问题：如何分析Python代码以找出问题区域？
我有一个跨多个项目的大型资源库。我想生成一份有关源代码运行状况的报告，以确定需要解决的问题区域。
具体来说，我想找出循环复杂度高的例程，确定重复性，并可能进行一些类似于皮棉的静态分析，以发现可疑的（因而可能是错误的）构造。
我将如何构建这样的报告？
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为了测量圈复杂度，traceback.org提供了一个不错的工具。该页面还很好地概述了如何解释结果。
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对于圈复杂度，可以使用radon：https : //github.com/rubik/radon
（使用pip安装它：pip install radon）
此外，它还具有以下功能：
- 原始指标（包括SLOC，注释行，空白行等）
- Halstead指标（所有指标）
- 可维护性指数（在Visual Studio中使用的指数）
回答 2
回答 3
当您需要了解新项目时，Pycana就像魅力一样工作！
PyCAna（Python代码分析器）是一个简单的python代码分析器的名字，它在执行代码后创建类图。
看看它是如何工作的：http : //pycana.sourceforge.net/
输出：
Pycana works like charm when you need to understand a new project!
PyCAna (Python Code Analyzer) is a fancy name for a simple code analyzer for python that creates a class diagram after executing your code.
See how it works: http://pycana.sourceforge.net/
output:
回答 4
感谢Pydev，您可以真正轻松地将pylint集成到Eclipse IDE中，并在每次保存修改后的文件时获得代码报告。
回答 5
使用flake8，在一个工具中提供pep8，pyflakes和循环复杂性分析
回答 6
有一个名为CloneDigger的工具 ，可以帮助您找到类似的代码片段。
回答 7
为了检查圈复杂度，当然有mccabe包装。
安装：
$ pip install --upgrade mccabe用法：
$ python -m mccabe --min=6 path/to/myfile.py请注意上面的阈值6。根据这个答案，分数> 5可能应该简化。
输出示例--min=3：
68:1: 'Fetcher.fetch' 3
48:1: 'Fetcher._read_dom_tag' 3
103:1: 'main' 3也可以通过pylint-mccabe或pytest-mccabe等使用它。
