10 outils gratuits d'analyse pour améliorer la qualité du code Python

L'analyse du code est une étape cruciale pour assurer la qualité et la maintenabilité des projets Python. Il existe divers types d'outils d'analyse de code, chacun ayant une spécialité différente : certains se concentrent sur la détection d'erreurs et le respect des standards de codage (linting), d'autres sur la reformulation du code pour qu'il soit plus lisible et conforme aux bonnes pratiques (formateurs de code), d'autres encore sur la sécurité en identifiant des vulnérabilités potentielles, et enfin des outils qui mesurent la complexité du code pour aider à maintenir un code propre et gérable. Voici une présentation des dix outils les plus utiles pour améliorer la qualité du code Python, classés par type.

Outils de linting pour un code sans erreur

Pylint

Pylint est un outil de linting qui vérifie la conformité du code avec les standards de codage et détecte des erreurs potentielles. Il évalue les erreurs de syntaxe, les conventions de nommage, et même la documentation des fonctions. Pylint produit un rapport détaillé avec un score global de qualité du code, facilitant ainsi la détection et la correction des problèmes avant qu'ils ne deviennent critiques.

https://pylint.readthedocs.io/en/latest/

‍

Flake8

Flake8 combine plusieurs outils de vérification de code en un seul, y compris PyFlakes, pycodestyle et Ned Batchelder's McCabe script. Il est particulièrement apprécié pour sa flexibilité et sa capacité à être intégré facilement dans les pipelines d'intégration continue. Flake8 détecte non seulement les erreurs de syntaxe mais aussi les problèmes de style de code et de complexité cyclomatique.

https://flake8.pycqa.org/en/latest/

‍

Pyflakes

Pyflakes se concentre uniquement sur la détection d'erreurs dans le code sans se préoccuper du style. Cet outil est rapide et efficace, ce qui le rend idéal pour une première passe d'analyse. Pyflakes est moins exhaustif que Pylint mais est utile pour identifier rapidement les erreurs évidentes dans le code.

https://github.com/PyCQA/pyflakes

‍

Formateurs de code Python pour un code propre et lisible

Black

Black est un formateur de code qui reformate le code pour qu'il soit conforme aux normes de codage de Black. Il est souvent décrit comme un "formateur de code sans compromis" car il reformate le code selon ses propres règles strictes, réduisant ainsi les débats sur le style de code. Black est rapide et peut être intégré facilement dans les processus de développement pour assurer une uniformité du code.

https://black.readthedocs.io/en/stable/index.html

‍

YAPF

YAPF (Yet Another Python Formatter) est un formateur de code qui reformate le code pour qu'il soit conforme aux normes de codage de Google. Contrairement à Black, YAPF offre plus de flexibilité et permet aux développeurs de configurer plusieurs styles de formatage. C'est un outil utile pour les équipes qui souhaitent personnaliser les règles de style de leur code.

https://github.com/google/yapf

‍

Sécurisez votre code Python

Bandit

Bandit est un outil de sécurité qui analyse le code source Python pour détecter des vulnérabilités communes. Il inspecte les fichiers Python pour des failles de sécurité potentielles, telles que des injections de code, des appels de fonction non sécurisés, et des configurations de sécurité faibles. Bandit génère des rapports détaillés et propose des solutions pour corriger les vulnérabilités détectées.

https://bandit.readthedocs.io/en/latest/

‍

Safety

Safety vérifie les dépendances Python pour des vulnérabilités connues. Cet outil scanne les fichiers requirements.txt et autres fichiers de dépendances pour identifier les paquets qui ont des failles de sécurité connues. Safety est essentiel pour maintenir un environnement de développement sécurisé et pour se protéger contre les vulnérabilités dans les bibliothèques tierces.

https://github.com/pyupio/safety

‍

Analyse de la complexité de votre code

Radon

Radon est un outil pour mesurer la complexité cyclomatique, les lignes de code, et d'autres métriques de complexité. Il fournit des informations sur la qualité et la maintenabilité du code, aidant les développeurs à identifier les parties du code qui sont trop complexes et qui pourraient bénéficier d'une refactorisation. Radon est particulièrement utile pour les projets de grande envergure où la complexité du code peut devenir un problème.

https://radon.readthedocs.io/en/latest/

‍

Xenon

Xenon est un complément de Radon pour surveiller les seuils de complexité et émettre des alertes en cas de dépassement. Il permet aux développeurs de définir des seuils de complexité acceptables et de recevoir des notifications lorsque le code dépasse ces seuils. Xenon aide à maintenir la complexité du code sous contrôle et à prévenir la dette technique.

https://xenon.readthedocs.io/en/latest/

‍

Mccabe

Mccabe est un outil pour mesurer la complexité cyclomatique d'un programme Python. Il analyse les chemins de contrôle du code et calcule la complexité cyclomatique, aidant ainsi les développeurs à identifier les parties du code qui sont trop complexes et qui pourraient poser des problèmes de maintenabilité. Mccabe est souvent utilisé en conjonction avec d'autres outils d'analyse pour fournir une vue complète de la qualité du code.

https://github.com/pycqa/mccabe

Assurez une qualité optimale de votre code Python avec les bons outils

L'utilisation d'outils d'analyse de code est essentielle pour maintenir et améliorer la qualité du code Python. Que ce soit pour vérifier la conformité aux standards de codage, reformater le code, détecter des vulnérabilités de sécurité, ou mesurer la complexité du code, ces outils offrent des solutions précieuses pour les développeurs. En intégrant ces outils dans le processus de développement, les équipes peuvent s'assurer que leur code est propre, sécurisé, et facile à maintenir, contribuant ainsi à la réussite globale de leurs projets.

‍