问在大型python项目中查找死代码

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你可能想试试vulture。由于Python的动态特性，它不能捕获所有内容，但它捕获了相当多的内容，而不需要像coverage.py这样的完整测试套件和其他需要工作的测试套件。

在不执行代码的情况下很难确定调用了哪些函数和方法，即使代码不做任何花哨的事情。普通的函数调用很容易检测，但方法调用确实很难。这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()

这里没有什么特别的事情，但是任何试图确定是否调用了A.f()或B.f()的脚本在没有实际执行代码的情况下都会遇到相当困难的情况。

虽然上面的代码没有做任何有用的事情，但它确实使用了出现在真实代码中的模式--即将实例放入容器中。真正的代码通常会做更复杂的事情--酸洗和取消酸洗、分层数据结构、条件。

如前所述，仅检测表单的普通函数调用

function(...)

或

module.function(...)

将会相当容易。您可以使用ast模块来解析源文件。您将需要记录所有导入，以及用于导入其他模块的名称。您还需要跟踪顶级函数定义和这些函数内部的调用。这将为您提供一个依赖关系图，您可以使用NetworkX来检测此图的连接组件。

虽然这听起来可能相当复杂，但它可能只需不到100行代码就可以完成。不幸的是，几乎所有主要的Python项目都使用类和方法，所以它不会有什么帮助。

以下是我至少试探性地使用的解决方案：

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

然后我看一下引用很少的各个函数(< 3)

它很难看，而且它只给了我大致的答案，但我认为它足以作为一个开始。你是什么-所有人的想法？