Check your Python code security before your next PR commit and get alerts of critical bugs using our free online Python code checker — powered by Snyk Code.
Sign up for unlimited checks, no credit card required.
How to use the free code checker
Get code security right from your IDE
This free code checker can find critical vulnerabilities and security issues with a click. To take your application security to the next level, we recommend using Snyk Code for free right from your IDE.
Python code security powered by Snyk Code
This free web based Python code checker is powered by Snyk Code. Sign up now to get access to all the features including vulnerability alerts, real time scan results, and actionable fix advice within your IDE.
Learn about Snyk Code
Human-in-the-Loop Python Code Checker
Snyk Code is an expert-curated, AI-powered Python code checker that analyzes your code for security issues, providing actionable advice directly from your IDE to help you fix vulnerabilities quickly.
Real-time
Scan and fix source code in minutes.
Actionable
Fix vulns with dev friendly remediation.
Integrated in IDE
Find vulns early to save time & money.
Ecosystems
Integrates into existing workflow.
More than syntax errors
Comprehensive semantic analysis.
AI powered by people
Modern ML directed by security experts.
In-workflow testing
Automatically scan every PR and repo.
CI/CD security gate
Integrate scans into the build process.
Frequently asked questions
A code checker is automated software that statically analyzes source code and detects potential issues. More specifically, an online code checker performs static analysis to surface issues in code quality and security. Most code checkers provide in-depth insights into why a particular line of code was flagged to help software teams implement coding best practices. These code-level checks often measure the syntax, style, and documentation completeness of source code.
What are the benefits of an AI-powered Python code checker?
An AI-powered Python code checker allows organizations to detect and remediate more complex code issues earlier in the secure software development lifecycle (SSDLC). AI algorithms that have been trained by hundreds of thousands of open source projects to capture symbolic AI rules about possible issues and remediation. By leveraging this learned knowledge from the global open source development community, an AI engine can often detect quality and security issues that may not be caught during peer code reviews or pair programming. That means the efficiency of an AI-powered Python code checker enables developers to fix issues very early — before they reach production and potentially impact end-users.
Why is a Python code checker vital to secure development?
A key part of DevSecOps is shifting left — or detecting and remediating vulnerabilities earlier in the development process. Implementing a Python code checker into your existing continuous integration and continuous delivery (CI/CD) pipeline is one of the most widely accepted best practices. Embedding static analysis into the IDE informs developers of Python vulnerabilities at the earliest possible moment — eliminating Python code security risks at the source.
What is a syntax error in Python?
A Python syntax error is an issue that occurs when Python code is interpreted during execution. Syntax errors are one of three basic types of error, and are almost always fatal because the Python interpreter cannot understand a line of code. Logic errors occur when the code is valid, but the application doesn’t do what the developer intended. Exceptions occur when the Python parser understands a line of code, but the interpreter is unable to execute it during runtime.
Common Python syntax and logical errors
There are a variety of syntax and logical errors, so it’s important to know how to remediate the most common issues that a debugger or code checker may flag. While logical errors aren’t recognized by the Python interpreter, they still prevent the application from performing as the developer originally intended. Here are some tips to avoid some common logical flaws when writing Python code:
- Remember to invoke a function to start the execution of the program.
- Check for infinite loops where the program gets stuck in a recurring code block.
- Use print statements to understand the flow of execution and ensure it’s correct.
- Avoid complex expressions that make code harder to read and debug.
How to use a Python code checker to improve code quality and security practices
Integrating a Python code checker into the existing developer workflow is a great way to fix code issues earlier, while also helping developers learn about best practices. This can make a significant impact on the quality and security of Python code that developers write going forward. More maintainable code can also improve the customer experience because there are fewer bugs and technical debt to deal with in the future.When it comes to static application security testing (SAST) with a Python code checker, it’s important to choose a developer-first tool that integrates into developer workflows and produces minimal false positives in scan results. A SAST tool also needs to take a comprehensive approach for scanning source code, and be able to combine with linters to check code syntax and style.The most common types of SAST security analysis are:CONFIGURATION:
Ensures that application configuration files are following security best practices and policies.SEMANTIC:
Examines code contextually to estimate what the developer intended, and check whether the code syntax differs.DATA FLOW:
Tracks the flow of data from insecure sources to ensure it’s cleansed before consumption by the Python application.STRUCTURAL:
Determines whether there are inconsistencies with implementing language-specific best practices and cryptographic techniques.The Python code checker you use should also leverage a comprehensive vulnerability database to identify security issues at the code level, as well as known vulnerabilities introduced via open source dependencies.Vulnerability databases help developers stay on top of the latest security exploits as they’re discovered, without spending endless hours researching the current cyber threat landscape. This type of data-driven security works in tandem with threat intelligence to improve the overall security posture of your organization.Finally, detecting Python code security issues is only half the battle. An effective code checker solution will identify flaws, while also giving developers the insights they need to remediate them. This should include the precise source of the issue, and any known publicly available fixes for both security flaws and code anti-patterns.
What is Python code security?
Python code security can be described using the CIA triad — confidentiality, integrity, and availability. The CIA triad is often used as a model for secure systems, and to identify possible vulnerabilities and fixes. Today, applications consist of 80 to 90% open source dependencies. But the remaining 10 to 20% is critical: this code reflects your personal IP, and there is no open source community helping you keep it secure. The best practice is to accept the work of the open source community by scanning and updating software dependencies in your project using scanners like Snyk Open Source — while doing your part by scanning and fixing your code using Snyk Code.Confidentiality
Secure software systems do not disclose information to parties that are not allowed to receive it. That includes malicious external actors as well as unauthorized internal stakeholders.Integrity
Secure software systems make sure that data and processes are not tempered with, destroyed, or altered. Transactions succeed when all sub-transactions succeed, and the stored data does not contradict each other.Availability
A secure system also needs to be able to be used in due time. Blocking a system by overloading parts of it renders the system useless and insecure.
What is Python code quality?
Python code quality is a subjective term, and means something different to every development team. In general, however, the quality of code relates to how closely it follows commonly accepted coding standards and best practices. Here are five frequently used measures of code quality to consider when developers ask, how do I check my Python code?
- Reusability
It’s best to write code that’s highly reusable. For example, in object-oriented programming, it’s important to make classes and methods clean and modular, so that code is easier to debug and scale across projects. Restricting access to certain reusable blocks of code through encapsulation can also improve security.
- Maintainability
Along with being reusable, it’s important that Python source code is maintainable. As a codebase grows, complexity and technical debt often increase, leading to bugs that are difficult to pinpoint and slow development in the long run. Automated code analysis and peer reviews can ensure that developers are only pushing highly maintainable code into production.
- Testability
High-quality Python code should support testing efforts. Along with writing modular code that makes automated testing easier, developers need to prioritize clear and up-to-date documentation. This allows test engineers to more easily understand the purpose of a particular code snippet.
- Consistency
Python code should be portable enough that it can run on any development, staging, or production environment without compatibility issues. Docker and other containerization platforms can help ensure Python code and dependencies are consistent across different deployment environments.
- Reliability
Software should be designed for reliability from the start. Meaning developers need to proactively prevent technical debt from accruing when they push Python code. Otherwise, software can become less reliable over time and have a decrease in availability, fault tolerance, data integrity, and ability to recover from outages. These lack of reliability can also have a negative impact on the security posture of an application.Perform a semantic check and secure your Python code in your IDE.
Secure your code as you develop. Snyk’s free IDE plugins scan your Python code for vulnerabilities in real-time and provide fix advice.
Рассмотрим популярные инструменты для анализа кода Python и подробно расскажем об их специфике и основных принципах работы.

