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本文来源gaodai#ma#com搞*!代#%^码网5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。
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