在大型python项目中查找死代码
我见过如何在Python代码中find未使用的函数？ 但是这真的很老，并没有真正回答我的问题。
我有一个大型的Python项目与多个入口点脚本共享多个库。 这个项目已经和很多作者一起吸引了很多年，所以有很多死代码。 你知道该怎么做。
我知道find所有的死代码是不可判定的。 我所需要的只是一个能find所有不被任何地方调用的函数的工具。 我们根本不用调用基于函数名string的函数做任何事情，所以我不担心任何病态的…
我只是安装了pylint，但它似乎是基于文件的，而不是很注意文件间依赖关系，甚至是函数依赖关系。
显然，我可以在所有的文件中使用grep来获取def，从中获得所有的函数名，并为每个函数名做一个grep。 我只是希望有一些比那里更聪明的东西。
ETA：请注意，我不期望或想要完美的东西。 我知道我的停止问题certificate和其他人一样（当我看到recursion可枚举的东西时，我没有真正教过计算理论）。 任何试图通过实际运行代码来逼近它的事情都会花费太长时间。 我只是想在语法上通过代码的东西，并说：“这个function是肯定使用的，这个function可能会被使用，而且这个function是绝对不使用，其他人甚至没有人知道它存在！ 前两个类别并不重要。
你可能想试试秃鹫 。 由于Python的dynamic特性，它无法捕捉所有的东西，但是它却捕获了很多，而不需要完整的testing套件，比如coverage.py和其他的需要工作。
尝试运行Ned Batchelder的coverage.py 。
Coverage.py是测量Python程序代码覆盖率的工具。 它监视你的程序，注意代码的哪个部分已经被执行，然后分析源代码来识别可能已经被执行但没有被执行的代码。
即使代码没有做任何花哨的东西，也很难确定哪些函数和方法被调用而不执行代码。 平原函数调用相当容易检测，但方法调用真的很难。 只是一个简单的例子：
class A(object): def f(self): pass class B(A): def f(self): pass a = [] a.append(A()) a.append(B()) a[1].f()
这里没有什么奇特的东西，但是任何试图确定是否调用Af()或Bf()脚本在实际执行代码时都会遇到相当困难的时间。
虽然上面的代码没有做任何有用的事情，但它确实使用了以实际代码出现的模式 – 即将实例放入容器中。 真正的代码通常会做更复杂的事情 – 酸洗和取消，分层数据结构，条件。
如前所述，只是检测表单的纯函数调用
function(...)
要么
module.function(...)
将是相当容易的。 您可以使用ast模块来parsing您的源文件。 您将需要logging所有导入以及用于导入其他模块的名称。 您还需要跟踪顶层函数定义以及这些函数中的调用。 这会给你一个依赖关系图，你可以使用NetworkX来检测这个图的连接组件。
虽然这听起来可能相当复杂，但可能只需less于100行的代码。 不幸的是，几乎所有主要的Python项目都使用类和方法，所以它没有什么帮助。
以下是我至less暂时使用的解决scheme：
grep 'def ' *.py > defs # ... # edit defs so that it just contains the function names # ... for f in `cat defs` do cat $f >> defCounts cat *.py | grep -c $f >> defCounts echo >> defCounts done
然后我看看几乎没有参考的个别函数（<3说）
这是丑陋的，它只给了我近似的答案，但我觉得这足够一开始。 你是什么 – 所有的想法？
通过以下代码行，您可以列出明显不用作属性，函数调用，装饰器或返回值的所有函数定义。 所以这大概是你在找什么。 这不是完美的，它是缓慢的，但我从来没有任何误报。 （用linux你必须用ack-grep来replaceack ）
for f in $(ack --python --ignore-dir tests -h --noheading "def ([^_][^(]*).*\):\s*$" --output '$1' | sort| uniq); do c=$(ack --python -ch "^\s*(|[^#].*)(@|return\s+|\S*\.|.*=\s*|)"'(?<!def\s)'"$f\b"); [ $c == 0 ] && (echo -n "$f: "; ack --python --noheading "$f\b"); done
如果你的代码覆盖了很多testing（这是非常有用的），运行它们的代码覆盖插件，你可以看到未使用的代码。）
国际海事组织，可以很快实现一个简单的pylint插件：
- 记住S1集中每个分析的函数/方法（/ class？）
- 跟踪S2集中每个被调用的函数/方法（/ class？）
- 在报告中显示S1 – S2
那么你将不得不在所有的代码库上调用pylint来获得有意义的东西。 当然，正如所说的那样，这需要检查，因为可能有推理失败或者会导致误报。 无论如何，这可能会大大减less要完成的grep的数量。
我自己没有太多时间去做，但是任何人都可以在python-projects@logilab.org邮件列表上find帮助。