Автор: Валерий Шагур, teacher assistance на курсе Программирование на Python
Высокая стоимость ошибок в программных продуктах предъявляет повышенные
требования к качеству кода. Каким критериям должен соответствовать хороший код?
Отсутствие ошибок, расширяемость, поддерживаемость, читаемость и наличие документации. Недостаточное внимание к любому из этих критериев может привести к появлению новых ошибок или снизить вероятность обнаружения уже существующих. Небрежно написанный или чересчур запутанный код, отсутствие документации напрямую влияют на время исправления найденного бага, ведь разработчику приходится заново вникать в код. Даже такие, казалось бы, незначительные вещи как неправильные имена переменных или отсутствие форматирования могут сильно влиять на читаемость и понимание кода.
Командная работа над проектом еще больше повышает требования к качеству кода, поэтому важным условием продуктивной работы команды становится описание формальных требований к написанию кода. Это могут быть соглашения, принятые в языке программирования, на котором ведется разработка, или собственное (внутрикорпоративное) руководство по стилю. Выработанные требования к оформлению кода не исключают появления «разночтений» среди разработчиков и временных затрат на их обсуждение. Кроме этого, соблюдение выработанных требований ложится на плечи программистов в виде дополнительной нагрузки. Все это привело к появлению инструментов для проверки кода на наличие стилистических и логических ошибок. О таких инструментах для языка программирования Python мы и поговорим в этой статье.
Анализаторы и автоматическое форматирование кода
Весь инструментарий, доступный разработчикам Python, можно условно разделить на две группы по способу реагирования на ошибки. Первая группа сообщает о найденных ошибках, перекладывая задачу по их исправлению на программиста. Вторая — предлагает пользователю вариант исправленного кода или автоматически вносит изменения.
И первая, и вторая группы включают в себя как простые утилиты командной строки для решения узкоспециализированных задач (например, проверка docstring или сортировка импортов), так и богатые по возможностям библиотеки, объединяющие в себе более простые утилиты. Средства анализа кода из первой группы принято называть линтерами (linter). Название происходит от lint — статического анализатора для языка программирования Си и со временем ставшего нарицательным. Программы второй группы называют форматировщиками (formatter).
Даже при поверхностном сравнении этих групп видны особенности работы с ними. При применении линтеров программисту, во-первых, необходимо писать код с оглядкой, дабы позже не исправлять найденные ошибки. И во вторых, принимать решение по поводу обнаруженных ошибок — какие требуют исправления, а какие можно проигнорировать. Форматировщики, напротив, автоматизируют процесс исправления ошибок, оставляя программисту возможность осуществлять контроль.
Часть 1
- pycodestyle
- pydocstyle
- pyflakes
- pylint
- vulture
Часть 2
- flake8
- prospector
- pylama
- autopep8
- yapf
- black
Соглашения принятые в статье и общие замечания
Прежде чем приступить к обзору программ, мы хотели бы обратить ваше внимание на несколько важных моментов.
Версия Python: во всех примерах, приведенных в статье, будет использоваться третья версия языка программирования Python.
Установка всех программ в обзоре практически однотипна и сводится к использованию пакетного менеджера pip.
$ python3.6 -m pip install --upgrade <package_name>
Некоторые из библиотек имеют готовые бинарные пакеты в репозиториях дистрибутивов linux или возможность установки с использованием git. Тем не менее для большей определенности и возможности повторения примеров из статьи, установка будет производится с помощью pip.
Об ошибках: стоит упомянуть, что говоря об ошибках, обнаруживаемых анализаторами кода, как правило, имеют в виду два типа ошибок. К первому относятся ошибки стиля (неправильные отступы, длинные строки), ко второму — ошибки в логике программы и ошибки синтаксиса языка программирования (опечатки при написании названий стандартных функций, неиспользуемые импорты, дублирование кода). Существуют и другие виды ошибок, например — оставленные в коде пароли или высокая цикломатическая сложность.
Тестовый скрипт: для примеров использования программ мы создали простенький по содержанию файл example.py. Мы сознательно не стали делать его более разнообразным по наличию в нем ошибок. Во-первых, добавление листингов с выводом некоторых анализаторов в таком случае сильно “раздуло” бы статью. Во-вторых, у нас не было цели детально показать различия в “отлове” тех или иных ошибок для каждой из утилит.
Содержание файла example.py:
import os
import notexistmodule
def Function(num,num_two):
return num
class MyClass:
"""class MyClass """
def __init__(self,var):
self.var=var
def out(var):
print(var)
if __name__ == "__main__":
my_class = MyClass("var")
my_class.out("var")
notexistmodule.func(5)
В коде допущено несколько ошибок:
- импорт неиспользуемого модуля os,
- импорт не существующего модуля notexistmodule,
- имя функции начинается с заглавной буквы,
- лишние аргументы в определении функции,
- отсутствие self первым аргументом в методе класса,
- неверное форматирование.
Руководства по стилям: для тех, кто впервые сталкивается с темой оформления кода, в качестве знакомства предлагаем прочитать официальные руководства по стилю для языка Python PEP8 и PEP257. В качестве примера внутрикорпоративных соглашений можно рассмотреть Google Python Style Guide — https://github.com/google/styleguide/blob/gh-pages/pyguide.md
Pycodestyle
Pycodestyle — простая консольная утилита для анализа кода Python, а именно для проверки кода на соответствие PEP8. Один из старейших анализаторов кода, до 2016 года носил название pep8, но был переименован по просьбе создателя языка Python Гвидо ван Россума.
Запустим проверку на нашем коде:
$ python3 -m pycodestyle example.py example.py:4:1: E302 expected 2 blank lines, found 1 example.py:4:17: E231 missing whitespace after ',' example.py:7:1: E302 expected 2 blank lines, found 1 example.py:10:22: E231 missing whitespace after ',' example.py:11:17: E225 missing whitespace around operator
Лаконичный вывод показывает нам строки, в которых, по мнению анализатора, есть нарушение соглашений PEP8. Формат вывода прост и содержит только необходимую информацию:
<имя файла>: <номер строки> :<положение символа>: <код и короткая расшифровка ошибки>
Возможности программы по проверке соглашений ограничены: нет проверок на правильность именования, проверка документации сводится к проверки длины docstring. Тем не менее функционал программы нельзя назвать “спартанским”, он позволяет настроить необходимый уровень проверок и получить различную информацию о результатах анализа. Запуск с ключом —statistics -qq выводит статистику по ошибкам:
$ python3 -m pycodestyle --statistics -qq example.py 1 E225 missing whitespace around operator 2 E231 missing whitespace after ',' 2 E302 expected 2 blank lines, found 1
Более наглядный вывод можно получить при использовании ключа —show-source. После каждого сообщения об ошибке будет выведена строка исходного кода, в которой содержится ошибка.
$ python3 -m pycodestyle --show-source example.py example.py:4:1: E302 expected 2 blank lines, found 1 def Function(num,num_two): ^ example.py:4:17: E231 missing whitespace after ',' def Function(num,num_two): ^ example.py:7:1: E302 expected 2 blank lines, found 1 class MyClass: ^ example.py:10:22: E231 missing whitespace after ',' def __init__(self,var): ^ example.py:11:17: E225 missing whitespace around operator self.var=var ^
Если есть необходимость посмотреть, какие из соглашений PEP8 были нарушены, используйте ключ — show-pep8. Программа выведет список всех проверок с выдержками из PEP8 для случаев нарушений. При обработке файлов внутри директорий предусмотрена возможность фильтрации по шаблону. Pycodestyle позволяет сохранять настройки поиска в конфигурационных файлах как глобально, так и на уровне проекта.
Pydocstyle
