Python コード スキャン: Python コードの仕様とエラー チェックのための強力なツール - flake8 の詳細な説明と実践

 

目次

導入

flake8の特徴

インストールと構成

経験

コマンドラインパラメータ

PyCharmで使用される

コマンドラインで使用される

構成ファイルを使用してアイテムをスキャンする

指定されたコード行内の指定されたチェック項目をマスクします。

参考文献


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Python 開発では、コード仕様とエラー チェックは非常に重要な側面です。適切なコード仕様はコードの可読性と保守性を向上させることができ、エラー チェックは潜在的な問題を適時に発見して修正するのに役立ちます。数多くのコード仕様およびエラー チェック ツールの中でも、flake8 は人気があり強力なツールです。この記事では、flake8の特徴や使い方、実践体験などを詳しく紹介します。

この記事「Python コード スキャン: Python コードの仕様とエラー チェックのための強力なツール - flake8 の詳細な説明と実践」は、「Python コードの仕様とスキャン」シリーズの 6 番目の記事に属します。最初の 5 つの記事は、以下に従って参照できます。一般の方も大歓迎です。CTO Plus のフォローアップ記事:

コード仕様と静的スキャン シリーズの内容:

  1. エンタープライズレベルの Python コードの静的スキャン - コード仕様、ロジック、文法、セキュリティ チェック、自動コード配置の概要
  2. Python PEP8 コード仕様を読む
  3. Python コード スキャン: 新世代 Python リンター ツール Ruff
  4. Python コード スキャン: Python コードの品質を向上させるアーティファクト - pylint の詳細な説明と使用ガイド
  5. Python コードスキャン: 軽量 Python 静的コード解析ツール pyflakes
  6. Python コード スキャン: Python コードの仕様とエラー チェックのための強力なツール - flake8 の詳細な説明と実践
  7. Python コード スキャン: mypy の静的型チェックに最適な選択
  8. Python コード スキャン: Python コードの冗長性を自動的に削除する - オートフレークの使用に関するヒントと例
  9. Python コード スキャン: Python コードの書式設定のための強力なツール - yapf の詳細な説明とベスト プラクティス
  10. Python コード スキャン: ワンクリックで Python コードをフォーマットする黒魔術 - 黒の使用法チュートリアル
  11. Python コードスキャン: import 文自動仕分けツール - isor の使用ガイドと使用例
  12. Python コード スキャン: Python コード スタイルを自動的に修復するツール - autopep8 の詳細な説明と例
  13. Python コード スキャン: project-pyproject-flake8 構成および使用法でのコード仕様とエラー チェック
  14. Python コード スキャン: エンタープライズ レベルのコード セキュリティ脆弱性スキャン バンディット

導入

Flake8 は Python が公式にリリースした Python コードが標準化されているかどうかのチェックを支援するツールで、現在比較的普及している Pylint と比較して、チェックルールが柔軟で、追加のプラグインの統合をサポートし、拡張性が高いです。コード準拠テストを実装するプログラムを作成できます。

Pylint と同様に、Flake8 では、設定ファイルを通じてチェックされたコンテンツをカスタマイズできます。非常に明確なドキュメントがあり、自動コード チェックを開発ワークフローに組み込むための便利なコミット フックがいくつか含まれています。

Flake8 は、後の章で紹介する PyCharm などのいくつかの人気のあるエディターや IDE に統合することもできます。

Flake8 は 3 つのコード ライブラリで構成されており、「PEP 8、pycodestyle、Pyflakes、Pylint、McCabe (コード複雑性チェッカー) およびサードパーティのプラグインを統合して、Python コードのスタイルと品質をチェックする Python ツール」です。

