5款开发安全、高质量代码的优秀Python工具

怎样提高代码的质量、安全性和可维护性,本文作者推荐了五款工具,并从四个方面对其进行量化。并且,他还介绍了怎样将这些工具整进 CI pipeline。

为提高代码的质量、安全性和可维护性,软件工程师每天会用到无数工具。本篇文章,我列出了一些自己最喜欢的 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。

https://virtualenv.pypa.io/en/latest/

https://docs.python.org/3/library/venv.html

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。

官网:https://pipenv.kennethreitz.org/en/latest/

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。

https://pyup.io/safety/

我认为,Ochrona 比 Safety 更好的地方在于:

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。

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。

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。

官网:https://ochrona.dev/

月下载量:尚未发布

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 。

https://bandit.readthedocs.io/en/latest/

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。

官网:https://github.com/PyCQA/bandit

月下载量:575101

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。

官网:https://github.com/psf/black

月下载量:1891711

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。

官网:http://mypy-lang.org/

月下载量:2487228

备选方案:pyre

https://pyre-check.org/

6. 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。

https://travis-ci.com/

app.py文件如下:

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:

[[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:

language: python python:   - 3.7 install:   - pip install -U pip   - pip install pipenv   - pipenv install --dev script:   - 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。

https://travis-ci.com/beatsbears/vulnerable_flask/builds/149315498

那么,我们来做一些修正,如这个 PR 所示,构建就可以通过。

https://github.com/beatsbears/vulnerable_flask/pull/2

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:

  • 发表于:
  • 原文链接http://news.51cto.com/art/202003/612431.htm
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