Утилиту pydocstyle мы уже упоминали в статье Работа с документацией в Python: поиск информации и соглашения. Pydocstyle проверяет наличие docstring у модулей, классов, функций и их соответствие официальному соглашению PEP257.
$ python3 -m pydocstyle example.py example.py:1 at module level: D100: Missing docstring in public module example.py:4 in public function `Function`: D103: Missing docstring in public function example.py:7 in public class `MyClass`: D400: First line should end with a period (not 's') example.py:7 in public class `MyClass`: D210: No whitespaces allowed surrounding docstring text example.py:10 in public method `__init__`: D107: Missing docstring in __init__ example.py:13 in public method `out`: D102: Missing docstring in public method
Как мы видим из листинга, программа указала нам на отсутствие документации в определениях функции, методов класса и ошибки оформления в docstring класса. Вывод можно сделать более информативным, если использовать ключи —explain и —source при вызове программы. Функционал pydocstyle практически идентичен описанному выше для pycodestyle, различия касаются лишь названий ключей.
Pyflakes
В отличие от уже рассмотренных инструментов для анализа кода Python pyflakes не делает проверок стиля. Цель этого анализатора кода — поиск логических и синтаксических ошибок. Разработчики pyflakes сделали упор на скорость работы программы, безопасность и простоту. Несмотря на то, что данная утилита не импортирует проверяемый файл, она прекрасно справляется c поиском синтаксических ошибок и делает это быстро. С другой стороны, такой подход сильно сужает область проверок.
Функциональность pyflakes — “нулевая”, все что он умеет делать — это выводить результаты анализа в консоль:
$ python3 -m pyflakes example.py example.py:1: 'os' imported but unused
В нашем тестовом скрипте, он нашел только импорт не используемого модуля os. Вы можете самостоятельно поэкспериментировать с запуском программы и передачей ей в качестве параметра командной строки Python файла, содержащего синтаксические ошибки. Данная утилита имеет еще одну особенность — если вы используете обе версии Python, вам придется установить отдельные утилиты для каждой из версий.
Pylint
До сих пор мы рассматривали утилиты, которые проводили проверки на наличие либо стилистических, либо логических ошибок. Следующий в обзоре статический инструмент для анализа кода Python — Pylint, который совместил в себе обе возможности. Этот мощный, гибко настраиваемый инструмент для анализа кода Python отличается большим количеством проверок и разнообразием отчетов. Это один из самых “придирчивых” и “многословных” анализаторов кода. Анализ нашего тестового скрипта выдает весьма обширный отчет, состоящий из списка найденных в ходе анализа недочетов, статистических отчетов, представленных в виде таблиц, и общей оценки кода:
$ python3.6 -m pylint --reports=y text example.py
************* Module text
/home/ququshka77/.local/lib/python3.6/site-packages/pylint/reporters/text.py:79:22: W0212: Access to a protected member _splitstrip of a client class (protected-access)
************* Module example
example.py:4:16: C0326: Exactly one space required after comma
def Function(num,num_two):
^ (bad-whitespace)
example.py:10:21: C0326: Exactly one space required after comma
def __init__(self,var):
^ (bad-whitespace)
example.py:11:16: C0326: Exactly one space required around assignment
self.var=var
^ (bad-whitespace)
example.py:1:0: C0111: Missing module docstring (missing-docstring)
example.py:2:0: E0401: Unable to import 'notexistmodule' (import-error)
example.py:4:0: C0103: Function name "Function" doesn't conform to snake_case naming style (invalid-name)
example.py:4:0: C0111: Missing function docstring (missing-docstring)
example.py:4:17: W0613: Unused argument 'num_two' (unused-argument)
example.py:13:4: C0111: Missing method docstring (missing-docstring)
example.py:13:4: E0213: Method should have "self" as first argument (no-self-argument)
example.py:7:0: R0903: Too few public methods (1/2) (too-few-public-methods)
example.py:18:4: C0103: Constant name "my_class" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)
example.py:19:4: E1121: Too many positional arguments for method call (too-many-function-args)
example.py:1:0: W0611: Unused import os (unused-import)
Report
======
112 statements analysed.
Statistics by type
+----------+----------+---------------+-------------+-------------------+---------------+
|type |number |old number |difference |%documented |%badname |
+======+======+========+========+===========+========+
|module |2 |2 |= |50.00 |0.00 |
+-----------+----------+---------------+-------------+-------------------+---------------+
|class |5 |5 |= |100.00 |0.00 |
+-----------+----------+---------------+-------------+-------------------+---------------+
|method |11 |11 |= |90.91 |0.00 |
+-----------+----------+---------------+-------------+-------------------+---------------+
|function |4 |4 |= |75.00 |25.00 |
+-----------+----------+---------------+-------------+-------------------+---------------+
External dependencies
::
pylint
-interfaces (text)
-reporters (text)
| -ureports
| -text_writer (text)
-utils (text)
Raw metrics
+-------------+----------+-------+-----------+-------------+
|type |number |% |previous |difference |
+=======+======+=====+=====+========+
|code |128 |48.30 |128 |= |
+-------------+----------+--------+-----------+------------+
|docstring |84 |31.70 |84 |= |
+-------------+----------+--------+-----------+------------+
|comment |16 |6.04 |16 |= |
+-------------+----------+--------+-----------+------------+
|empty |37 |13.96 |37 |= |
+-------------+----------+--------+-----------+------------+
Duplication
+-------------------------------+------+------------+-------------+
| |now |previous |difference |
+=================+=====+======+========+
|nb duplicated lines |0 |0 |= |
+-------------------------------+-------+------------+------------+
|percent duplicated lines |0.000 |0.000 |= |
+-------------------------------+-------+------------+------------+
Messages by category
+--------------+----------+-----------+-------------+
|type |number |previous |difference |
+========+======+======+========+
|convention |8 |8 |= |
+--------------+----------+-----------+-------------+
|refactor |1 |1 |= |
+--------------+-----------+----------+-------------+
|warning |3 |3 |= |
+--------------+-----------+----------+-------------+
|error |3 |3 |= |
+--------------+-----------+----------+-------------+
% errors / warnings by module
+-----------+--------+-----------+----------+--------------+
|module |error |warning |refactor |convention |
+======+=====+======+======+========+
|example |100.00 |66.67 |100.00 |100.00 |
+-----------+---------+----------+-----------+-------------+
|text |0.00 |33.33 |0.00 |0.00 |
+-----------+---------+----------+-----------+-------------+
Messages
+-----------------------------+----------------+
|message id |occurrences |
+=================+=========+
|missing-docstring |3 |
+-----------------------------+----------------+
|bad-whitespace |3 |
+------------------------------+---------------+
|invalid-name |2 |
+------------------------------+---------------+
|unused-import |1 |
+------------------------------+---------------+
|unused-argument |1 |
+------------------------------+---------------+
|too-many-function-args |1 |
+------------------------------+---------------+
|too-few-public-methods |1 |
+------------------------------+---------------+
|protected-access |1 |
+------------------------------+---------------+
|no-self-argument |1 |
+------------------------------+---------------+
|import-error |1 |
+------------------------------+---------------+
------------------------------------------------------------------------------------------
Your code has been rated at 7.59/10 (previous run: 7.59/10, +0.00)
Программа имеет свою внутреннюю маркировку проблемных мест в коде:
[R]efactor — требуется рефакторинг,
[C]onvention — нарушено следование стилистике и соглашениям,
[W]arning — потенциальная ошибка,
