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之前我们介绍过，Python作为一门动态语言，为人诟病的缺点之一，就是难以像java那样，支持静态类型检查，这样会把一些错误带到运行中（如果你不进行单元测试的话）。

不过，随着type hint的推开，实际上现在Python已经有了比较充分的静态类型检查。这一章我们先介绍其它Lint工具，然后再重点介绍静态类型检查工具 - mypy。

4. Lint工具

Lint工具对代码进行逻辑检查和风格检查。逻辑检查是指象使用了未定义的变量，或者定义的变量未使用，没有按 type hint 的约定传入参数等等；风格检查是指变量命名风格、空白符、空行符的使用等。

Python社区有很多Lint工具，比如Plint, PyFlakes, pycodestyle, bandit, Mypy等。此外，还有Flake8和Pylama这样，将这些工具组合起来使用的工具。

在选择Lint工具时，重要的指标是报告错误的完全度和速度。过于完备的错误报告有时候也不见得就是最好，有时候会把你的大量精力牵涉到无意义的排查中 – 纯粹基于静态分析的查错，有时也不可避免会出现错误；同时也使得运行速度降低。

4.1. flake8

ppw选择了flake8和mypy作为lint工具。flake8实际上是一组lint工具的组合，它由pycodestyle, pyflakes, mcccab组成。

4.2. pycodestyle

pycodestyle用来检查代码风格（空格、缩进、换行、变量名、字符串单双引号等）是否符合PEP8标准。

4.3. pyflakes

pyflakes用来检查语法错误，比如，定义但未使用的局部变量，变量重定义错误，未使用的导入，格式化错误等等。人们通常拿它与pylint相对照。pyflakes与pylint相比，所能发现的语法错误会少一些，但误报率更低，速度也更快。在有充分单元测试的情况下，我们更推荐初学者使用pyflakes。

下面是一个pylint报告错误，而pyflakes不能报告的例子：

def add(x, y):print(x + y)value: None = add(10, 10)

显然，代码作者忘了给add函数加上返回语句，因此，将value赋值为add(10, 10)的结果是None。pylint会报告错误，但是pyflakes不会。

但是pylint存在一定的误报率，上面的代码交给pylint来进行语法检查，其结果是：

xxxx:1:0: C0114: Missing module docstring (missing-module-docstring)
xxxx:1:0: C0116: Missing function or method docstring (missing-function-docstring)
xxxx:1:8: C0103: Argument name "x" doesn't conform to snake_case naming style (invalid-name)
xxxx:1:11: C0103: Argument name "y" doesn't conform to snake_case naming style (invalid-name)
xxxx:5:0: E1111: Assigning result of a function call, where the function has no return (assignment-from-no-return)
xxxx:5:0: C0103: Constant name "value" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)

这里第1，2和第5行报告都是正确的。但第3和第4行的报告很难说正确，为了代码的简洁性，我们使用单个字母作为局部变量是很常见的事。PEP8规范也只要求我们不得使用"l"（小写的字母L）, “O”（字母o的大写，很难与数字0区分）, “I”（字母i的大写）。

而最后一行的报告则显然是错误的，这里函数add没有返回值的错误，导致pylint误以为value是一个常量，而不是一个变量。事实上，当你修复掉add函数没有返回值的错误时，pylint就不会报告这个错误了。

这是为什么我们推荐初学者使用pyflakes，而不是pylint的原因。初学者很容易淹没在pylint抛出的一大堆错夹杂着误报的错误报告中，花费大量时间来解决这些误报，却茫然无计。另外，pylint过于严格的错误检查，对还未养成良好编程习惯的初学者，可能会使他们感到沮丧。比如，上面关于缺少文档的错误报告，尽管是正确的，但对初学者来说，要一下子达到所有这些标准，会使得学习曲线变得过于陡峭，从而导致学习的热情降低。

mccabe用来检查代码的复杂度，它把代码按控制流处理成一张图，从而代码的复杂度可以用下面的公式来计算：
$M=E-N+P$，其中E是路径数，N是节点数，P则是决策数。

以下面的代码为例：