Ned Batchelder の McCabe スクリプトは、関数のMcCabe複雑度を計算するために使用されるPythonコード分析ツールです。McCabe の複雑さは、フローチャート内のノードとブランチの数に基づいたコードの複雑さの尺度です。Batchelderのスクリプトは、AST (抽象構文ツリー)を使用してPython関数を分析し、そのMcCabe複雑度を計算します。このツールは、コードの保守性を評価し、複雑さを理解するために使用できます。

flake8の特徴

flake8 は、複数のツールを統合し、次の機能を備えた Python コード仕様およびエラー チェック ツールです。

1. 強力な包括性: flake8 は、pycodestyle、pyflakes、McCabe などを含む複数のツールを統合しており、コード内の複数の問題を一度にチェックできます。これにより、ツールのインストールと構成が軽減され、開発効率が向上します。

2. 柔軟でカスタマイズ可能: flake8 は、プロジェクトのニーズに応じてカスタマイズできる豊富な構成オプションを提供します。さまざまなプロジェクトやチームに合わせて、構成ファイルまたはコマンド ライン パラメーターを使用してルールを設定し、リストを無視できます。

3. 統合が簡単: flake8 は、エディター、継続的統合システム、コード レビュー ツールなど、他のツールや環境と統合できます。これにより、開発プロセス中にコードをリアルタイムでチェックし、タイムリーにフィードバックを提供してコードの品質を向上させることができます。

4. 強力な拡張性: flake8 はカスタム プラグインをサポートしており、必要に応じて独自の検査ルールを定義できます。これにより、flake8 はさまざまなプロジェクトやチームのニーズに適応できます。

インストールと構成

独自の仮想環境で PIP インストールを使用できます: pip install flake8

PyCharm で Flake8 を構成する

以前の Ruff ツールや pylint ツールと同様に、IDE エディターで flake8 検出ツールを設定することができます。

名前: Flake8 (1 つだけ書いてください)

プログラム: `$PyInterpreterDirectory$/python`

引数: -m flake8 --max-line-length=130 --exclude venv,migrations $ProjectFileDir$ (必要に応じて構成できます)

作業ディレクトリ: `$ProjectFileDir$`

経験

実際にflake8を使用してみると、以下のような経験から検査効果を向上させることができます。

1. ルールの構成: プロジェクトのニーズに応じて、構成ファイルまたはコマンド ライン パラメーターを通じてルールと無視リストを設定できます。flake8 の公式ドキュメントとコミュニティの経験を参照して、プロジェクトに適したルールを選択できます。

2. 定期検査: コードの品質と保守性を維持するために、コードを定期的に検査することをお勧めします。チェックは、コードの送信前または継続的統合環境で実行でき、問題を時間内に発見して修正するのに役立ちます。

3. 警告に注意してください: エラーに加えて、flake8 は警告メッセージも出力します。場合によっては、警告が深刻な問題ではない場合もありますが、注意を払う価値はあります。プロジェクトのニーズに基づいて警告を修正するかどうかを決定できます。

4. エディターとの統合: 開発プロセス中にリアルタイムでコードをチェックするには、flake8 をエディターに統合することをお勧めします。VS Code や PyCharm などの多くの人気のあるエディタは、flake8 のプラグインと統合機能を提供しています。