[E]rror — ошибка,
[F]atal — ошибка, которая препятствует дальнейшей работе программы.
Для вывода подробного отчета мы использовали ключ командной строки —reports=y.
Более гибко настроить вывод команды позволяют разнообразные ключи командной строки. Настройки можно сохранять в файле настроек rcfile. Мы не будем приводить подробное описание ключей и настроек, для этого есть официальная документация — https://pylint.readthedocs.io/en/latest/index.html#, остановимся лишь на наиболее интересных, с нашей точки зрения, возможностях утилиты:
— Генерация файла настроек (—generate-rcfile). Позволяет не писать конфигурационный файл с нуля. В созданном rcfile содержатся все текущие настройки с подробными комментариями к ним, вам остается только отредактировать его под собственные требования.
— Отключение вывода в коде. При редактировании кода есть возможность вставить блокирующие вывод сообщений комментарии. Чтобы продемонстрировать это, в определение функции в файле примера example.py добавим строку:
# pylint: disable=unused-argument
и запустим pylint. Из результатов проверки “исчезло” сообщение:
example.py:4:17: W0613: Unused argument 'num_two' (unused-argument)
— Создание отчетов в формате json (—output-format=json). Полезно, если необходимо сохранение или дальнейшая обработка результатов работы линтера. Вы также можете создать собственный формат вывода данных.
— Параллельный запуск (-j 4). Запуск в нескольких параллельных потоках на многоядерных процессорах сокращает время проверки.
— Встроенная документация. Вызов программы с ключом —help-msg=<key> выведет справку по ключевому слову key. В качестве ключевого слова может быть код сообщения (например: E0401) или символическое имя сообщения (например: import-error). Ниже приведен листинг получения справки по ключу import-error:
$ python3.6 -m pylint --help-msg=import-error :import-error (E0401): *Unable to import %s* Used when pylint has been unable to import a module. This message belongs to the imports checker.
— Система оценки сохраняет последний результат и при последующих запусках показывает изменения, что позволяет количественно оценить прогресс исправлений.
— Плагины — отличная возможность изменять поведение pylint. Их применение может оказаться полезным в случаях, когда pylint неправильно обрабатывает код и есть “ложные” срабатывания, или когда требуется отличный от стандартного формат вывода результатов.
Vulture
Vulture — небольшая утилита для поиска “мертвого” кода в программах Python. Она использует модуль ast стандартной библиотеки и создает абстрактные синтаксические деревья для всех файлов исходного кода в проекте. Далее осуществляется поиск всех объектов, которые были определены, но не используются. Vulture полезно применять для очистки и нахождения ошибок в больших базовых кодах.
Продолжение следует
Во второй части мы продолжим разговор об инструментах для анализа кода Python. Будут рассмотрены линтеры, представляющие собой наборы утилит. Также мы посмотрим, какие программы можно использовать для автоматического форматирования кода.
Еще статьи по Python
- 26 полезных возможностей Python: букварь разработки от А до Z;
- ТОП-15 трюков в Python 3, делающих код понятнее и быстрее;
- Новый Python: 7 возможностей, которые вам понравятся;
- Крупнейшая подборка Python-каналов на Youtube;
- Изучение Python: ТОП-10 вопросов разной направленности.
Это команда pep8, которую можно запустить в бесплатном хостинг-провайдере OnWorks, используя одну из наших многочисленных бесплатных онлайн-рабочих станций, таких как Ubuntu Online, Fedora Online, онлайн-эмулятор Windows или онлайн-эмулятор MAC OS.
ПРОГРАММА:
ИМЯ
pep8 — инструмент для проверки вашего кода Python на соответствие некоторым стилевым соглашениям в PEP 8.
СИНТАКСИС
pep8 [
опционы
]
вход
…
ОПЦИИ
—версия
показать номер версии программы и выйти
-h, —Помогите
показать это справочное сообщение и выйти
-v, —подробный
распечатать сообщения о состоянии или выполнить отладку с помощью -вв
-q, —тихий
сообщать только имена файлов или ничего с -qq
—исключать=
описания
исключить файлы или каталоги, соответствующие этим шаблонам, разделенным запятыми (по умолчанию:
.svn, CVS, .bzr, .hg, .git, __ pycache__)
—имя файла=
описания
при разборе каталогов проверяйте только имена файлов, соответствующие этим разделенным запятыми
шаблоны (по умолчанию: * .py)
—Выбрать=
Ошибки
выберите ошибки и предупреждения (например, E, W6)
— игнорировать=
Ошибки
пропускать ошибки и предупреждения (например, E4, W)
—первый
показать первое появление каждой ошибки
-r, —повторить
(устарело) показать все вхождения одной и той же ошибки
—show-источник
показать исходный код для каждой ошибки
—show-pep8
показывать текст PEP 8 для каждой ошибки (подразумевает —first)
—статистика
подсчитывать ошибки и предупреждения
—считать
вывести общее количество ошибок и предупреждений как стандартную ошибку и установить код выхода равным 1
если сумма не равна нулю
—максимальная длина строки=
n
установить максимально допустимую длину строки (по умолчанию: 79)
— закрывающийся
повесить закрывающую скобку вместо совпадающего отступа строки открывающей скобки
—формат=
формат
установить формат ошибки [по умолчанию | pylint | ]
—diff сообщать только строки, измененные в соответствии с унифицированной разницей, полученной на STDIN
— тест
измерить скорость обработки
—config=
путь
расположение файла конфигурации пользователя (по умолчанию: $ HOME / .config / pep8)
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРИМЕРЫ
Отобразите, как часто обнаруживалась каждая ошибка:
% pep8 —statistics -qq пример / lib /
Показать исходный код и более подробное объяснение из PEP 8:
% pep8 —show-source —show-pep8 foo.py
Используйте pep8 онлайн с помощью сервисов onworks.net
Checking a syntax while coding is a crucial feature designed to test the validity of the ladder program during its development. Therefore, when the Syntax Check is run, all programs within the project are checked in succession.
Python has commands and tools to help you write better, bug-free, error-free, refactored-reusable code. But, first, let’s explore syntax checking in Python in detail.
Python is a server-side scripting programming language. However, it can also be employed as a general-purpose programming language.
Python error-checker tool lets you detect mistakes in syntax ( lint). In addition, you can check code in Python programming online from your browser.
If a syntax mistake is identified, the error line is highlighted and will jump to it to help reduce the time (no need to go through for the lines).
It is beneficial to conduct tests online to speed up the process (deployment …).
To check Python code syntax without executing it, use the Python -m py_compile script.py command.
For better syntax checking in Python, use one of these tools:
- PyChecker: It is a tool for finding errors in Python source code.
- Pyflakes: It is a simple program that checks source files for errors in Python.
- Pylint: It is a static code analysis tool that looks for programming errors helps enforce a coding standard.
Pychecker: Python syntax checker tool
PyChecker is similar to lint. PyChecker tool works in a variety of ways. First, it imports each module. If there is an import error, the module cannot be processed.
To use PyChecker, pass options, and the python source files (or packages), you want to check on the command line:
pychecker [options] first_file.py second_file.py, ...
Pyflakes: Python syntax checker program
The Pyflakes is a simple program that checks Python source files for errors. Pyflakes analyzes code and detects various errors. To install pyflakes, type the following command.
python3 -m pip install pyflakes
Pylint: Python linter for syntax check
Pylint is a Python static code analysis tool that looks for programming errors, helps implement a coding standard, gasps for code smells, and offers simple, highly usable code refactoring suggestions.
To install pylint, type the following command.
python3 -m pip install pylint
That’s it for this tutorial.
See also
Python elapsed time
Python null coalesce

