我有一个跨多个项目的大型源存储库。我想生成一份关于源代码运行状况的报告，确定需要解决的问题区域。
具体来说，我想调用具有高圈复杂度的例程，识别重复，并可能运行一些类似于 lint 的静态分析来发现可疑(因此可能是错误的)构造。
我该如何构建这样的报告？
最佳答案
为了测量圈复杂度，traceback.org 上有一个不错的工具。 .该页面还很好地概述了如何解释结果。
+1 为 pylint .它非常适合验证是否符合编码标准(无论是 PEP8 还是您自己组织的变体)，这最终有助于降低圈复杂度。
关于python - 如何分析 Python 代码以识别有问题的区域？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/100298/