Поиск ошибок в коде python онлайн

Онлайн-компиляторы для разных языков: выполняем код прямо в браузере

Отобрали лучшие онлайн-компиляторы. Некоторые из них умеют работать с десятками языков программирования, другие заточены под конкретные технологии.

Мультиязычные онлайн-компиляторы

Repl. it — среда для совместной работы с кодом в браузере. Поддерживает более 50 языков, среди которых C, C++, C#, Java, Python, R, JavaScript.

В бесплатной версии доступно многопользовательское сотрудничество, 500 МБ хранилища и 500 МБ памяти, 0.2 — 0.5 vCPUs. Есть также платная версия с приватными проектами, хостингом до 5 реплов, 5 ГБ хранилища, 2 ГБ памяти и 2 vCPUs.

15 июля в 13:00, Онлайн, Беcплатно

Если нужны не только языки программирования, но и интерактивные терминалы для работы с MySQL и MongoDB, попробуйте сервис JDoodle. Это инструмент для онлайн-обучения, у которого есть режим совместного использования. Вы можете компилировать код на разных языках и разбираться с базами данных прямо в браузере.

онлайн-компилятор

Пример кода на Pascal

Если нужен не только компилятор, но и другие технологии, попробуйте сервис Coding Ground. Эта платформа предоставляет доступ к 75+ языкам программирования и технологиям. Вы можете использовать встроенный редактор Markdown и запускать Bash Shell в браузере. Кроме того, на сайте есть учебные материалы, в том числе бесплатные справочники и платные видеокурсы.

Ещё один мощный сервис — Ideone. Это онлайн-компилятор и инструмент отладки, который позволяет прямо в браузере выполнять код на более чем 60 языках программирования и их версиях.

В Ideone есть ряд ограничений для пользователей. Например, время компиляции/интерпретации не должно превышать 10 секунд. Максимальное время исполнения для гостей — 5 секунд, для зарегистрированных пользователей — 15 секунд. Размер выделенной оперативной памяти не превышает 256 МБ.

Python онлайн-компиляторы

Для проверки кода на Python подходит сервис Online Python. Здесь представлена простая IDE, которая поддерживает загрузку с компьютера и скачивание кода в виде файла с расширением *.py. Вы можете работать над проектом совместно с коллегами, поделившись ссылкой. В редакторе поддерживается тёмная тема.

В многоязычных компиляторах тоже очень хорошая поддержка Python. Например, на Repl. it есть вторая и третья версии языка, Python with Turtle для обучения, фреймворк PyGame и движок Pyxel для создания игр, библиотека Tkinter для разработки графического интерфейса, а также шаблоны для Django, Multi-Page Flask и даже ботов для Discord.

JavaScript онлайн-компиляторы

Если вам нужен JavaScript онлайн-компилятор, то JSFiddle — один из лучших вариантов. Он позволяет проверить любое сочетание JavaScript, HTML и CSS.

JavaScript, как и Python, есть во всех многоязычных онлайн-компиляторах. Так что если вам не требуется поддержка препроцессоров и постпроцессоров, библиотек и фреймворков, то можно выбрать любой сервис.

PHP онлайн-компиляторы

Лучший выбор для проверки кода на PHP — Sandbox на сайте Online PHP Functions. Здесь можно выбрать версию языка, начиная с 4.4.9 и до последней. На сайте также есть подсказки по функциям PHP. Они выполнены в виде шпаргалок, разбитых на темы: Arrays, Date and Time, Math и так далее. Есть и пошаговые туториалы.

Выполнить код на PHP можно и с помощью многоязычных онлайн-компиляторов. Однако они не предлагают такой большой выбор версий. Более того, практически везде отсутствует последняя версия языка.

Java онлайн-компиляторы

Если требуется Java онлайн-компилятор, попробуйте Codiva. io. В нём нет такого разнообразия языков, как на других сервисах. Кроме Java поддерживаются только C и C++.

Можно также использовать компилятор Java на сайте OnlineDGB. Здесь есть встроенный отладчик и автоматическое форматирование. Вы можете поделиться примерами кода с другими пользователями, сохранить их или скачать в виде файла с расширением *.java.

Чтобы сделать процесс разработки более эффективным, используйте также полезные сервисы для программистов. Как и онлайн-компиляторы, они помогают сэкономить время на решении разных задач.

