Как работают статические анализаторы кода на Python?

Статические анализаторы кода на Python работают путём исследования исходного кода программы без реального её выполнения. nuancesprog.ru Они обнаруживают потенциальные ошибки, уязвимости, зависимости и другие проблемы в кодовой базе. codiga.io

Для анализа используются инструменты, которые преобразуют программу в абстрактное синтаксическое дерево (AST), чтобы понять структуру кода и затем найти в нём ошибки. dev.to

Некоторые примеры статических анализаторов кода на Python:

• Pylint. dev.to Выявляет ошибки, которые могут появиться после выполнения кода, помогает соблюдать стандарты кодирования, ищет «запахи» кода, предлагает простые предложения по рефакторингу и другие рекомендации по сложности кода. dev.to
• Prospector. dev.to Выводит информацию об ошибках, потенциальных проблемах, нарушениях соглашений и сложности кода. dev.to
• Bandit. dev.to Инструмент разработан для поиска общих проблем безопасности в коде на Python. dev.to Для этого он анализирует каждый файл, строит из него AST и запускает подходящие плагины к узлам AST. dev.to После завершения статического анализа на все документы генерируется отчёт. dev.to

Также к статическим анализаторам кода на Python можно отнести mypy, который устанавливается отдельно как pip-пакет и запускается в проекте как часть тестов или CI/CD-процесса. to.digital Перед сборкой и раскаткой приложения на сервер запускается проверка исходного Python-кода с mypy, и если инструмент находит ошибки, то процесс останавливается, разработчики исправляют найденные ошибки и процесс повторяется. to.digital