PyLint，PyChecker或PyFlakes？

好吧，我有点好奇，所以我问了问题后就自己测试了3 ;-)

好的，这不是一个很认真的评论，但是我可以这样说：

我在以下脚本上尝试 使用默认设置 的工具（这很重要，因为您几乎可以选择检查规则）：

#!/usr/local/bin/python# by Daniel Rosengren modified by e-satisimport sys, timestdout = sys.stdoutBAILOUT = 16MAX_ITERATIONS = 1000class Iterator(object) :    def __init__(self):        print 'Rendering...'        for y in xrange(-39, 39):  stdout.write('n') for x in xrange(-39, 39):     if self.mandelbrot(x/40.0, y/40.0) :         stdout.write(' ')     else:         stdout.write('*')    def mandelbrot(self, x, y):        cr = y - 0.5        ci = x        zi = 0.0        zr = 0.0        for i in xrange(MAX_ITERATIONS) : temp = zr * zi zr2 = zr * zr zi2 = zi * zi zr = zr2 - zi2 + cr zi = temp + temp + ci if zi2 + zr2 > BAILOUT:     return i        return 0t = time.time()Iterator() print 'nPython Elapsed %.02f' % (time.time() - t)

结果是 ：

• PyChecker

  这很麻烦，因为它会编译模块以对其进行分析。如果您不希望代码运行（例如，它执行SQL查询），那就不好了。

• PyFlakes

  应该是精简版。确实，它决定代码是完美的。我正在寻找非常严重的东西，所以我认为我不会去做。

• PyLint

  一直很健谈，对代码的评分为3/10（天哪，我是一个肮脏的编码器！）。

优点

PyLint

• 非常描述性和准确的报告。
• 检测一些代码气味。在这里，它告诉我放弃类来编写带有函数的内容，因为在这种特定情况下，OO方法是无用的。我知道的东西，但是从没想到计算机会告诉我:-p
• 经过完全校正的代码运行得更快（没有类，没有引用绑定…）。
• 由法国团队制造。好的，这不是每个人的优点，但我喜欢它;-)

缺点

PyLint

• 有些规则确实很严格。我知道您可以更改它，并且默认值是与PEP8匹配，但是写“ for x in seq”是否构成犯罪？显然可以，因为您不能用少于3个字母写一个变量名。我会改变的。
• 非常健谈。准备好使用眼睛。

更正的脚本（带有惰性文档字符串和变量名称）：

#!/usr/local/bin/python# by Daniel Rosengren, modified by e-satis"""Module doctring"""import timefrom sys import stdoutBAILOUT = 16MAX_ITERATIONS = 1000def mandelbrot(dim_1, dim_2):    """    function doc string    """    cr1 = dim_1 - 0.5    ci1 = dim_2    zi1 = 0.0    zr1 = 0.0    for i in xrange(MAX_ITERATIONS) :        temp = zr1 * zi1        zr2 = zr1 * zr1        zi2 = zi1 * zi1        zr1 = zr2 - zi2 + cr1        zi1 = temp + temp + ci1        if zi2 + zr2 > BAILOUT: return i    return 0def execute() :    """    func doc string    """    print 'Rendering...'    for dim_1 in xrange(-39, 39):         stdout.write('n')        for dim_2 in xrange(-39, 39): if mandelbrot(dim_1/40.0, dim_2/40.0) :     stdout.write(' ') else:     stdout.write('*')START_TIME = time.time()execute()print 'nPython Elapsed %.02f' % (time.time() - START_TIME)

编辑：

多亏了Rudiger
Wolf，我发现

pep8

PyLint

最终，我将同时使用这两种方法，因为它们确实很容易安装（通过软件包或setuptools），并且输出文本也很容易链接。

让您对它们的输出有一点了解：

pep8 ：

./python_mandelbrot.py:4:11: E401 multiple imports on one line./python_mandelbrot.py:10:1: E302 expected 2 blank lines, found 1./python_mandelbrot.py:10:23: E203 whitespace before ':'./python_mandelbrot.py:15:80: E501 line too long (108 characters)./python_mandelbrot.py:23:1: W291 trailing whitespace./python_mandelbrot.py:41:5: E301 expected 1 blank line, found 3

PyLint ：

************* Module python_mandelbrotC: 15: Line too long (108/80)C: 61: Line too long (85/80)C:  1: Missing docstringC:  5: Invalid name "stdout" (should match (([A-Z_][A-Z0-9_]*)|(__.*__))$)C: 10:Iterator: Missing docstringC: 15:Iterator.__init__: Invalid name "y" (should match [a-z_][a-z0-9_]{2,30}$)C: 17:Iterator.__init__: Invalid name "x" (should match [a-z_][a-z0-9_]{2,30}$)[...] and a very long report with useful stats like :Duplication-----------+-------------------------+------+---------+-----------+|   |now   |previous |difference |+=========================+======+=========+===========+|nb duplicated lines      |0     |0        |=          |+-------------------------+------+---------+-----------+|percent duplicated lines |0.000 |0.000    |=          |+-------------------------+------+---------+-----------+