Herramientas de revisión de código Python

La revisión de código es un proceso que aplica diversas comprobaciones y pruebas para garantizar que el código sea de alta calidad antes de integrarlo. Durante una revisión de código, los desarrolladores sénior revisan el código con una mirada adicional y orientan a los desarrolladores con la experiencia de un colega con más trayectoria.

Quien revisa el código busca oportunidades para mejorarlo en varias áreas:

• Errores: Las revisiones de código pueden detectar errores para corregirlos antes de que el código llegue a producción.

• Legibilidad y facilidad de mantenimiento: Las revisiones de código son una oportunidad para aplicar guías de estilo y garantizar que los desarrolladores puedan colaborar y entender el trabajo de los demás.

• Eficiencia: Las revisiones de código incluyen comprobaciones para garantizar que el código se ejecute de forma rápida y eficiente.

• Seguridad: Las revisiones de código garantizan que no haya vulnerabilidades de alto riesgo.

Al principio, las revisiones de código se hacían manualmente, pero hoy existe una variedad de herramientas que ayudan a los desarrolladores a automatizar el proceso de revisión. En esta publicación, veremos los tipos de revisiones de código, el papel del análisis estático, nuestras ocho principales herramientas de revisión de código Python y una lista de verificación para que realices tus propias revisiones.

Tipos de revisiones de código

Hay varios tipos de revisiones de código, como las manuales, las pruebas unitarias y el análisis de estilo. Veamos rápidamente cada una:

Revisiones manuales

En este tipo de revisión, el proceso es manual y un equipo coordina los pasos de principio a fin. Las herramientas de colaboración virtual, que permiten a los desarrolladores ver y compartir el trabajo, pueden agilizar las tareas de revisión manual.

Pruebas unitarias

Las pruebas unitarias parten del principio de que es mucho más fácil corregir una pequeña parte del código que una sección grande. Python incluye pruebas unitarias, que permiten analizar el código en las unidades más pequeñas que se pueden probar. Los desarrolladores pueden confirmar que las secciones del código funcionan según lo previsto antes de integrarlas con el resto.

Análisis de estilo

El análisis de estilo es un tipo de revisión de código que usa una herramienta para analizarlo y detectar posibles errores. Como estas herramientas analizan el código sin ejecutarlo, se consideran una forma sencilla de análisis estático.

¿Cómo pueden ayudarte las herramientas de análisis estático en la revisión de código?

Las herramientas de análisis estático se encargan de gran parte del trabajo que normalmente requeriría revisar cuidadosamente cada línea durante una revisión de código. Estas revisiones se vuelven rápidamente engorrosas en proyectos más largos y complejos.

Como mencionamos antes, las herramientas de análisis de estilo son un ejemplo de herramientas de análisis estático que cumplen este propósito.

Las 9 principales herramientas de revisión de código Python

1. Pylint

Pylint es una herramienta de código abierto muy utilizada en la comunidad Python y altamente configurable, por lo que puedes personalizar las comprobaciones previas a la confirmación. Por ejemplo, puedes personalizar el nivel de confianza que debe tener una advertencia para mostrarse o configurar Pylint para que muestre sugerencias en lugar de mensajes de error propensos a ser falsos positivos.

2. Snyk Code

Snyk Code es una herramienta de análisis estático que detecta vulnerabilidades en el código antes de que llegue a producción. Así, el código que revisas es seguro y evitas que las vulnerabilidades de seguridad avancen por el flujo de desarrollo.

3. GitHub

GitHub tiene una herramienta de revisión de código integrada que realiza revisiones ligeras de código para cada pull request. GitHub también incluye otras funciones útiles para las revisiones, como las diferencias, el historial y la vista de atribución, que te ofrecen información sobre los cambios que ha tenido un fragmento de código.

4. CodeScene

CodeScene usa aprendizaje automático para identificar áreas donde la calidad del código es deficiente y ofrece sugerencias para mejorarla. Se diferencia de otras herramientas por su componente de análisis del comportamiento, que permite conocer cómo colaboran los equipos de desarrolladores. Esto te ayuda a comprender los factores que contribuyen a la deuda técnica.