次にこの作品の使い方を紹介します

コマンドラインパラメータ

ここでは、Flake8 ツールの一般的に使用されるコマンド ライン パラメーターをいくつかまとめます。その他については、公式ドキュメントを参照してください。

--max-line-length=<length>: 1 行あたりの最大文字数を設定します。デフォルトは 79 です。

--ignore=<errors>: 無視するエラー コードを設定します。複数のエラー コードはカンマで区切られます。

--exclude=<パターン>: 除外するファイルまたはディレクトリのパターンを設定します。

--filename=<パターン>: チェックするファイルまたはディレクトリのパターンを設定します。

--max-complexity=<number>: 関数の最大複雑度を設定します。デフォルトは 10 です。

--select=<errors>: チェックするエラーコードを設定します。複数のエラーコードはカンマで区切られます。

PyCharmで使用される

確認が必要なプロジェクト内で右クリックし、外部ツール Flake8 を選択すると、コードの問題が出力されます。

$FilePath$ --exclude templates_module を設定して、指定したディレクトリのスキャンを除外することもできます。

コマンドラインで使用される

  1. プロジェクトファイル全体の場合

プロジェクト全体を確認したい場合は、プロジェクトのルートディレクトリで直接flake8コマンドを実行するか、指定したディレクトリを持ってきてください。

flake8 [options] path/to/dir 

  1. 単一ファイルの場合

指定した単一ファイルに対してコード検出を実行することもできます。

flake8 [options] path/to/module.py 

flake8 pylint_test.py

  1. 特定の検査項目に対して単一ファイル検出を実行する

特定のチェック項目のみを検出したい場合は、パラメーター select を通じてそれを指定できます。

flake8 --select=F401 ファイル名.py

このうち --select=F401 は未使用の変数のみをチェックすることを意味し、filename.py はチェックする Python ファイルの名前を意味します。

構成ファイルを使用してアイテムをスキャンする

プロジェクトのルート ディレクトリに新しい .flake8 ファイルを作成できます。flake8 ツールを指定すると、デフォルトでルート ディレクトリで構成ファイルが検索され、この構成ファイルに基づいてプロジェクトがスキャンされます。

指定されたコード行内の指定されたチェック項目をマスクします。

コード内の指定行の検出や、指定した検出項目の検出をブロックしたい場合も、flake8 で簡単に実現できます。

これを行うには、コードの特定の行でコメントと noqa を使用します。 # noqa: F405

それを次のように変更するだけです

ファイル全体のすべてのエラーを無視する方法:

ファイルの先頭に #flake8: noqa を追加して、このファイルが検出されないようにすることもできます。

noqa には、コード固有のコメントを別の行のようにファイルの先頭に置く方法がありません。#flake8: noqa: F401 は一見機能しているように見えますが、実際には #flake8: noqa としてのみ検出されます。これは、「ファイル内のすべてのメッセージを無視する」ことを意味します。

全体として、flake8 は、コードの品質と保守性の向上に役立つ、人気のある強力な Python コード仕様およびエラー チェック ツールです。包括的で柔軟かつカスタマイズ可能で、統合が容易で拡張性が高くなります。flake8 を使用すると、コード内の複数の問題を一度にチェックアウトし、時間内に修正できます。一緒にflake8を使って標準化された高品質なPythonコードを作成しましょう!

参考文献

  1. flake8 構成:Flake8 の構成 — flake8 6.1.0 ドキュメント
  2. flake8钩子:バージョン管理フックの使用 — flake8 6.1.0 ドキュメント
  3. Flake8: スタイルガイドを強制するためのツール — flake8 6.1.0 ドキュメント
  4. GitHub - PyCQA/flake8: flake8 は、pycodestyle、pyflakes、mccabe、およびサードパーティのプラグインを結合して、一部の Python コードのスタイルと品質をチェックする Python ツールです。
  5. https://flake8.pycqa.org/en/latest/index.html#quickstart
  6. https://github.com/pycqa/flake8/blob/main/docs/source/index.rst
  7. オプションの完全なリストとその説明 — flake8 6.1.0 ドキュメント
  8. Pylint 3.0.0a8-dev0 ドキュメント
  9. オプションの完全なリストとその説明 — flake8 4.0.1 ドキュメント
  10. Python コード仕様: エンタープライズ レベルのコード静的スキャン - コード仕様、ロジック、構文、セキュリティ チェック、およびコード仕様の自動配置 (1)_pycharm コード仕様のチェック_SteveRocket のブログ - CSDN ブログ
  11. https://blog.csdn.net/zhouruifu2015/article/details/129877179

Pythonコラム
https://blog.csdn.net/zhouruifu2015/category_5742543


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転載: blog.csdn.net/zhouruifu2015/article/details/131264442
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