Инструменты для анализа кода Python. Часть 1

Инструменты для анализа кода Python. Часть 1

Высокая стоимость ошибок в программных продуктах предъявляет повышенные
требования к качеству кода. Каким критериям должен соответствовать хороший код?
Отсутствие ошибок, расширяемость, поддерживаемость, читаемость и наличие документации. Недостаточное внимание к любому из этих критериев может привести к появлению новых ошибок или снизить вероятность обнаружения уже существующих. Небрежно написанный или чересчур запутанный код, отсутствие документации напрямую влияют на время исправления найденного бага, ведь разработчику приходится заново вникать в код. Даже такие, казалось бы, незначительные вещи как неправильные имена переменных или отсутствие форматирования могут сильно влиять на читаемость и понимание кода.

Командная работа над проектом еще больше повышает требования к качеству кода, поэтому важным условием продуктивной работы команды становится описание формальных требований к написанию кода. Это могут быть соглашения, принятые в языке программирования, на котором ведется разработка, или собственное (внутрикорпоративное) руководство по стилю. Выработанные требования к оформлению кода не исключают появления «разночтений» среди разработчиков и временных затрат на их обсуждение. Кроме этого, соблюдение выработанных требований ложится на плечи программистов в виде дополнительной нагрузки. Все это привело к появлению инструментов для проверки кода на наличие стилистических и логических ошибок. О таких инструментах для языка программирования Python мы и поговорим в этой статье.

Анализаторы и автоматическое форматирование кода

Весь инструментарий, доступный разработчикам Python, можно условно разделить на две группы по способу реагирования на ошибки. Первая группа сообщает о найденных ошибках, перекладывая задачу по их исправлению на программиста. Вторая — предлагает пользователю вариант исправленного кода или автоматически вносит изменения.

И первая, и вторая группы включают в себя как простые утилиты командной строки для решения узкоспециализированных задач (например, проверка docstring или сортировка импортов), так и богатые по возможностям библиотеки, объединяющие в себе более простые утилиты. Средства анализа кода из первой группы принято называть линтерами (linter). Название происходит от lint — статического анализатора для языка программирования Си и со временем ставшего нарицательным. Программы второй группы называют форматировщиками (formatter).

Даже при поверхностном сравнении этих групп видны особенности работы с ними. При применении линтеров программисту, во-первых, необходимо писать код с оглядкой, дабы позже не исправлять найденные ошибки. И во вторых, принимать решение по поводу обнаруженных ошибок — какие требуют исправления, а какие можно проигнорировать. Форматировщики, напротив, автоматизируют процесс исправления ошибок, оставляя программисту возможность осуществлять контроль.

Список рассматриваемых инструментов для анализа кода Python

Часть 1

Часть 2

Соглашения принятые в статье и общие замечания

Прежде чем приступить к обзору программ, мы хотели бы обратить ваше внимание на несколько важных моментов.

Версия Python: во всех примерах, приведенных в статье, будет использоваться третья версия языка программирования Python.

Установка всех программ в обзоре практически однотипна и сводится к использованию пакетного менеджера pip.

Некоторые из библиотек имеют готовые бинарные пакеты в репозиториях дистрибутивов linux или возможность установки с использованием git. Тем не менее для большей определенности и возможности повторения примеров из статьи, установка будет производится с помощью pip.

Об ошибках: стоит упомянуть, что говоря об ошибках, обнаруживаемых анализаторами кода, как правило, имеют в виду два типа ошибок. К первому относятся ошибки стиля (неправильные отступы, длинные строки), ко второму — ошибки в логике программы и ошибки синтаксиса языка программирования (опечатки при написании названий стандартных функций, неиспользуемые импорты, дублирование кода). Существуют и другие виды ошибок, например — оставленные в коде пароли или высокая цикломатическая сложность.

Тестовый скрипт: для примеров использования программ мы создали простенький по содержанию файл example. py. Мы сознательно не стали делать его более разнообразным по наличию в нем ошибок. Во-первых, добавление листингов с выводом некоторых анализаторов в таком случае сильно “раздуло” бы статью. Во-вторых, у нас не было цели детально показать различия в “отлове” тех или иных ошибок для каждой из утилит.

Содержание файла example. py:

В коде допущено несколько ошибок:

Руководства по стилям: для тех, кто впервые сталкивается с темой оформления кода, в качестве знакомства предлагаем прочитать официальные руководства по стилю для языка Python PEP8 и PEP257. В качестве примера внутрикорпоративных соглашений можно рассмотреть Google Python Style Guide — https://github. com/google/styleguide/blob/gh-pages/pyguide. md

Pycodestyle

Pycodestyle — простая консольная утилита для анализа кода Python, а именно для проверки кода на соответствие PEP8. Один из старейших анализаторов кода, до 2016 года носил название pep8, но был переименован по просьбе создателя языка Python Гвидо ван Россума.