Krunal Lathiya is a Software Engineer with over eight years of experience. He has developed a strong foundation in computer science principles and a passion for problem-solving. In addition, Krunal has excellent knowledge of Data Science and Machine Learning, and he is an expert in R Language. Krunal has experience with various programming languages and technologies, including PHP, Python, and JavaScript. He is comfortable working in front-end and back-end development.
Анализ кода в Python может быть трудной темой, но очень полезной в тех случаях, когда вам нужно повысить производительность вашей программы. Существует несколько анализаторов кода для Python, которые вы можете использовать для проверки своего кода и выяснить, соответствует ли он стандартам. Самым популярным можно назвать pylint. Он очень удобен в настойках и подключениях. Он также проверяет ваш код на соответствие с PEP8, официальным руководством по стилю ядра Python, а также ищет программные ошибки. Обратите внимание на то, что pylint проверяет ваш код на большую часть стандартов PEP8, но не на все. Также мы уделим наше внимание тому, чтобы научиться работать с другим анализатором кода, а именно pyflakes.
Начнем с pylint
Пакет pylint не входит в Python, так что вам нужно будет посетить PyPI (Python Package Index), или непосредственно сайт пакета для загрузки. Вы можете использовать следующую команду, которая сделает всю работу за вас:
Если все идет по плану, то pylint установится, и мы сможем пойти дальше.
Анализ вашего кода
После установки pylint вы можете запустить его в командной строке, без каких либо аргументов, что бы увидеть, какие опции он принимает. Если это не сработало, можете прописать полный путь, вот так:
|
c:Python34Scriptspylint |
Теперь нам нужен какой-нибудь код для анализа. Вот часть кода, которая содержит четыре ошибки. Сохраните её в файле под названием crummy_code.py:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
import sys class CarClass: «»»»»» def __init__(self, color, make, model, year): «»»Constructor»»» self.color = color self.make = make self.model = model self.year = year if «Windows» in platform.platform(): print(«You’re using Windows!») self.weight = self.getWeight(1, 2, 3) def getWeight(this): «»»»»» return «2000 lbs» |
Можете увидеть ошибки не запуская код? Давайте посмотрим, может ли pylint найти их!
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
После запуска этой команды вы увидите большую выдачу на вашем экране. Вот частичный пример:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
c:py101>c:Python34Scriptspylint crummy_code.py No config file found, using default configuration ************* Module crummy_code C: 2, 0: Trailing whitespace (trailing-whitespace) C: 5, 0: Trailing whitespace (trailing-whitespace) C: 12, 0: Trailing whitespace (trailing-whitespace) C: 15, 0: Trailing whitespace (trailing-whitespace) C: 17, 0: Trailing whitespace (trailing-whitespace) C: 1, 0: Missing module docstring (missing-docstring) C: 3, 0: Empty class docstring (empty-docstring) C: 3, 0: Old-style class defined. (old-style-class) E: 13,24: Undefined variable ‘platform’ (undefined-variable) E: 16,36: Too many positional arguments for function call (too-many-function-args) C: 18, 4: Invalid method name «getWeight» (invalid-name) C: 18, 4: Empty method docstring (empty-docstring) E: 18, 4: Method should have «self» as first argument (no-self-argument) R: 18, 4: Method could be a function (no-self-use) R: 3, 0: Too few public methods (1/2) (too-few-public-methods) W: 1, 0: Unused import sys (unused-import) |
Давайте немного притормозим и разберемся. Сначала нам нужно понять, что означают буквы:
- С – конвенция (convention)
- R – рефакторинг (refactor)
- W – предупреждение (warning)
- E – ошибка (error)
Наш pylint нашел 3 ошибки, 4 проблемы с конвенцией, 2 строки, которые нуждаются в рефакторинге и одно предупреждение. Предупреждение и 3 ошибки – это как раз то, что я искал. Мы попытаемся исправить этот код и устранить ряд проблем. Для начала мы наведем порядок в импортах, и изменить функцию getWeight на get_weight, в связи с тем, что camelCase не используется в названиях методов. Нам также нужно исправить вызов get_weight, чтобы он передавал правильное количество аргументов и исправить его, чтобы “self” выступал в качестве первого аргумента. Взглянем на новый код:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 |
# crummy_code_fixed.py import platform class CarClass: «»»»»» def __init__(self, color, make, model, year): «»»Constructor»»» self.color = color self.make = make self.model = model self.year = year if «Windows» in platform.platform(): print(«You’re using Windows!») self.weight = self.get_weight(3) def get_weight(self, this): «»»»»» return «2000 lbs» |
Давайте запустим новый код с pylint и посмотрим, насколько успешно мы провели работу. Для краткости, мы еще раз рассмотрим первую часть:
|
c:py101>c:Python34Scriptspylint crummy_code_fixed.py No config file found, using default configuration ************* Module crummy_code_fixed C: 1,0: Missing docstring C: 4,0: CarClass: Empty docstring C: 21,4: CarClass.get_weight: Empty docstring W: 21,25: CarClass.get_weight: Unused argument ‘this’ R: 21,4: CarClass.get_weight: Method could be a function R: 4,0: CarClass: Too few public methods (1/2) |
Как мы видим, это очень помогло. Если мы добавим docstrings, мы можем снизить количество ошибок вдвое. Теперь мы готовы перейти к pyflakes!
Работаем с pyflakes
Проект pyflakes это часть чего-то, что называется Divmod Project. Pyflakes на самом деле не выполняет проверяемый код также, как и pylint. Вы можете установить pyflakes при помощи pip, easy_install, или из другого источника.
Данный сервис может предложить Вам персональные условия при заказе классов на посты и фото в Одноклассники. Приобретайте необходимый ресурс не только со скидками, но и с возможностью подобрать наилучшее качество и скорость поступления.
Мы начнем с запуска pyflakes в изначальной версии той же части кода, которую мы использовали для проверки pylint. Вот и он:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
import sys class CarClass: «»»»»» def __init__(self, color, make, model, year): «»»Constructor»»» self.color = color self.make = make self.model = model self.year = year if «Windows» in platform.platform(): print(«You’re using Windows!») self.weight = self.getWeight(1, 2, 3) def getWeight(this): «»»»»» return «2000 lbs» |
Как мы отмечали в предыдущем разделе, в этом поломанном коде четыре ошибки, три из которых препятствуют работе программы. Давайте посмотрим, что же pyflakes может найти. Попытайтесь запустить данную команду и на выходе вы должны получить следующее:
|
c:py101>c:Python34Scriptspyflakes.exe crummy_code.py crummy_code.py:1: ‘sys’ imported but unused crummy_code.py:13: undefined name ‘platform’ |
Несмотря на суперски быструю скорость возврата выдачи, pyflakes не нашел все ошибки. Вызов метода getWeight передает слишком много аргументов, также метод getWeight сам по себе определен некорректно, так как у него нет аргумента self. Что-же, вы, собственно, можете называть первый аргумент так, как вам угодно, но в конвенции он всегда называется self. Если вы исправили код, оперируя тем, что вам сказал pyflakes, код не заработает, несмотря на это.
Подведем итоги
Следующим шагом должна быть попытка запуска pylint и pyflakes в вашем собственном коде, либо же в пакете Python, вроде SQLAlchemy, после чего следует изучить полученные в выдаче данные. Вы можете многое узнать о своем коде, используя данные инструменты. pylint интегрирован с Wingware, Editra, и PyDev. Некоторые предупреждения pylint могут показаться вам раздражительными, или не особо уместными. Существует несколько способов избавиться от таких моментов, как предупреждения об устаревании, через опции командной строки. Вы также можете использовать -generate-rcfile для создания примера файла config, который поможет вам контролировать работу pylint. Обратите внимание на то, что pylint и pyflakes не импортируют ваш код, так что вам не нужно беспокоиться о нежелательных побочных эффектах.

