Pyscn— AI代码质量分析工具，快速发现和清理代码问题

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代码小浣熊

代码小浣熊是基于商汤大语言模型的软件智能研发助手，覆盖软件需求分析、架构设计、代码编写、软件测试等环节

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Pyscn是什么

pyscn 是一款专为 python 开发者打造的智能代码质量分析工具，旨在帮助开发者高效识别并修复代码中的潜在问题，如死代码、重复代码以及结构复杂的代码段。它通过构建控制流图（cfg）来检测不可达代码，采用树编辑距离技术发现代码克隆，并对代码的耦合度和圈复杂度进行深度分析。pyscn 拥有极高的分析速度，处理能力超过 10万行代码/秒，支持多种安装方式，包括 pipx 和 go 命令安装。该工具提供丰富的功能选项，可生成 html 与 json 格式的报告，并允许用户通过配置文件自定义规则。同时支持 ci/cd 流程集成，便于在持续集成环境中自动化运行。

Pyscn的主要功能

• 死代码检测：基于控制流图（CFG）技术，精准定位无法被执行到的代码块，辅助清理无用代码。
• 代码克隆识别：结合树编辑距离（APTED）算法与局部敏感哈希（LSH），高效发现重复或高度相似的代码片段，提示重构建议。
• 耦合度分析：计算类间的耦合度（CBO），帮助评估模块间依赖关系，提升系统架构清晰度。
• 圈复杂度检查：量化函数内部的逻辑分支数量，识别复杂度过高的函数，推荐拆分优化以增强可读性和可维护性。
• 高速分析与报告输出：支持生成可视化 HTML 报告及结构化 JSON 数据，全面展示代码质量问题。
• 灵活配置机制：提供可定制的配置文件，用户可根据项目需求调整分析参数和规则。
• CI/CD 环境兼容：无缝集成 GitHub Actions、pre-commit 等主流工具，适用于自动化持续集成流程。

Pyscn的技术原理

• 控制流图（CFG）构建：将代码转化为控制流图，追踪执行路径，识别未被调用或无法到达的代码节点。
• 树编辑距离（APTED）+ 局部敏感哈希（LSH）：利用语法树比对技术结合哈希加速策略，实现大规模代码库中克隆片段的快速匹配。
• 类耦合度（CBO）计算：统计一个类引用其他类的数量，反映模块之间的耦合强度。
• 圈复杂度度量：依据决策点（如 if、for、while 等）数量计算函数复杂度，用于判断代码测试难度和维护成本。
• 高性能底层架构：采用 Go 语言开发，结合 tree-sitter 解析引擎，实现高并发、低延迟的代码解析与分析性能。

Pyscn的项目地址

• Github仓库：https://www.php.cn/link/9ff6f7c724613d2ad754529fc4244f3e

Pyscn的应用场景

• 敏捷开发环境：在快速迭代过程中实时监控代码质量，及时清除冗余代码，保障交付稳定性。
• 代码重构与维护：自动识别重复、废弃或过于复杂的代码，为重构工作提供数据支持。
• 团队协作开发：统一团队代码规范，防止低质量代码合入主干，提升整体协作效率。
• 教学与培训场景：作为教育辅助工具，帮助初学者理解代码设计缺陷，培养良好的编程习惯。
• 企业级应用开发：适用于大型项目代码治理，支持定制化规则配置，满足企业对代码标准化和安全性的严苛要求。

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