虽然Python语言可谓目前最为灵活的开发语言之一，但是开发人员往往会滥用其灵活性，甚至会违反相关的标准。因此，Python代码也经常会出现如下常见质量问题：

• 导入了一些未曾用到的模块
• 函数在各种调用中缺少参数
• 缺少适当的格式缩进
• 在圆括号、方括号或大括号的前后缺少恰当的空格
  

显然，上述问题不但会影响代码的可读性，而且会使得代码的审查工作变得更为复杂。为此，我们需要通过诸如PyLint或Flake8

之类的静态分析工具来解决此问题，并减少各种可能出现的误报现象。

与此同时，随着软件开发团队规模的扩大，许多开发人员经常需要使用静态代码分析工具(Static Code Analysis Tool)，在开发的早期阶段，协助团队尽早地识别出各种代码级别的错误，以及反模式(anti-patterns)上的漏洞。

总体而言，静态代码分析工具会在每次提交或提取请求时，分析目标程序代码，并在软件产品的实际部署与发布之前，发现程序代码在质量、安全性、以及样式等各类问题。在本文中，我将向您介绍适合开发者的七种最佳Python代码审查工具，以方便您根据实际开发项目做出选择。

1. DeepSource

DeepSource针对各种通用编程语言(例如Python、Javascript、Golang等)，提供了静态代码分析。在实际使用中，DeepSource会生成一个能够被嵌入在存储库中的配置文件，以便对代码进行持续分析。由于提供了自定义的功能，因此我们可以使用DeepSource来轻松地开展，针对Python代码的静态分析。

DeepSource的主要功能包括：

• 可以通过单个文件配置，来进行持续分析
• 支持诸如Black和AutoPep8之类的风格代码排版工具
• 能够对每个拉取请求进行质量检查
• 提供对于常见问题的自动修复
• 可嵌入到Travis CI之类的CI/CD管道中，以提高测试覆盖率
  

与其他各种静态代码分析工具相比，DeepSource提供了较低的误报率和解决用时。由于提供了与对应框架的访问权限，因此维护人员可以轻松地使用DeepSource进行应用审查。

此外，为了方便对私有存储库执行各项操作，DeepSource能够对于每个拉取请求或提交，使用专用的令牌来获取代码，并且在隔离的环境中进行分析。而在分析完成后，它会主动清除代码库，以减少安全风险的暴露。

2. Codacy

Codacy可以为各种通用编程语言(如Python)提供代码审查，提交有关代码覆盖率、重复率和复杂性等方面的报告。同时，它可以帮助开发人员在保持代码完整性的基础上，开展“纯净”的代码审查。

Codacy的主要功能包括：

• 提供代码审查的自动化
• 可以持续分析代码的质量
• 通过提供各种自动化的资源建议，来提醒开发人员
• 可以通过屏蔽“噪声”，让用户专注于新出现的问题
• 能够单独地分析各个拉取请求与提交
  

主要缺点是：

• 无法让开发人员对发现的问题进行优先级排序
• 缺少可导出代码模式的功能
• 设置与配置页面较为复杂
• 误报率较高

3. SonarQube

SonarQube以执行自动检查的方式，提供了对于代码质量的持续分析。作为一种静态代码分析工具，它可以发现Python中的代码错误、反模式、以及安全漏洞。当然，SonarQube也很容易与CI/CD管道相匹配，进行有效的代码质量管理。

SonarQube自带了两个子工具，其中Sonar Scanner负责执行分析，SonarQube Server则负责对结果进行管理和保存。

SonarQube的主要功能包括：

• 可识别诸如安全漏洞，以及执行路径错误等棘手的问题
• 通过提供对Webhooks(微服务API使用的一种范式)和API的访问，来自动执行代码的审查过程
• 可根据不同的要求和实践，来加强质量关(quality gate)
• 通过提供各种流行IDE的插件，从而减轻了对整体软件包的需求
  

