开发安全、高质量代码的 5 款顶级 Python 工具

提高代码的质量、安全性和可维护性，软件工程师每天会用到无数工具。

我会列出一些自己最喜欢的 python 工具，并从易用性（是否易于安装、运行和自动化）、质量影响（能否阻止可预见的 bug）、可维护性影响（是否让工作更轻松）和安全性影响（能否发现并阻止安全性问题）对它们进行打分，以供读者参考。

并且，我还将介绍如何将这些工具全包含进 CI pipeline，从而实现自动化和高效。

1.Pipenv

它是为Python 设计的开发管理和依赖管理的工具，最早由 Requests 的作者 Kenneth Reitz 编写。

如果你用 python 做过一段时间的开发，那么管理环境，你可能用过 virtualenv 或 venv ；依赖管理可能用过较可靠的pip freeze > requirements.txt。

大多数情况下，这完全没问题。但是，我发现 pipenv 更方便，且很强大，加上它通过Pipfile和Pipfile.lock近乎去掉固定依赖的做法，很大程度上替代了requirements.txt，从而带来更可靠的部署。

不过，我对 pipenv 的未来有点担忧，因为 Python 基金会已搁置对 pip 的改进。而且，pipenv 在 2019 年缺乏实质性进展。但是，我仍然认为，对大多数 python 用户来说，pipenv 是绝佳的工具。

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月下载量： 2111976

备选方案： poetry 、 virtualenv 、 venv

2.Ochrona

这里，我有点私心，因为 Ochrona 是我积极开发并希望 2020 年发布的工具。不过，我还会介绍这个工具的替代方案。

Ochrona 是一款依赖分析和软件组成分析的工具，它可以用来检查你的开源依赖是否存在已知漏洞。这个领域，另一款很流行的开源工具是 pyup.io 的 Safety 。

我认为，Ochrona 比 Safety 更好的地方在于：

1. 无论是用于开源项目还是商业项目，它都提供免费方案，而且免费方案始终跟进最新的漏洞信息。

2. 磁盘和 IO 使用非常少。不同于需要拉取整个漏洞数据库的本地工具，它是 SaaS 模式，只需调用一次公开的 API。

3. 它提供优秀的漏洞数据并且每天更新，并比其他工具提供更多的漏洞详细信息，包括免费用户。

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备选方案： safety 、 snyk (收费)

3.Bandit

如果必须推荐一个可提高 python 项目安全性的工具，那我推荐 Bandit 。

据悉，Bandit 出自 OpenStack，但现在由 PyCQA 维护。它是一款开源的 SAST（静态应用安全测试）工具，免费、可配置且快速。从某些方面来讲，它就像是关注安全领域的 linter。

Bandit 很适合用来发现问题，比如不安全的配置、已知的不安全模块使用情况等。

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备选方案： pyre 、 pyt 、 dodgy

4.Black

Black 是一款独特的代码格式化工具。它能自动将你的代码更正为 Black 样式（一个 Pep-8 的超集）。

传统的 linter 通常需要你把代码改为合规代码，而 Black 可以节省不少时间。并且，Black 只需有限的配置，这意味着你如果用过 Black，其他任何项目你都会觉得眼熟。

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备选方案：flake8、pylint

5.Mypy

它是python 一个可选的静态类型检查器。 PEP 484 引入 python 的类型提示，Mypy 则利用这些类型提示对项目进行静态类型检查。

Python 依然有动态的 duck 类型，不过，添加静态类型检查能帮你减少测试和调试时间，更早发现错误。

目前，大公司也在跟进 python 的静态类型检查。在 Guido van Rossum 任职期间，Dropbox 用 Mypy 检查了 400 多万行代码。其他的 python 用户，比如 Instagram 也开始做静态类型检查。

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备选方案： pyre

全部集成到一起

这个例子种，我会用到 Travis-CI ，配置其他 CI 工具的过程与之类似相似，只是语法上会有差异。这里，我用一个简单、不安全且有问题的 flask 应用作为例子。

app.py文件如下：

复制代码

from flask import Flask	app = Flask(__name__)	@app.route('/<name>') def hello_world(name: str) -> str: 	return hello_name(name)def hello_name(name: str) -> int:	return f"hello, {name}"	if __name__ == '__main__':	app.run(debug=True)

Pipfile如下：

复制代码

[[source]]name = "pypi"url = "https://pypi.org/simple"verify_ssl = true[dev-packages]bandit = "*"v = {editable = true,version = "*"}black = "*"mypy = "*"ochrona = "*"[packages]flask = "==0.12.2"[requires]python_version = "3.7"

最后在根目录下创建一个.travis.yml文件，内容如下：

复制代码

language: pythonpython:  - 3.7install:  - pip install -U pip  - pip install pipenv  - pipenv install --devscript:  - bandit ./*  - black --check .  - ochrona  - mypy .

如果查看这里的构建，你会发现每个工具都标出错误或指出需修改的地方。那么，我们来做一些修正，如这个 PR 所示，构建就可以通过。

将 Flask 升级到一个没有已知漏洞的版本

修复类型注释，禁用调试模式，规范格式

虽然这个例子只涉及一个 CI 平台，但其实和集成到其他大多数平台的方法都很相似。

下面是一个总的评分表：

英文原文：

Top Python Tools for Developing Secure, Quality Code