Python是一门动态语言。在给python传参数的时候并没 有严格的类型限制。写python程序的时候，发现错误经常只能在执行的时候发现。有一些 错误由于隐藏的比较深，只有特定逻辑才会触发，往往导致需要花很多时间才能将语法错误慢慢排查出来。其实有一些错误是很明显的，假如能在写程序的时候发现这些错误，就能提高工作效率。

注：习惯了C/C++等编译语言，使用像Python这种动态语言，总有点不放心，特别是搭建比较大的系统的时候。Python静态语法检查工具就出现了。

Pyflakes（错误检查利器）

Pyflakes的下载地址：https://pypi.python.org/pypi/pyflakes

一个用于检查Python源文件错误的简单程序。

Pyflakes分析程序并且检查各种错误。它通过解析源文件实现，无需导入它，因此在模块中使用是安全的，没有任何的副作用。它也相当的快。

安装

快速安装方法：pip installpyflakes

你可以有两种方式使用Pyflakes：

命令行使用

命令行用法：

pyflakes *.py

VIM配置

第二种方式：VIM编辑器的配置，首先Vim必须支持Python，VIM是否支持Python使用下面的方式检查。

vim

#进入vim编辑器界面之后，在命令行模式下输入如下命令

:version

VIM - Vi IMproved 7.3 (2010Aug 15, compiled Oct 27 2010 17:51:38)

MS-Windows 32 位控制台版本

包含补丁: 1-46

编译者 Bram@KIBAALE

大型版本 无图形界面。  可使用(+)与不可使用(-)的功能:

+arabic +autocmd-balloon_eval -browse ++builtin_terms +byte_offset +cindent

+clientserver +clipboard+cmdline_compl +cmdline_hist +cmdline_info +comments

+conceal +cryptv +cscope+cursorbind +cursorshape +dialog_con +diff +digraphs -dn

-ebcdic +emacs_tags +eval+ex_extra +extra_search +farsi +file_in_path

+find_in_path +float+folding -footer +gettext/dyn -hangul_input +iconv/dyn

+insert_expand +jumplist+keymap +langmap +libcall +linebreak +lispindent +listcm

 +localmap -lua +menu +mksession +modify_fname+mouse -mouseshape +multi_byte

+multi_lang -mzscheme-netbeans_intg -osfiletype +path_extra -perl +persistent_un

 -postscript +printer -profile -python -python3+quickfix +reltime +rightleft -ru

 +scrollbind +signs +smartindent -sniff+startuptime +statusline -sun_workshop

+syntax +tag_binary+tag_old_static -tag_any_white -tcl -tgetent -termresponse

+textobjects +title -toolbar+user_commands +vertsplit +virtualedit +visual

+visualextra +viminfo+vreplace +wildignore +wildmenu +windows +writebackup

-xfontset -xim -xterm_save-xpm_w32

其中，+号代表支持，-号表示不支持。因此上面的vim不支持python，那么你需要升级你们的vim啦！下面我们对vim进行配置，使其支持pyflakes。

首先，下载pyflakes.vim，将其解压到vim的配置文件夹，例如：直接拷贝到/etc/vim/文件夹下面。

然后，修改vim的配置，打开vimrc，配置如下选项：

ifhas("autocmd")

   filetype plugin indent on

endif

flake8（代码规范利器）

概述

       flake8是下面三个工具的封装：

       1）PyFlakes

       2）Pep8

       3）NedBatchelder’s McCabe script

       Flake8的下载地址：https://pypi.python.org/pypi/flake8，优点是可扩展。

       Flake8通过启动单独的flake8脚本运行所有工具，它在一个Per文件中显示告警，合并到输出中。

       也增加一些特征：

       1）包含这行文件将被忽略：#flake8: noqa

       2）结尾包含#noqa注释的行将不发布告警

       3）GIT和Mercurial钩子

       4）McCabe复杂度检查器

       5）可以通过flake8.extension入口点扩展

安装

       下载源码后解压缩进行安装：pythonsetup.py install

       快速安装：pipinstall flake8

使用

       为了运行flake8只需在任意目录或Python模块上调用它。

$ flake8 coolproject

coolproject/mod.py:97:1: F401 ‘shutil‘imported but unused

coolproject/mod.py:625:17: E225 missingwhitespace around operato

coolproject/mod.py:729:1: F811 redefinitionof function ‘readlines‘ from line 723

coolproject/mod.py:1028:1: F841 localvariable ‘errors‘ is assigned to but never used

