Mypy: 把静态类型检查带给Python
之前我们介绍过,Python作为一门动态语言,为人诟病的缺点之一,就是难以像java那样,支持静态类型检查,这样会把一些错误带到运行中(如果你不进行单元测试的话)。
不过,随着type hint的推开,实际上现在Python已经有了比较充分的静态类型检查。这一章我们先介绍其它Lint工具,然后再重点介绍静态类型检查工具 - mypy。
4. Lint工具
Lint工具对代码进行逻辑检查和风格检查。逻辑检查是指象使用了未定义的变量,或者定义的变量未使用,没有按 type hint 的约定传入参数等等;风格检查是指变量命名风格、空白符、空行符的使用等。
Python社区有很多Lint工具,比如Plint, PyFlakes, pycodestyle, bandit, Mypy等。此外,还有Flake8和Pylama这样,将这些工具组合起来使用的工具。
在选择Lint工具时,重要的指标是报告错误的完全度和速度。过于完备的错误报告有时候也不见得就是最好,有时候会把你的大量精力牵涉到无意义的排查中 – 纯粹基于静态分析的查错,有时也不可避免会出现错误;同时也使得运行速度降低。
4.1. flake8
ppw
选择了flake8和mypy作为lint工具。flake8实际上是一组lint工具的组合,它由pycodestyle, pyflakes, mcccab组成。
4.2. pycodestyle
pycodestyle用来检查代码风格(空格、缩进、换行、变量名、字符串单双引号等)是否符合PEP8标准。
4.3. pyflakes
pyflakes用来检查语法错误,比如,定义但未使用的局部变量,变量重定义错误,未使用的导入,格式化错误等等。人们通常拿它与pylint相对照。pyflakes与pylint相比,所能发现的语法错误会少一些,但误报率更低,速度也更快。在有充分单元测试的情况下,我们更推荐初学者使用pyflakes。
下面是一个pylint报告错误,而pyflakes不能报告的例子:
def add(x, y):print(x + y)value: None = add(10, 10)
显然,代码作者忘了给add函数加上返回语句,因此,将value赋值为add(10, 10)的结果是None。pylint会报告错误,但是pyflakes不会。
但是pylint存在一定的误报率,上面的代码交给pylint来进行语法检查,其结果是:
xxxx:1:0: C0114: Missing module docstring (missing-module-docstring)
xxxx:1:0: C0116: Missing function or method docstring (missing-function-docstring)
xxxx:1:8: C0103: Argument name "x" doesn't conform to snake_case naming style (invalid-name)
xxxx:1:11: C0103: Argument name "y" doesn't conform to snake_case naming style (invalid-name)
xxxx:5:0: E1111: Assigning result of a function call, where the function has no return (assignment-from-no-return)
xxxx:5:0: C0103: Constant name "value" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)
这里第1,2和第5行报告都是正确的。但第3和第4行的报告很难说正确,为了代码的简洁性,我们使用单个字母作为局部变量是很常见的事。PEP8规范也只要求我们不得使用"l"(小写的字母L), “O”(字母o的大写,很难与数字0区分), “I”(字母i的大写)。
而最后一行的报告则显然是错误的,这里函数add没有返回值的错误,导致pylint误以为value是一个常量,而不是一个变量。事实上,当你修复掉add函数没有返回值的错误时,pylint就不会报告这个错误了。
这是为什么我们推荐初学者使用pyflakes,而不是pylint的原因。初学者很容易淹没在pylint抛出的一大堆错夹杂着误报的错误报告中,花费大量时间来解决这些误报,却茫然无计。另外,pylint过于严格的错误检查,对还未养成良好编程习惯的初学者,可能会使他们感到沮丧。比如,上面关于缺少文档的错误报告,尽管是正确的,但对初学者来说,要一下子达到所有这些标准,会使得学习曲线变得过于陡峭,从而导致学习的热情降低。
mccabe用来检查代码的复杂度,它把代码按控制流处理成一张图,从而代码的复杂度可以用下面的公式来计算:
M = E − N + P M = E - N + P M=E−N+P,其中E是路径数,N是节点数,P则是决策数。
以下面的代码为例:
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