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【51CTO.com快譯】雖然Python語言可謂目前最為靈活的開發語言之一，但是開發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之類的靜態分析工具來解決此問題，并減少各種可能出現的誤報現象。

與此同時，隨著軟件開發團隊規模的擴大，許多開發人員經常需要使用靜態代碼分析工具(Static Code Analysis Tool)，在開發的早期階段，協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布之前，發現程序代碼在質量、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者的七種最佳Python代碼審查工具，以方便您根據實際開發項目做出選擇。

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，來提醒開發人員
• 可以通過屏蔽“噪聲”，讓用戶專注于新出現的問題
• 能夠單獨地分析各個拉取請求與提交

主要缺點是：

• 無法讓開發人員對發現的問題進行優先級排序
• 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以執行自動檢查的方式，提供了對于代碼質量的持續分析。作為一種靜態代碼分析工具，它可以發現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分析在內的其他企業級產品。

Veracode的主要功能包括：

• 通過提供開發者工具、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，可用于發現各種問題與漏洞
• 其代碼庫和許可證可與PyPi(Python Package Index)保持同步
• 在每次掃描后，都能轉發有關風險的評級

主要缺點是：

• 缺乏一勞永逸的持續集成設置
• 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，并執行代碼分析。不過，Veracode既缺乏優化掃描的功能，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代碼分析的工具。它提供了靜態應用測試、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不僅是一款靜態代碼分析工具，而且能夠提供行為分析，以方便開發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
• 能夠方便開發者發現各種錯誤和問題
• 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，還能夠協助識別生產環境中的各種瓶頸

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助開發人員識別到現有代碼的復雜性，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。

【原標題】7 Best Python Code Review Tools Recommended by Developers，作者：Saif Sadiq

【51CTO譯稿，合作站點轉載請注明原文譯者和出處為51CTO.com】