       PyFlakes和Pep8（和可选的插件）的输出将合并起来一起返回。

       Flake8提供一个扩展选项：--max-complexity，如果函数的McCabe复杂度比给定的值更高将发出一个告警。缺省它是不激活的。

$ flake8 --max-complexity 12 coolproject

coolproject/mod.py:97:1: F401 ‘shutil‘imported but unused

coolproject/mod.py:625:17: E225 missingwhitespace around operator

coolproject/mod.py:729:1: F811 redefinitionof unused ‘readlines‘ from line 723

coolproject/mod.py:939:1: C901‘Checker.check_all‘ is too complex (12)

coolproject/mod.py:1028:1: F841 localvariable ‘errors‘ is assigned to but never used

coolproject/mod.py:1204:1: C901 ‘selftest‘is too complex (14)

       该特征对于检查非常复杂的代码相当有用。根据McCabe，低于10的任何代码都太复杂了。

VIM配置

       如果希望在Vim中使用flake8，使用vundle进行安装。

" Flake8 plugin for Vim.

Bundle ‘nvie/vim-flake8‘

" compiler plugin for python stylechecking tool.

Bundle ‘vim-scripts/pylint.vim‘

autocmd FileType python compiler pylint

       vundle的官方网址：https://github.com/gmarik/vundle

       简单可用的vimrc，下载方法如下：

git clone https://github.com/icocoa/icocoa-vimrc.git--recursive vimrc // icocoa is my another account in GitHub

Pychecker

       官方网址：http://pychecker.sourceforge.net/

       http://sourceforge.net/projects/pychecker/

       https://pypi.python.org/pypi/PyChecker

概述

       PyChecker是Python代码的静态分析工具，它能够帮助查找Python代码的bug，而且能够对代码的复杂度和格式等提出警告。

       PyChecker可以工作在多种方式之下。首先，PyChecker会导入所检查文件中包含的模块，检查导入是否正确，同时检查文件中的函数、类和方法等。

PyChecker可以检查出来的问题有如下几种：

       1）全局量没有找到，比如没有导入模块

2）传递给函数、方法、构造器的参数数目错误

3）传递给内建函数和方法的参数数目错误

4）字符串格式化信息不匹配

5）使用不存在的类方法和属性

6）覆盖函数时改变了签名

7）在同一作用域中重定义了函数、类、方法

8）使用未初始化的变量

9）方法的第一个参数不是self

10）未使用的全局量和本地量（模块或变量）

11）未使用的函数/方法的参数（不包括self）

12）模块、类、函数和方法中没有docstring

安装

从官网下载最新版本的PyChecker之后，解压安装即可：

python setup.pyinstall

基本使用

pycheckersetup.py

使用--only参数可以只检查自身的语法问题。

pychecker --onlysetup.py

参数和选项说明：pychecker[options] file1.py file2.py ...

--only        只给出命令行的文件的警告，默认为no

-#，--limit    显示的最大警告数，默认为10

--no-shadowbuiltin    检查是否有变量覆盖了内建变量，默认为off

-q，--stdlib        忽略标准库的文件的警告，默认为off

-T，--argsused    未使用的方法/函数的关键字，默认为on

配置

修改默认配置和行为：.pycheckrc文件，该文件放置在$HOME目录下，--rcfile选项可以生成一份默认的配置文件。

要禁止一些模块/函数/类/方法的警告信息，可以在.pycheckrc文件中定义一个禁止字典，键类似：“module”，“module.function”，“module.class”等。