Запустим проверку на нашем коде:

Лаконичный вывод показывает нам строки, в которых, по мнению анализатора, есть нарушение соглашений PEP8. Формат вывода прост и содержит только необходимую информацию:

Pydocstyle

Утилиту pydocstyle мы уже упоминали в статье Работа с документацией в Python: поиск информации и соглашения. Pydocstyle проверяет наличие docstring у модулей, классов, функций и их соответствие официальному соглашению PEP257.

Pyflakes

В отличие от уже рассмотренных инструментов для анализа кода Python pyflakes не делает проверок стиля. Цель этого анализатора кода — поиск логических и синтаксических ошибок. Разработчики pyflakes сделали упор на скорость работы программы, безопасность и простоту. Несмотря на то, что данная утилита не импортирует проверяемый файл, она прекрасно справляется c поиском синтаксических ошибок и делает это быстро. С другой стороны, такой подход сильно сужает область проверок.
Функциональность pyflakes — “нулевая”, все что он умеет делать — это выводить результаты анализа в консоль:

В нашем тестовом скрипте, он нашел только импорт не используемого модуля os. Вы можете самостоятельно поэкспериментировать с запуском программы и передачей ей в качестве параметра командной строки Python файла, содержащего синтаксические ошибки. Данная утилита имеет еще одну особенность — если вы используете обе версии Python, вам придется установить отдельные утилиты для каждой из версий.

Pylint

До сих пор мы рассматривали утилиты, которые проводили проверки на наличие либо стилистических, либо логических ошибок. Следующий в обзоре статический инструмент для анализа кода Python — Pylint, который совместил в себе обе возможности. Этот мощный, гибко настраиваемый инструмент для анализа кода Python отличается большим количеством проверок и разнообразием отчетов. Это один из самых “придирчивых” и “многословных” анализаторов кода. Анализ нашего тестового скрипта выдает весьма обширный отчет, состоящий из списка найденных в ходе анализа недочетов, статистических отчетов, представленных в виде таблиц, и общей оценки кода:

Программа имеет свою внутреннюю маркировку проблемных мест в коде:

[R]efactor — требуется рефакторинг,
[C]onvention — нарушено следование стилистике и соглашениям,
[W]arning — потенциальная ошибка,
[E]rror — ошибка,
[F]atal — ошибка, которая препятствует дальнейшей работе программы.

— Генерация файла настроек (—generate-rcfile). Позволяет не писать конфигурационный файл с нуля. В созданном rcfile содержатся все текущие настройки с подробными комментариями к ним, вам остается только отредактировать его под собственные требования.

— Отключение вывода в коде. При редактировании кода есть возможность вставить блокирующие вывод сообщений комментарии. Чтобы продемонстрировать это, в определение функции в файле примера example. py добавим строку:

и запустим pylint. Из результатов проверки “исчезло” сообщение:

— Создание отчетов в формате json (—output-format=json). Полезно, если необходимо сохранение или дальнейшая обработка результатов работы линтера. Вы также можете создать собственный формат вывода данных.

— Параллельный запуск (-j 4). Запуск в нескольких параллельных потоках на многоядерных процессорах сокращает время проверки.

— Система оценки сохраняет последний результат и при последующих запусках показывает изменения, что позволяет количественно оценить прогресс исправлений.

— Плагины — отличная возможность изменять поведение pylint. Их применение может оказаться полезным в случаях, когда pylint неправильно обрабатывает код и есть “ложные” срабатывания, или когда требуется отличный от стандартного формат вывода результатов.

Vulture

Vulture — небольшая утилита для поиска “мертвого” кода в программах Python. Она использует модуль ast стандартной библиотеки и создает абстрактные синтаксические деревья для всех файлов исходного кода в проекте. Далее осуществляется поиск всех объектов, которые были определены, но не используются. Vulture полезно применять для очистки и нахождения ошибок в больших базовых кодах.

Продолжение следует

Во второй части мы продолжим разговор об инструментах для анализа кода Python. Будут рассмотрены линтеры, представляющие собой наборы утилит. Также мы посмотрим, какие программы можно использовать для автоматического форматирования кода.

ФРОО рекомендует:
До конца октября действует промокод backupmaster, который дает скидку 5000 рублей на курс Программирование на Python и 5000 рублей на курс Машинное обучение и анализ данных.

Источники:

https://tproger. ru/digest/compile-code-online/

https://proglib. io/p/python-code-analysis/

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: