Code Metrics
Code metrics can be produced by static code analysis tools to determine complexity and non-standard practices. Why are code metrics important? Code metrics allow developers to find problematic codebase areas that may need refactoring. In addition, some metrics such as technical debt assist developers in communicating to non-technical audiences why issues with a system are occurring. Open source co
GitHub - klen/pylama: Code audit tool for python.
Code audit tool for Python. Pylama wraps these tools: pycodestyle (formerly pep8) © 2012-2013, Florent Xicluna; pydocstyle (formerly pep257 by Vladimir Keleshev) © 2014, Amir Rachum; PyFlakes © 2005-2013, Kevin Watters; Mccabe © Ned Batchelder; Pylint © 2013, Logilab; Radon © Michele Lacchia eradicate © Steven Myint; Mypy © Jukka Lehtosalo and contributors; Vulture © Jendrik Seipp and contributors
Pythonのセキュリティ系ツール、コードメトリクス解析ツール - rokujyouhitoma's blog
備忘録として。 コードメトリクス解析ツール Radon 下記指標を計測可能。 循環的複雑度（Cyclomatic complexity） 保守容易性指数（Maintainability Index ） 循環的複雑度（Cyclomatic complexity）の計測例。 radon cc -s -e "*/tests/*" --min F src/保守容易性指数（Maintainability Index ）の計測例。 radon mi -s -e "*/tests/*" --min C src/ 参考 GitHub - rubik/radon: Various code metrics for Python code 保守性・可読性の高いPythonコードを実装するためにはどうすればよいか - はてなの金次郎 ファジングツール syzkaller/syzbot 参考 "syzbot"と"
リファクタリングツールあれこれ 〜 Sphinxと戯れたいあなたに送る入門編 〜
1. コーディングスタイルを知る PEP8 – Style Guide for Python Code PEP257 – Docstring Conventions Pythonコミュニティが推奨するスタイルが存在する PEP 8 -- Style Guide for Python Code via http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/ インデントはスペース4 行の長さ最大79文字 import分の順序 命名スタイル etc .. PEP 257 -- Docstring Conventions via http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0257/ ツールでチェック pep8 … pepe8のチェック pep257 … pep257のチェック pyflakes … 文法エラーなどをチェック flak
GitLab CI/CD vs CircleCI
はじめに GitLab CI/CDとCircleCIの違いを比較する記事です。 GitLab CI/CDって何？ GitLab has integrated CI/CD pipelines to build, test, deploy, and monitor your code Rated #1 in the Forrester CI Wave™ Forresterに認められたNo.1 CIサービス。 GitLab supports development teams with a well-documented installation and configuration processes, an easy-to-follow UI, and a flexible per-seat pricing model that supports self service. GitLab’s
保守性・可読性の高いPythonコードを実装するためにはどうすればよいか - はてなの金次郎
はじめに コードは理解しやすくなければいけない。 リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック (Theory in practice) 作者:Dustin Boswell,Trevor Foucher発売日: 2012/06/23メディア: 単行本（ソフトカバー） コードの保守性や可読性を高めるために我々エンジニアはどんなことができるでしょうか？ テストを書く 推奨されているコードスタイルに準拠する コメントを書く DRY原則に則る 変更・拡張しやすく設計する ログを出力する・監視する 適切な命名をする etc... まだまだ意識すべきことはあると思いますが、上記の項目はエンジニアであれば恐らく一度は目にしたことがあるような内容であり、暗黙的に了承されたいルールです。 しかし、これらはただの心構えであり、体現するために実際には以下のような項目に落とし込む必要
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Luis Herrada | Software Engineer
radonを使用したPythonのソースコードのメトリックスの取得 - Qiita
