七款主流Python静态代码审查工具深度评测

尽管Python是目前灵活性极高的开发语言之一，但开发者常因过度依赖其灵活性而忽视规范，导致代码出现各类质量问题。

• 未导入却未被使用的模块
• 函数调用时遗漏必要参数
• 代码缩进格式不规范
• 括号（圆括号、方括号或大括号）前后缺少必要的空格

显然，上述问题不仅降低了代码的可读性，还增加了人工审查的复杂度。因此，我们需要借助PyLint或Flake8

等静态分析工具来自动检测这些问题，从而降低误报率并提升审查效率。

随着软件开发团队规模的扩大，许多开发人员开始依赖静态代码分析工具（Static Code Analysis Tool）。这类工具能在开发早期阶段协助团队识别代码级别的错误及反模式（anti-patterns）漏洞。

总体而言，静态代码分析工具会在每次代码提交或合并请求（Pull Request）时自动分析目标代码，在软件实际部署与发布前发现质量、安全性及样式等方面的问题。本文将介绍七款适合开发者的最佳Python代码审查工具，以便您根据实际项目需求进行选择。

1. DeepSource

DeepSource支持多种通用编程语言（如Python、JavaScript、Golang等）的静态代码分析。在实际使用中，DeepSource会生成一个可嵌入代码仓库的配置文件，用于执行持续代码分析。得益于其自定义功能，我们可以轻松利用DeepSource开展针对Python代码的静态分析工作。

DeepSource的主要功能包括：

• 支持通过单一文件配置实现持续代码分析
• 兼容Black和AutoPep8等代码格式化风格工具
• 能够对每一次拉取请求（Pull Request）进行质量检查
• 提供常见问题的自动修复功能
• 可嵌入Travis CI等CI/CD管道中，以提升测试覆盖率

与其他静态代码分析工具相比，DeepSource具有较低的误报率和较短的问题解决时间。由于提供了与相关框架的访问权限，维护人员可以轻松地使用DeepSource进行应用审查。

此外，为了方便对私有仓库执行各项操作，DeepSource能够针对每一次拉取请求或代码提交，使用专用令牌获取代码，并在隔离环境中进行分析。分析完成后，它会主动清除代码库，以减少安全风险暴露。

2. Codacy

Codacy可为多种通用编程语言（如Python）提供代码审查服务，并提交关于代码覆盖率、重复率和复杂性的报告。同时，它帮助开发人员在保持代码完整性的基础上，开展“纯净”的代码审查工作。

Codacy的主要功能包括：

• 提供自动化的代码审查流程
• 支持对代码质量进行持续分析
• 通过提供自动化资源建议来提醒开发人员
• 可通过屏蔽“噪声”让用户专注于新出现的问题
• 能够单独分析各个拉取请求与代码提交

主要缺点是：

• 无法让开发人员对发现的问题进行优先级排序
• 缺少可导出代码模式的功能
• 设置与配置页面较为复杂
• 误报率较高

3. SonarQube

SonarQube通过执行自动检查的方式，提供对代码质量的持续分析。作为一种静态代码分析工具，它可以发现Python中的代码错误、反模式以及安全漏洞。当然，SonarQube也很容易与CI/CD管道相匹配，进行有效的代码质量管理。

SonarQube自带两个子工具，其中Sonar Scanner负责执行分析，SonarQube Server则负责对结果进行管理和保存。

SonarQube的主要功能包括：

• 可识别诸如安全漏洞以及执行路径错误等棘手的问题
• 通过提供对Webhooks（微服务API使用的一种范式）和API的访问，来自动化代码的审查过程
• 可根据不同的要求和实践，来加强质量关（quality gate）
• 通过提供各种流行IDE的插件，从而减轻了对整体软件包的需求

主要缺点是：

• 缺乏设置自动分析和警报的能力
• 缺乏对某些问题的选择性忽略或不予修复功能
• 由于需要通过安装软件包和插件，来设置客户端分析和服务器端存储，因此为Python项目设置SonarQube较为复杂，您可以查看其官方文档，以了解更多有关如何为Python项目配置SonarQube的信息

4. Veracode

Veracode是另一款流行的Python代码审查工具。它不仅提供了针对常见漏洞和安全暴露的扫描，而且能够通过静态分析，来识别并报告反模式等问题。此外，Veracode还可以提供包括交互式分析和动态分析在内的其他企业级产品。

Veracode的主要功能包括：

• 通过提供开发者工具、API和工作流的集成，以简化代码质量的检查
• 可与DevOps管道无缝集成
• 其基于SCA代理的扫描，可用于发现各种问题与漏洞
• 其代码库和许可证可与PyPi（Python Package Index）保持同步
• 在每次扫描后，都能转发有关风险的评级

主要缺点是：

• 缺乏一劳永逸的持续集成设置
• 缺乏直观的用户体验

总的说来，安装和设置基于Veracode代理的扫描代理相对比较容易。您可以使用Python的标准软件包管理器—pip，来安装该工具，并执行代码分析。不过，Veracode既缺乏优化扫描的功能，又缺乏针对特定语言的建议。

5. Checkmarx

Checkmarx是一款应用安全性测试和静态代码分析的工具。它提供了静态应用测试、运行时（runtime）、交互式测试、依赖项扫描等功能，可轻松地通过扫描源代码，来消除各种漏洞。

Checkmarx的主要功能包括：

• 用户可使用Checkmarx SAST，来进行静态分析，并查找各种安全漏洞
• 提供与CI/CD管道的集成
• 具有直观易用的用户界面
• 提供各种流行的IDE插件

主要缺点是：

• 误报率较高
• 在持续集成的过程中，需要花费大量时间进行扫描

客观来说，Checkmarx的优势在于，无需配置即可为大多数通用编程语言，提供原生的支持。其劣势集中在误报率较高，且缺乏对大型代码库的支持。

6. Coverity

作为一个静态分析工具，Coverity旨在查找和修复各种通用编程语言（如Python、JavaScript、Ruby、Java等）中的缺陷。波音和洛克希德·马丁等明星公司都会使用Coverity，来进行软件代码的测试和扫描。

Coverity的主要功能包括：

• 通过测试各种可能执行到的路径，来减少误报率
• 易于设置和自定义，可灵活地满足开发需求
• 提供设置向导，以方便指定Python的路径
• 能够轻松地与GitHub、Jenkins和Travis CI等工作流程相集成

主要缺点是：

• 其许可程度取决于需要分析的代码行数
• 与市场上的同类产品相比，其价格过高
• 当被测代码库庞大且复杂时，为了满足覆盖范围，其运行时间较长。

7. CodeScene

CodeScene不仅是一款静态代码分析工具，而且能够提供行为分析，以方便开发人员根据代码库的演化，以识别不同的模式。用户既可以通过Git服务提供商（如Github或Bitbucket）去调用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历史记录，并产生可视化的效果
• 能够方便开发者发现各种错误和问题
• 可以使用机器学习算法，来查找不同的模式
• 可以根据业务需求来调整代码质量
• 不但能够确保团队远离技术风险，还能够协助识别生产环境中的各种瓶颈

主要缺点是：

• 缺乏直观的用户界面
• 用户难以跟进错误并改进代码

小结

综上所述，代码审查工具可以协助开发人员识别到现有代码的复杂性，查找出各种反模式之类的问题、以及安全缺陷，并能够让代码审查与修复的过程更加高效。因此，您可以根据手头项目的特征，酌情进行选择与试用。

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