主要缺点是：

• 缺乏设置自动分析和警报能力
• 缺乏对某些问题的选择性忽略或不予修复功能
• 由于需要通过安装软件包和插件，来设置客户端分析和服务器端存储，因此为Python项目设置SonarQube较为复杂，您可以查看其官方文档，以了解更多有关如何为Python项目配置SonarQube的信息

4. Veracode

Veracode是另一款流行的Python代码审查工具。它不仅提供了针对常见漏洞和安全暴露的扫描，而且能够通过静态分析，来识别并报告反模式等问题。此外，Veracode还可以提供包括交互式分析和动态分析在内的其他企业级产品。

Veracode的主要功能包括：

• 通过提供开发者工具、API和工作流的集成，以简化代码质量的检查
• 可与DevOps管道无缝集成
• 其基于SCA代理的扫描，可用于发现各种问题与漏洞
• 其代码库和许可证可与PyPi(Python Package Index)保持同步
• 在每次扫描后，都能转发有关风险的评级
  

主要缺点是：

• 缺乏一劳永逸的持续集成设置
• 缺乏直观的用户体验

总的说来，安装和设置基于Veracode代理的扫描代理相对比较容易。您可以使用Python的标准软件包管理器—pip，来安装该工具，并执行代码分析。不过，Veracode既缺乏优化扫描的功能，又缺乏针对特定语言的建议。

5. Checkmarx

Checkmarx是一款应用安全性测试和静态代码分析的工具。它提供了静态应用测试、运行时(runtime)、交互式测试、依赖项扫描等功能，可轻松地通过扫描源代码，来消除各种漏洞。

Checkmarx的主要功能包括：

• 用户可使用Checkmarx SAST，来进行静态分析，并查找各种安全漏洞
• 提供与CI/CD管道的集成
• 具有直观易用的用户界面
• 提供各种流行的IDE插件
  

主要缺点是：

• 误报率较高
• 在持续集成的过程中，需要花费大量时间进行扫描
  

客观来说，Checkmarx的优势在于，无需配置即可为大多数通用编程语言，提供原生的支持。其劣势集中在误报率较高，且缺乏对大型代码库的支持。

6. Coverity

作为一个静态分析工具，Coverity旨在查找和修复各种通用编程语言(如Python、Javascript、Ruby、Java等)中的缺陷。波音和洛克希德·马丁等明星公司都会使用Coverity，来进行软件代码的测试和扫描。

Coverity的主要功能包括：

• 通过测试各种可能执行到的路径，来减少误报率
• 易于设置和自定义，可灵活地满足开发需求
• 提供设置向导，以方便指定Python的路径
• 能够轻松地与GitHub、Jenkins和Travis CI等工作流程相集成
  

主要缺点是：

• 其许可程度取决于需要分析的代码行数
• 与市场上的同类产品相比，其价格过高
• 当被测代码库庞大且复杂时，为了满足覆盖范围，其运行时间较长。
  

7. CodeScene

CodeScene不仅是一款静态代码分析工具，而且能够提供行为分析，以方便开发人员根据代码库的演化，以识别不同的模式。用户既可以通过Git服务提供商(如Github或Bitbucket)去调用CodeScene，也可以在本地直接使用。

CodeScene的主要功能包括：

• 可以分析版本控制的历史记录，并产生可视化的效果
• 能够方便开发者发现各种错误和问题
• 可以使用机器学习算法，来查找不同的模式
• 可以根据业务需求来调整代码质量
• 不但能够确保团队远离技术风险，还能够协助识别生产环境中的各种瓶颈
  

主要缺点是：

• 缺乏直观的用户界面
• 用户难以跟进错误并改进代码
  

小结

综上所述，代码审查工具可以协助开发人员识别到现有代码的复杂性，查找出各种反模式之类的问题、以及安全缺陷，并能够让代码审查与修复的过程更加高效。因此，您可以根据手头项目的特征，酌情进行选择与试用。

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