Ruff 是基于 Rust 编写的高性能 Python 代码分析工具（即 Linter），用于检查代码中的语法错误、编码规范问题、潜在的逻辑问题和代码质量问题等，可以提供实时反馈和自动修复建议。其主打的特性是高性能，宣称比现有的同类工具快 10~100 倍。
Ruff 核心特性
- 通过 pip 安装
- 支持
pyproject.toml- 兼容 Python 3.11
- 超过 500 条内置规则，与 Flake8 内置的规则集近乎对等
- 重新实现了数十个 Flake8 插件，如 flake8-bugbear、flake8-comprehensions 等
- 支持自动修复，可自动纠正错误（例如，删除未使用的导入）
- 内置缓存，可避免重复分析未更改的文件
- 支持 VS Code、Pycharm、Neovim、Sublime Text、Emacs 等编辑器
- 对 monorepo 友好，具有分层和级联配置
Ruff 刚刚发布了 v0.0.281 版本。
主要变化是提升词法分析器速度。据称 Ruff 的词法分析器现在比旧版本快 2-3 倍：
group v0.0.280 v0.0.281
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lexer/large/dataset.py 2.18 665.9±5.64µs 61.1 MB/sec 1.00 304.9±3.79µs 133.4 MB/sec
lexer/numpy/ctypeslib.py 2.39 154.4±0.84µs 107.8 MB/sec 1.00 64.5±0.61µs 258.1 MB/sec
lexer/numpy/globals.py 2.89 18.1±0.14µs 163.3 MB/sec 1.00 6.3±0.06µs 471.8 MB/sec
lexer/pydantic/types.py 2.57 326.4±2.23µs 78.1 MB/sec 1.00 127.2±0.71µs 200.5 MB/sec
词法分析器负责将 Python 源代码标记为 token 流，然后解析器使用这些标记来构建抽象语法树 (AST)。词法分析器是 Ruff 分析管道中的第一步，在 Ruff 分析的每个文件上运行。
因此优化词法分析器性能不仅可以提升 linter 性能，还可以提升未来利用 Ruff 词法分析器的工具（例如 Ruff 格式化程序）的性能。
新的词法分析器利用更多缓存友好的数据结构，执行更少的分配，并包括对纯 ASCII 源代码的优化。详情。
其他变化包括忽略行尾# ruff: noqa注释，以及新增更多规则，具体变化点此查看。