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.
E-mail: vasile.buldumac@ati.utm.md
Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)
- 2014 — 2018 Технический Университет Молдовы, ИТ-Инженер. Тема дипломной работы «Автоматизация покупки и продажи криптовалюты используя технический анализ»
- 2018 — 2020 Технический Университет Молдовы, Магистр, Магистерская диссертация «Идентификация человека в киберпространстве по фотографии лица»
Отобрали лучшие онлайн-компиляторы. Некоторые из них умеют работать с десятками языков программирования, другие заточены под конкретные технологии.
Содержание:
- Мультиязычные онлайн-компиляторы
- Python онлайн-компиляторы
- JavaScript онлайн-компиляторы
- PHP онлайн-компиляторы
- Java онлайн-компиляторы
Мультиязычные онлайн-компиляторы
Repl.it — среда для совместной работы с кодом в браузере. Поддерживает более 50 языков, среди которых C, C++, C#, Java, Python, R, JavaScript.
Особенности:
- Есть шаблоны — например, для Django, React.js, Vue, Rails.
- Интеграция с GitHub — можно открывать свои репозитории сразу на Repl.it.
- Возможность поделиться проектом с другими пользователями, есть режим совместной работы.
В бесплатной версии доступно многопользовательское сотрудничество, 500 МБ хранилища и 500 МБ памяти, 0.2 — 0.5 vCPUs. Есть также платная версия с приватными проектами, хостингом до 5 реплов, 5 ГБ хранилища, 2 ГБ памяти и 2 vCPUs.
Если нужны не только языки программирования, но и интерактивные терминалы для работы с MySQL и MongoDB, попробуйте сервис JDoodle. Это инструмент для онлайн-обучения, у которого есть режим совместного использования. Вы можете компилировать код на разных языках и разбираться с базами данных прямо в браузере.

