如何分析Python代码以确定问题区域？

我有一个跨多个项目的大型源存储库。我想制作一份关于源代码健康状况的报告，确定需要解决的问题领域

具体地说，我想调用具有高度圈复杂度的例程，识别重复，并可能运行一些类似lint的静态分析来发现可疑（因此可能是错误的）构造

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我该如何构建这样一个报告呢？

对于静态分析，有和。就我个人而言，我使用pylint，因为它似乎比pychecker更全面

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对于圈复杂度，您可以尝试，或者这引入了一个python程序来做同样的事情，因为，您可以非常轻松地在保存修改后的文件时获得代码报告。

对于度量圈复杂度，有一个很好的工具可供使用。该页面还提供了如何解释结果的良好概述

+1美元。它在验证是否遵守编码标准（无论是它还是您自己的组织的变体）方面非常有用，这最终有助于降低圈复杂度。

有一种工具称为

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这有助于您找到类似的代码片段。

当您需要了解一个新项目时，Pycana就像魅力一样工作

（Python代码分析器）是 简单代码的别致名称 用于创建 在执行 代码

看看它是如何工作的：

输出：

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对于圈复杂度，可以使用

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、空行和c）
• 霍尔斯特德指标（全部）
• 可维护性索引（Visual Studio中使用的索引）

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使用，它在一个工具中提供pep8、pyflakes和圈复杂度分析

用于检查圈复杂度，当然还有包

安装：

$ pip install --upgrade mccabe

用法：

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

注意上面的阈值6。Per，分数>5可能应该简化

带有

--min=3的样本输出：

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

也可以通过或等方式使用它。
获取Halstead metrics的开关是什么？@qarma如果我理解文档，我认为您不能使用命令行。您必须使用pythonapi.traceback.org，因为linkPylint很好，但速度很慢。我们使用预推钩子，但使用flake8和一堆插件进行定期检查和预提交钩子。实际上，我推荐
https://flakehell.readthedocs.io/config.html
但现在，由于它的执行模型更加健壮和可配置，它不能与Python 3一起工作，也从未得到很好的维护。