How to use the free code checker
Code
Copy and paste your Python code into the editor.
Language
Select your language from the dropdown.
Check
Click the Check code button.
Improve
Use the results to improve your Python code.
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.
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.
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
- Home
- > Online Tools
- > Online Lint
Python lint check – check if syntax of given python code is valid and see errors online.
Sample python code
-
Valid python code using print
print "Hello"
-
Invalid python code
print "Hello" print "Hello2"
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.
- 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:
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
Pricing
Select your desired amount of credits
500 Credits / 24$ Popular
Only 0.048$ per 1 credit
Get 500 credits, and use them to access any tool on CodePal
Credits are available for you forever ❤️
- Single user
- Multiple users
Access to 26+ Coding Tools
Access to- Technical Support
- Advanced language models
- API Access
- Unlimited credits
Frequently Asked Questions
-
What are CodePal Credits?
Credits are digital tokens that grant you access to any of the 26+ coding tools to use with 80+
programming languages and technologies available on CodePal.Each credit represents one usage of any tool on CodePal website, and they are available for you forever.
-
Which tools do credits give me access to?
CodePal is a comprehensive platform that offers a range of coding helpers and tools to assist developers.
Credits provide access to all the services available on CodePal, including
new and upcoming tools. -
Which programming languages and technologies are supported at CodePal?
CodePal supports the following programming languages, technologies and frameworks:
ActionScript, Ada, AppleScript, Arduino, Assembly, Assembly, AutoHotkey, Visual Basic, Brainfuck, Cobol, CoffeeScript, Elixir, MoonScript, ObjectiveC, PineScript, Prolog, VBScript, ZenScript, Python, Java, Bash, PowerShell, C++, C++, C++, C#, C#, C, JavaScript, JavaScript, PHP, Swift, Ruby, Go, Go, Kotlin, Perl, SQL, Clojure, R, Rust, Scala, Haskell, Lua, Erlang, Julia, TypeScript, TypeScript, MongoDB, GraphQL, Redis, Dart, LaTeX, LaTeX, Excel, Google Sheets, Google Sheets, XML, JSON, YAML, YAML, SQL, MongoDB, Makefile, Dockerfile, Terraform, Jenkins, CircleCI, GitlabCI, GitHub Actions, Travis CI, Azure Pipelines, AWS CodePipeline, Google Cloud Build, Bamboo Groovy, TeamCity, Bitbucket Pipelines, Drone, Spinnaker, Tekton, Kubernetes, and more.Credits grants access to use any of the supported languages on CodePal.
-
What is code review and why is it important?
Code review is the process of evaluating and improving code by having other developers
review it for quality, readability, and correctness. It is important because it helps to identify and
address potential issues early on, leading to better overall code quality. -
How can AI be used in code review?
AI can be used in code review to identify potential issues such as security vulnerabilities, code smells, and other best practices violations. It can also provide recommendations for improvements and highlight areas that require additional attention.
-
Can AI replace human code reviewers?
No, AI cannot replace human code reviewers entirely. While it can assist in identifying potential issues and providing recommendations, human reviewers are still necessary to evaluate code in the context of the project and the organization’s goals.
-
How does AI learn to perform code review?
AI learns to perform code review through machine learning algorithms that are trained on large datasets of code samples. These algorithms can then identify patterns and potential issues within code and provide feedback and recommendations for improvement.
-
What are some benefits of using AI in code review?
Benefits of using AI in code review include increased efficiency, consistency,
and objectivity in identifying potential issues and providing recommendations for improvement. -
Can AI detect subtle coding style differences in code review?
Yes, AI can be trained to detect subtle coding style differences in code review,
such as inconsistent indentation or variable naming conventions. -
What types of code issues can AI detect in code review?
AI can detect a wide range of code issues in code review, including security
vulnerabilities, performance issues, code smells, and other best practices violations. -
How can AI be integrated into existing code review processes?
AI can be integrated into existing code review processes through plugins or integrations
with popular code review tools such as GitHub, GitLab, or Bitbucket. -
How can AI improve the efficiency of code review?
AI can improve the efficiency of code review by automatically identifying potential issues
and providing recommendations for improvement, allowing human reviewers to focus on more complex or
critical areas of code. -
Can AI help with code review for multiple programming languages?
Yes, AI can be trained to perform code review for multiple programming languages by training
machine learning models on large datasets of code samples from various languages. CodePal Code Reviewer
supports above 30 languages.
Get discounted credits and early access to new features by joining to CodePal
newsletter.
No spam. Never. Unsubscribe anytime.
Cheers! 🍻
More AI Code Reviewers
-
- GitLab: the DevOps platform
- Explore GitLab
- Install GitLab
- How GitLab compares
- Get started
- GitLab docs
- GitLab Learn
- Pricing
- Talk to an expert
-
/
-
Help
- Help
- Support
- Community forum
- Submit feedback
- Contribute to GitLab
- Switch to GitLab Next
-
Projects
Groups
Topics
Snippets -
Register - Sign in
PEP8 online
Project ID: 2935328
Star
0
Topics:
Python
React
pep8
Web app for online PEP8 checking
Find file
Download source code
tar.gz
tar.bz2
tar
Clone
-
Clone with SSH
-
Clone with HTTPS
-
Open in your IDE
Visual Studio Code (SSH)Visual Studio Code (HTTPS)IntelliJ IDEA (SSH)IntelliJ IDEA (HTTPS)
- Copy SSH clone URLgit@gitlab.com:Sgiath/pep8-online.git
- Copy HTTPS clone URLhttps://gitlab.com/Sgiath/pep8-online.git
- README