Пример кода на Pascal
Если нужен не только компилятор, но и другие технологии, попробуйте сервис Coding Ground. Эта платформа предоставляет доступ к 75+ языкам программирования и технологиям. Вы можете использовать встроенный редактор Markdown и запускать Bash Shell в браузере. Кроме того, на сайте есть учебные материалы, в том числе бесплатные справочники и платные видеокурсы.
Ещё один мощный сервис — Ideone. Это онлайн-компилятор и инструмент отладки, который позволяет прямо в браузере выполнять код на более чем 60 языках программирования и их версиях.
Особенности:
- Поддерживаются не только популярные языки, но и Ассемблер, Ada95, COBOL, Fortran и т.д.
- Есть шаблоны и примеры кода.
- Можно выбрать режим доступности кода: общедоступный, частный, секретный (только по ссылке).
В Ideone есть ряд ограничений для пользователей. Например, время компиляции/интерпретации не должно превышать 10 секунд. Максимальное время исполнения для гостей — 5 секунд, для зарегистрированных пользователей — 15 секунд. Размер выделенной оперативной памяти не превышает 256 МБ.
Python онлайн-компиляторы
Для проверки кода на Python подходит сервис Online Python. Здесь представлена простая IDE, которая поддерживает загрузку с компьютера и скачивание кода в виде файла с расширением *.py. Вы можете работать над проектом совместно с коллегами, поделившись ссылкой. В редакторе поддерживается тёмная тема.
В многоязычных компиляторах тоже очень хорошая поддержка Python. Например, на Repl.it есть вторая и третья версии языка, Python with Turtle для обучения, фреймворк PyGame и движок Pyxel для создания игр, библиотека Tkinter для разработки графического интерфейса, а также шаблоны для Django, Multi-Page Flask и даже ботов для Discord.
JavaScript онлайн-компиляторы
Если вам нужен JavaScript онлайн-компилятор, то JSFiddle — один из лучших вариантов. Он позволяет проверить любое сочетание JavaScript, HTML и CSS.
Особенности:
- Поддержка библиотек и фреймворков: Angular, React, Vue, Lodash, jQuery.
- Поддержка CSS, SCSS, SASS, PostCSS, Normalized CSS.
- Режим совместной работы над проектом.
JavaScript, как и Python, есть во всех многоязычных онлайн-компиляторах. Так что если вам не требуется поддержка препроцессоров и постпроцессоров, библиотек и фреймворков, то можно выбрать любой сервис.
PHP онлайн-компиляторы
Лучший выбор для проверки кода на PHP — Sandbox на сайте Online PHP Functions. Здесь можно выбрать версию языка, начиная с 4.4.9 и до последней. На сайте также есть подсказки по функциям PHP. Они выполнены в виде шпаргалок, разбитых на темы: Arrays, Date and Time, Math и так далее. Есть и пошаговые туториалы.
Выполнить код на PHP можно и с помощью многоязычных онлайн-компиляторов. Однако они не предлагают такой большой выбор версий. Более того, практически везде отсутствует последняя версия языка.
Java онлайн-компиляторы
Если требуется Java онлайн-компилятор, попробуйте Codiva.io. В нём нет такого разнообразия языков, как на других сервисах. Кроме Java поддерживаются только C и C++.
Особенности:
- Компиляция кода по мере его ввода.
- Поддержка автозаполнения на Java.
- Есть консоль для интерактивного ввода данных пользователем.
Можно также использовать компилятор Java на сайте OnlineDGB. Здесь есть встроенный отладчик и автоматическое форматирование. Вы можете поделиться примерами кода с другими пользователями, сохранить их или скачать в виде файла с расширением *.java.
Чтобы сделать процесс разработки более эффективным, используйте также полезные сервисы для программистов. Как и онлайн-компиляторы, они помогают сэкономить время на решении разных задач.
Онлайн-компиляторы созданы для того, чтобы упростить проверку кода. Вам не нужно скачивать и устанавливать разные приложения на ноутбук: чтобы использовать компилятор, нужно только подключение к интернету. Вы можете проверить код на работоспособность, увидеть ошибки и результат выполнения программы.
Помогаем