5. Collaborator

Collaborator es una herramienta de revisión de código diseñada para empresas con estrictos requisitos normativos. Ofrece una herramienta integral de revisión, además de informes detallados y firmas electrónicas para cumplir con las normativas.

6. Codacy

Codacy es una herramienta automatizada de revisión de código compatible con Python y más de 40 lenguajes de programación. Se destaca por su sencilla integración con GitHub, sus funciones para compartir que establecen una única fuente de verdad y sus principios favorables al código abierto y las startups.

7. RhodeCode

RhodeCode unifica la seguridad y la revisión de código en repositorios de Git, Subversion y Mercurial. Las grandes organizaciones globales que usan varios repositorios pueden aprovechar sus funciones de programación y colaboración. Hay una versión local disponible para descargar y una instancia alojada en la nube para empresas.

8. Reviewable

Reviewable es una herramienta de GitHub que ofrece funciones más completas que las integradas en GitHub. Entre ellas se incluye una función de comentarios que exige resolver todos los hilos antes de integrar los cambios, así como otra que bloquea varias confirmaciones de un solo pull request.

9. Qodo Merge / PR Agent

Qodo es una plataforma de código con IA generativa que ofrece Qodo Merge, una herramienta alojada para automatizar revisiones de código, y Qodo PR Agent, un proyecto de código abierto que aprovecha los LLM para automatizar los comentarios en pull request y brindar asistencia automatizada para la revisión de código con conocimiento del contexto.

Lista de verificación para revisar código Python:

Como hemos visto, hay una gran variedad de herramientas que abordan la revisión de código Python con distintos enfoques. Aunque son prácticas, ninguna es más inteligente que un equipo competente de revisión de código. Estas son algunas prácticas recomendadas que tu equipo debería seguir para mejorar sus revisiones de código Python:

1. Verifica los requisitos

2. Legibilidad del código

3. Sigue el protocolo para pull request

4. Código que cumple los requisitos

5. Pruebas de seguridad del código

6. Documentación

1. Verifica los requisitos

Las revisiones de código no ocurren de forma aislada. Deben comenzar con los requisitos del proyecto. Tenerlos claros permite garantizar que el código resuelva un problema específico.

2. Comprueba la legibilidad del código

El desarrollo moderno suele ser un trabajo en equipo, por lo que es importante que el código sea fácil de leer y entender. Esto ayuda a otros desarrolladores a mantenerlo si su autor deja la organización. PEP 8 es una guía de estilo de Python muy utilizada (redactada, entre otros, por el propio Guido) que busca ayudar a los desarrolladores de Python a escribir código más legible.

3. Comprueba si el pull request (PR) cumple con el protocolo básico

Es importante seguir el protocolo para pull request, ya que ayuda a los compañeros de equipo a colaborar durante la revisión del código. GitHub tiene sus propias recomendaciones para los pull request, como incluir su propósito y especificaciones sobre los comentarios. Estas recomendaciones pueden servir como una buena plantilla para tu propio protocolo.

4. Asegúrate de que el código cumpla con los requisitos.

¿Tu código realmente funciona? Verificar que cumpla con los requisitos es un paso fundamental en cualquier revisión. Además, se debe comprobar que se integre bien con el proyecto en general.

5. Prueba la seguridad de tu código

Con la llegada de las metodologías de desarrollo ágil y el enfoque de seguridad de desplazamiento a la izquierda, las pruebas deben realizarse temprano y con frecuencia durante el proceso de desarrollo. Los desarrolladores también deberían aplicar prácticas de programación segura para evitar problemas desde el principio.

6. Documentación

Uno de los factores clave de la calidad del código es la facilidad de mantenimiento: una cualidad subjetiva que indica qué tan fácil es para alguien que no sea el autor mantener o actualizar el código. Para que otros desarrolladores entiendan qué hace el código, es importante documentarlo. Esto puede incluir documentación propia, cuando el código es lo bastante sencillo como para entenderse por sí solo, o cadenas de documentación después de la definición de una función o clase cuando el código es más complejo.

Para obtener más consejos, consulta nuestra publicación sobre prácticas recomendadas para la revisión de código.

Sigue aprendiendo:

Guía rápida sobre prácticas recomendadas de seguridad en Python

Herramientas de revisión de código Java

Auditoría de seguridad del código

Preguntas frecuentes