)程序代碼在質量、安全性、以及樣式等各類問題。在本文中,我將向您介紹適合開發(fā)者的七種最佳Python代碼審查工具,以方便您根據實際開發(fā)項目做出選擇。

1. DeepSource

DeepSource針對各種通用編程語言(例如Python、Javascript、Golang等),提供了靜態(tài)代碼分析。在實際使用中,DeepSource會生成一個能夠被嵌入在存儲庫中的配置文件,以便對代碼進行持續(xù)分析。由于提供了自定義的功能,因此我們可以使用DeepSource來輕松地開展,針對Python代碼的靜態(tài)分析。

DeepSource的主要功能包括:

  • 可以通過單個文件配置,來進行持續(xù)分析
  • 支持諸如Black和AutoPep8之類的風格代碼排版工具
  • 能夠對每個拉取請求進行質量檢查
  • 提供對于常見問題的自動修復
  • 可嵌入到Travis CI之類的CI/CD管道中,以提高測試覆蓋率

與其他各種靜態(tài)代碼分析工具相比,DeepSource提供了較低的誤報率和解決用時。由于提供了與對應框架的訪問權限,因此維護人員可以輕松地使用DeepSource進行應用審查。

此外,為了方便對私有存儲庫執(zhí)行各項操作,DeepSource能夠對于每個拉取請求或提交,使用專用的令牌來獲取代碼,并且在隔離的環(huán)境中進行分析。而在分析完成后,它會主動清除代碼庫,以減少安全風險的暴露。

2. Codacy

Codacy可以為各種通用編程語言(如Python)提供代碼審查,提交有關代碼覆蓋率、重復率和復雜性等方面的報告。同時,它可以幫助開發(fā)人員在保持代碼完整性的基礎上,開展“純凈”的代碼審查。

Codacy的主要功能包括:

  • 提供代碼審查的自動化
  • 可以持續(xù)分析代碼的質量
  • 通過提供各種自動化的資源建議,來提醒開發(fā)人員
  • 可以通過屏蔽“噪聲”,讓用戶專注于新出現(xiàn)的問題
  • 能夠單獨地分析各個拉取請求與提交

主要缺點是:

  • 無法讓開發(fā)人員對發(fā)現(xiàn)的問題進行優(yōu)先級排序
  • 缺少可導出代碼模式的功能
  • 設置與配置頁面較為復雜
  • 誤報率較高

3. SonarQube

SonarQube以執(zhí)行自動檢查的方式,提供了對于代碼質量的持續(xù)分析。作為一種靜態(tài)代碼分析工具,它可以發(fā)現(xiàn)Python中的代碼錯誤、反模式、以及安全漏洞。當然,SonarQube也很容易與CI/CD管道相匹配,進行有效的代碼質量管理。

SonarQube自帶了兩個子工具,其中Sonar Scanner負責執(zhí)行分析,SonarQube Server則負責對結果進行管理和保存。

SonarQube的主要功能包括:

  • 可識別諸如安全漏洞,以及執(zhí)行路徑錯誤等棘手的問題
  • 通過提供對Webhooks(微服務API使用的一種范式)和API的訪問,來自動執(zhí)行代碼的審查過程
  • 可根據不同的要求和實踐,來加強質量關(quality gate)
  • 通過提供各種流行IDE的插件,從而減輕了對整體軟件包的需求

主要缺點是:

  • 缺乏設置自動分析和警報能力
  • 缺乏對某些問題的選擇性忽略或不予修復功能
  • 由于需要通過安裝軟件包和插件,來設置客戶端分析和服務器端存儲,因此為Python項目設置SonarQube較為復雜,您可以查看其官方文檔,以了解更多有關如何為Python項目配置SonarQube的信息

4. Veracode

Veracode是另一款流行的Python代碼審查工具。它不僅提供了針對常見漏洞和安全暴露的掃描,而且能夠通過靜態(tài)分析,來識別并報告反模式等問題。此外,Veracode還可以提供包括交互式分析和動態(tài)分析在內的其他企業(yè)級產品。