Разберемся, какие виды компиляторов существуют и как с ними работать.
Мультиязычные онлайн-компиляторы
- IDE GeeksforGeeks — это компилятор, в котором можно мгновенно запустить свой код. Он работает с C ++, Java, Python, Perl, Scala и многими другими языками. Этот компилятор можно использовать даже с мобильных устройств, а также генерировать URL-адрес кода и делиться им с коллегами. А чтобы ускорить процесс работы с кодом, IDE предлагает использовать горячие клавиши.

Мультиязычный онлайн-компилятор IDE GeeksforGeeks
- Ideone — это бесплатный онлайн-компилятор, где можно скомпилировать и запустить код за несколько секунд. Он поддерживает более 60 языков программирования. Интересная функция Ideone: в компиляторе вы можете сделать свой код общедоступным, частным или секретным и обмениваться им с участниками вашей команды. В Ideone есть примеры рабочих кодов на разных языках, которые можно использовать.

Бесплатный мультиязычный онлайн-компилятор Ideone
- JDOODLE — это компилятор и редактор для хранения, запуска и обмена кодом в любое время и в любом месте. В JDOODLE можно выбрать язык программирования из 72 вариантов (сюда входят MySQL и MongoDB). Компилятор легко встроить в блог или веб-сайт, если нужно продемонстрировать работу кода в интерактивной среде. Ни одна строчка не потеряется — все выполненные блоки кода можно найти в компиляторе.

Мультиязычный онлайн-компилятор JDOODLE
Онлайн-компиляторы для Python
- Tutorialspoint — один из распространенных и самых быстрых онлайн-компиляторов Python для запуска исходного кода. Поддерживает версии Python 2.0 и 3.0, помогает выявить ошибки. Также в Tutorialspoint можно скачать свой проект или поделиться им (но для этого нужно зарегистрироваться на сайте). Еще одно достоинство — интерфейс компилятора можно настроить под себя и увеличить шрифт, чтобы не напрягать глаза и не разглядывать крохотные буквы.

Пример кода в Tutorialspoint
- Paiza.io — компилятор поддерживающий Python и другие языки программирования. Он предлагает как бесплатную, так и платную версии. В платном варианте вы найдете полезные функции для разработки проектов корпоративного уровня, но для простой проверки кода подойдут и базовые функции компилятора. Интерфейс Paiza доступен на трех языках: испанском, японском и английском. В Paiza вы можете привязать учетную запись git и включить автосинхронизацию кода, сохранить код и редактировать его в любое удобное время, а также настроить интерфейс компилятора под себя.

Пример кода в Paiza.io
- Online Python — компилятор с минималистичным дизайном. Он поддерживает версию Python 3.8. Особенность этого компилятора в том, что он поддерживает интерактивное выполнение программы, которое позволяет вводить программные данные в режиме реального времени. В компиляторе также есть опция совместного использования кода: вы можете сохранить код в облаке и использовать его вместе с коллегами.

Пример кода в Online Python
Онлайн-компиляторы для JavaScript
- JSFiddle предназначен для написания, тестирования и обмена фрагментами кода на JavaScript, HTML и CSS. Главное преимущество компилятора: он помещает весь этот код в одно окно и вам не приходится переключаться между вкладками браузера, чтобы увидеть результат работы. Компилятор поддерживает Angular, React, Vue, jQuery и многие другие библиотеки, а также CSS, SCSS, SASS, PostCSS, Normalized CSS.

Пример кода в JSFiddle
- PLAYCODE — компилятор, который очень похож на JSFiddle. Здесь также есть несколько панелей для отображения строк кода HTML, CSS и JavaScript, а также результата их выполнения. Все изменения в коде пользователь видит в режиме реального времени. Программа поддерживает библиотеки React, Vue, Bulma, Bootstrap, jQuery и не только.

Пример кода в PLAYCODE
Онлайн-компиляторы для PHP
- WritePHPOnline — это простой и практичный онлайн-редактор, подойдет для начинающих PHP-разработчиков. Одно из главных достоинств компилятора — понятный интерфейс.

Пример кода в WritePHPOnline
- PHP Sandbox — простой и удобный редактор. У «песочницы», кроме проверки работоспособности кода, есть дополнительные функции: подсказки по PHP и пошаговые туториалы по написанию кода. Кроме этого, компилятор позволяет скачать написанный вами PHP-код.

Пример кода в PHP Sandbox
Онлайн-компиляторы для Java
- Codiva.io — удобный редактор кода. Codiva поддерживает не только Java 9, но C, C ++ и Python. Основная особенность Codiva в том, что программа компилирует код по мере ввода, анализирует ошибки и показывает их в редакторе. В нем есть автозаполнение — это позволит сэкономить время. Но чтобы пользоваться другими возможностями компилятора (например, сохранять код), необходимо будет зарегистрироваться на сайте.

Пример кода в Codiva.io
- OnlineGDB, помимо Java, поддерживает и другие популярные языки программирования. Компилятор содержит встроенный отладчик, который поможет исправить ошибки в коде. В OnlineGDB есть полезная функция: вы можете выбрать точку остановки, и при запуске кода его выполнение остановится на этой строке. Таким образом можно увидеть промежуточные значения переменных.

Пример кода в OnlineGDB