或者直接在代码中定义：

__pychecker__ =‘no-namedargs maxreturns=0 unsednames=foo,bar‘   

其中__pychecker__格式的值和在禁止字典中的值是一样的。

在代码文件中导入PyChecker模块及使用：

importpychecker.checker

这将会检查所有在PyChecker之后导入的模块，之前的不检查。

如果不能传递命令行参数，可以使用：

os.environ[‘PYCHECKER‘]= ‘command line options here‘

等价于在shell环境中设置PYCHECKER：

PYCHECKER=‘no-namedargsmaxreturns=0‘ /path/to/your/program

要关闭警告，可以在导入PyChecker之前，加上：

os.environ[‘PYCHECKER_DISABLED‘]= 1

等价于在shell环境中设置PYCHECKER_DISABLED：

PYCHECKER_DISABLED=1/path/to/your/program

Pylint（推荐）

PyLint的下载地址：https://pypi.python.org/pypi/pylint

PyLint的官网：http://www.pylint.org/

概述

PyLint是Python源代码分析器，它查找编程错误，帮助执行一个代码标准和嗅探一些代码味道。

       缺省情况下，PyLint启用许多规则。它具有高度可配置性，从代码内部处理程序控制它。另外，编写插件添加到自己的检查中是可能的。

       注意：相比于PyChecker，Pylint是一个高阶的Python代码分析工具，它分析Python代码中的错误，查找不符合代码风格标准（Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8）和有潜在问题的代码。目前 Pylint 的最新版本是 pylint-1.2.1。可以检查一行代码的长度、变量名是否符合规范等。运行两次可以看出代码是否改进，分数是否有所提高，10分满分。

       Pylint是一个 Python 代码分析工具，它分析 Python 代码中的错误，查找不符合代码风格标准（Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8，具体信息，请参阅参考资料）和有潜在问题的代码。

       1）Pylint 是一个 Python 工具，除了平常代码分析工具的作用之外，它提供了更多的功能：如检查一行代码的长度，变量名是否符合命名标准，一个声明过的接口是否被真正实现等等。

2）Pylint 的一个很大的好处是它的高可配置性，高可定制性，并且可以很容易写小插件来添加功能。

3）如果运行两次Pylint，它会同时显示出当前和上次的运行结果，从而可以看出代码质量是否得到了改进。

4）目前在 eclipse 的 pydev 插件中也集成了Pylint。

       Pylint要求astroid（越新越好）和logilab-common(版本>= 0.53)软件包。

https://bitbucket.org/logilab/astroid

http://www.logilab.org/projects/common

安装

       从源码发行版安装，解压Tar包并且运行：

python setup.py install

       快速安装方法：pipinstall pylint

       你必须使用类似的方法安装依赖。对于Debian和RPM安装包，根据你Linux发行版中使用你的常用工具。

PyDev中对Python的语法检查使用了PyLint，配置它是需要注意下面几点：

       1）首先要安装logilab-asting和logilab-common。

       2）然后要让这两个包正常工作，要对logilab-common做些动作：

proc.py line(115)

 fromsignal import * #signal, SIGXCPU, SIGKILL, SIGUSR2, SIGUSR1

 fromos import * #killpg, getpid, setpgrp

 fromthreading import Timer, currentThread, Thread, Event

 fromtime import time

 #from resource import getrlimit, setrlimit,RLIMIT_CPU, RLIMIT_AS

错误提示说明

(C) 惯例。违反了编码风格标准

(R) 重构。写得非常糟糕的代码。

(W) 警告。某些 Python 特定的问题。

(E) 错误。很可能是代码中的错误。

(F) 致命错误。阻止 Pylint 进一步运行的错误。

运行

       从命令行调用Pylint，使用方法如下：

pylint [options] module_or_package

       你应该给PyLint传递一个Python包或模块的名称。Pylint将导入该包或模块，因此你应该注意你的PYTHONPATH，因为它是一个常见错误分析模块的安装版本，而不是开发版本。

       也可以分析Python文件，但是有一些限制。记住Pylint将尝试转换文件名为模块名，只有成功才能处理文件。

Python静态检查工具