【Python】如何度量优秀代码——静态分析工具

背景

静态代码分析工具能够提炼出丰富的代码静态属性信息，这使得程序员可以对代码的复杂性、可修改性和可读性有进一步的了解。

有哪些静态分析工具呢

度量Python代码的静态属性

• 是否符合编码标准，如 PEP8
• 代码复杂度度量，如 McCabe 度量
• 代码中的错误，如语法错误、缩进问题、缺少相关导入包、变量覆盖以及其它问题
• 代码的逻辑问题

度量Python的生态系统

• Pylint：Pylint 是Python 代码的一个静态检查工具，它能够检测一系列的代码错
  误、代码坏味道和格式错误。Pylint 使用的编码格式类似于 PEP-8。它的最新版本还提
  供代码复杂度的相关统计数据，并能打印相应报告。不过在检查之前，Pylint 需要先执行
  代码。具体可以参考 http:/ /pylint.orgo
• Pyflakes：Pyflakes 相对于Pylint 而言出现的时间较晚，不同于 Pylint 的是，它不
  需要在检查之前执行代码来获取代码中的错误。Pytfakes 不检查代码的格式错误，只检
  查逻辑错误。具体可以参考 http://launchpad.net/pyflakes。
• MeCabe：它是一个脚本，根据 McCabe 指标检查代码复杂性并打印报告
  具体可以参考 https://pypi.python.org/ pyp1/ mccabe。
• Pycodestyle： Pycodestyle 是一个按照 PEP-8 的部分内容检查 Python 代码的一个
  工具。这个工具之前叫作PEP-8，具体可以参考 http://github.com/PyCQA/pycodestyle。
• Flake8：Flake8封装了Pyflakes、 MeCabe 和Pycodestyle 工具，它可以执行这：
  个工具提供的检查。具体可以参考 https://gitlab.com/pycga/flake8/。

代码的坏味道

代码的坏味道指代码中深层问题的表面症状，它通常暗示着设计上的问题，这可能会导致未来的错误或者对特定代码段的开发产生负面影响。代码坏味道本身并不是错误，但是它们暗示着代码中采用的问题解决方法是不正确的，这应该通过重构代码来解决，一些常见的代码坏味道如下。

在类层面上

• 上帝对象(god object）：一种试图做很多事情的对象。换言之，这种对象没有任何的内聚力。
• 常量类 (constant class)：一种只有常量集合的类，而常量集合在其他地方被使用。事实上，该常量在理想状态下不应该属于这个类。
• 拒绝遗赠 (refused buquest)：一种不符合基类使用原则的类，它打破了继承的替
  代原则（所有引用基类的地方必须能透明地使用其子类的对象）。
• 吃白食 (freeloader):一种有很少功能的类，几乎不做什么事情，有很少的属性。
• 特征妒忌 (fcature eavy)：一种过分依赖其他类方法的类，也就是有高男合性。

在方法层面上

• 长方法 (long method)：太大和太复杂的方法。
• 参数蠕变 （ parameter crecp)：方法中有过多的参数。这会导致方法的调用和测试变得困难。
• 圈复杂度 (cydomatic complexity)：方法中有过多的分支和循环，以至于代码逻辑难以理解，而且容易导致不易察觉的缺陷。这样的方法应该被重构分解成多个方法，或者重新构思逻辑以避免过多的分支。
• 标识符过长或过短 (ovedly long or short identifier) ：函数使用了过长或过短的变量名以至于难以看出该变量的含义，函数的名字也是如此。代码坏味道的一个相关" antipattern，是设计坏味道，这是系统设计中的表面症状表明在架构中存在较深层次的问题。

结语

现在是下午两点，上班时间到，本文送你我的关怀:送你如意, 把烦恼打败;送你快乐,把忧伤击倒;送你轻松,把忙碌扫除;