Veracode的主要功能包括:

  • 通過提供開發(fā)者工具、API和工作流的集成,以簡化代碼質量的檢查
  • 可與DevOps管道無縫集成
  • 其基于SCA代理的掃描,可用于發(fā)現(xiàn)各種問題與漏洞
  • 其代碼庫和許可證可與PyPi(Python Package Index)保持同步
  • 在每次掃描后,都能轉發(fā)有關風險的評級

主要缺點是:

  • 缺乏一勞永逸的持續(xù)集成設置
  • 缺乏直觀的用戶體驗

總的說來,安裝和設置基于Veracode代理的掃描代理相對比較容易。您可以使用Python的標準軟件包管理器—pip,來安裝該工具,并執(zhí)行代碼分析。不過,Veracode既缺乏優(yōu)化掃描的功能,又缺乏針對特定語言的建議。

5. Checkmarx

Checkmarx是一款應用安全性測試和靜態(tài)代碼分析的工具。它提供了靜態(tài)應用測試、運行時(runtime)、交互式測試、依賴項掃描等功能,可輕松地通過掃描源代碼,來消除各種漏洞。

Checkmarx的主要功能包括:

  • 用戶可使用Checkmarx SAST,來進行靜態(tài)分析,并查找各種安全漏洞
  • 提供與CI/CD管道的集成
  • 具有直觀易用的用戶界面
  • 提供各種流行的IDE插件

主要缺點是:

  • 誤報率較高
  • 在持續(xù)集成的過程中,需要花費大量時間進行掃描

客觀來說,Checkmarx的優(yōu)勢在于,無需配置即可為大多數通用編程語言,提供原生的支持。其劣勢集中在誤報率較高,且缺乏對大型代碼庫的支持。

6. Coverity

作為一個靜態(tài)分析工具,Coverity旨在查找和修復各種通用編程語言(如Python、Javascript、Ruby、Java等)中的缺陷。波音和洛克希德·馬丁等明星公司都會使用Coverity,來進行軟件代碼的測試和掃描。

Coverity的主要功能包括:

  • 通過測試各種可能執(zhí)行到的路徑,來減少誤報率
  • 易于設置和自定義,可靈活地滿足開發(fā)需求
  • 提供設置向導,以方便指定Python的路徑
  • 能夠輕松地與GitHub、Jenkins和Travis CI等工作流程相集成

主要缺點是:

  • 其許可程度取決于需要分析的代碼行數
  • 與市場上的同類產品相比,其價格過高
  • 當被測代碼庫龐大且復雜時,為了滿足覆蓋范圍,其運行時間較長。

7. CodeScene

CodeScene不僅是一款靜態(tài)代碼分析工具,而且能夠提供行為分析,以方便開發(fā)人員根據代碼庫的演化,以識別不同的模式。用戶既可以通過Git服務提供商(如Github或Bitbucket)去調用CodeScene,也可以在本地直接使用。

CodeScene的主要功能包括:

  • 可以分析版本控制的歷史記錄,并產生可視化的效果
  • 能夠方便開發(fā)者發(fā)現(xiàn)各種錯誤和問題
  • 可以使用機器學習算法,來查找不同的模式
  • 可以根據業(yè)務需求來調整代碼質量
  • 不但能夠確保團隊遠離技術風險,還能夠協(xié)助識別生產環(huán)境中的各種瓶頸

主要缺點是:

  • 缺乏直觀的用戶界面
  • 用戶難以跟進錯誤并改進代碼

小結

綜上所述,代碼審查工具可以協(xié)助開發(fā)人員識別到現(xiàn)有代碼的復雜性,查找出各種反模式之類的問題、以及安全缺陷,并能夠讓代碼審查與修復的過程更加高效。因此,您可以根據手頭項目的特征,酌情進行選擇與試用。

以上就是七種Python代碼審查工具推薦的詳細內容,更多關于Python代碼審查工具推薦的資料請關注腳本之家其它相關文章!

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