Escribe mejor código
Comprueba la seguridad del código escrito en Python antes de hacer el Commit sobre una solicitud de cambios y recibe alertas de errores críticos mediante nuestro verificador de código de Python gratuito, con la tecnología de Snyk Code.
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Aumenta la seguridad de la aplicación con Snyk Code sin costo alguno directamente desde el IDE.
Archivos de E/S corruptos
Infracciones de contratos de API
Desreferenciamientos nulos
Problemas de interbloqueos por procesos o subprocesos
Verificación de tipos incorrectos
Errores lógicos en expresiones
Denegación de servicio con expresiones regulares
Formato de fecha u hora no válido
Filtraciones de recursos
Limpieza de datos de entrada faltantes
Manejo de contraseñas poco seguras
Protocolos poco seguros
Permisos sin protección
Ataques de intermediario
Algoritmos criptográficos débiles
Revelación de información
Inyección de código
inyección de SQL
Regístrate ahora para disfrutar de todas sus funcionalidades, que incluyen alertas de vulnerabilidades, resultados de escaneos en tiempo real y sugerencias de correcciones prácticas desde el IDE.
Snyk Code es un verificador del código escrito en Python con IA elaborado por especialistas que analiza el código en busca de problemas de seguridad y brinda sugerencias prácticas directamente desde el IDE para que puedas corregir las vulnerabilidades con rapidez.
Escanea y corrige código fuente en minutos.
Corrige vulnerabilidades con remediaciones ideales para desarrolladores.
Encuentra vulnerabilidades rápidamente para ahorrar tiempo y dinero
Se integra al flujo de trabajo existente.
Análisis semántico integral.
ML moderno guiado por especialistas en seguridad.
Escaneo automático en cada solicitud de cambios y repositorio.
Escaneos integrados en el proceso de compilación.
What does it do? Snyk’s Python Code Checker (Snyk Code) is an AI-powered SAST tool that analyzes Python code for security issues and bugs, delivering real-time feedback within your IDE.
What types of issues are detected? It finds a broad spectrum of bugs (e.g., file I/O corruption, API misuse, null dereference, threading deadlocks, regex DoS, resource leaks) and vulnerabilities (e.g., code injection, SQL injection, weak cryptography, information disclosure).
How is AI implemented? The tool leverages a human-in-the-loop AI model—combining expert-curated rules with advanced ML for semantic, data-flow, and structural code analysis.
Integration capabilities? It integrates seamlessly with your workflow—providing real-time scanning in IDEs and CI/CD, plus PR scanning to enforce security before code merges.
What analysis methods are applied? It applies configuration, semantic, data-flow, and structural analyses to deeply understand code behavior and context.
Why use an AI-powered checker like this? AI enables earlier detection of sophisticated bugs and vulnerabilities that ordinary linters miss—reducing false positives and improving developer efficiency.
Does it support Python dependency scanning? Yes—while Snyk Code focuses on code logic, Snyk Open Source handles dependency scanning, offering comprehensive Python security.
How actionable is the feedback? Snyk delivers developer-friendly, inline remediation guidance, making it easy to fix issues efficiently.
Snyk’s Python Code Checker is an AI-powered static application security testing (SAST) tool designed for Python. It scans your code for both security vulnerabilities and complex bugs (like file I/O corruption, API misuses, null dereferences, threading deadlocks, regex DoS, and more), and provides actionable remediation advice directly within your IDE. It runs scans in real-time and integrates into your existing workflows.
Un verificador de código escrito en Python con IA permite a las organizaciones detectar y remediar problemas más complejos en el código con anticipación durante el SSDLC (ciclo de vida de desarrollo de software seguro). Los algoritmos de la IA se entrenaron con cientos de miles de proyectos de código abierto para registrar reglas de IA simbólicas sobre posibles problemas y remedios. Al utilizar el conocimiento aprendido por toda la comunidad global de desarrollo de código abierto, el motor de IA puede detectar problemas en la calidad y la seguridad que una revisión de código por pares o un proceso de programación en pareja puede no haber detectado. Esto quiere decir que un verificador de código escrito en Python con IA eficiente permite a los desarrolladores corregir problemas a tiempo, antes de que lleguen a producción y puedan afectar a los usuarios finales.
Bugs: File I/O corruption, API contract violations, null dereferences, threading deadlocks, type mismatches, expression logic errors, regex denial-of-service, invalid datetime formats, and resource leaks.
Vulnerabilities: Missing input sanitization, insecure password handling, protocol weaknesses, excessive permissions, MITM risks, weak cryptography, information disclosure, code injection, and SQL injection.
Un componente crucial de DevSecOps es el desplazamiento a la izquierda, que implica detectar y remediar vulnerabilidades más temprano durante el proceso de desarrollo. Agregar un verificador de código escrito en Python en el pipeline CI/CD existente (integración y entrega continuas) es una de las prácticas recomendadas con mayor aceptación. Al integrar análisis estáticos al IDE, los desarrolladores reciben información sobre las vulnerabilidades de Python lo antes posible, de modo que pueden eliminar los riesgos de seguridad en el código de Python desde la fuente.
Hay un error de sintaxis en Python cuando el código escrito en Python se interpreta durante la ejecución y se produce un error. Los errores de sintaxis son uno de los tres tipos de errores más básicos y llegan a ser graves porque el intérprete de Python no puede comprender la línea de código. Los errores de lógica ocurren cuando el código es válido, pero la aplicación no se ejecuta como había ideado el desarrollador. Por otro lado, las excepciones tienen lugar cuando el parser de Python comprende una línea del código, pero el intérprete no puede iniciarla en el tiempo de ejecución.
There are a variety of syntax and logical errors, so it’s important to know how to remediate the most common issues that a debugger or code checker may flag. While logical errors aren’t recognized by the Python interpreter, they still prevent the application from performing as the developer originally intended. Here are some tips to avoid some common logical flaws when writing Python code:
Remember to invoke a function to start the execution of the program.
Check for infinite loops where the program gets stuck in a recurring code block.
Use print statements to understand the flow of execution and ensure it’s correct.
Avoid complex expressions that make code harder to read and debug.
Integrating a Python code checker into the development workflow enables early detection and remediation of issues while reinforcing adherence to established best practices. This approach strengthens both the quality and security of Python code over time, fostering a higher standard of software development. By promoting maintainable code and reducing defects and technical debt, organizations can deliver more reliable applications and ultimately enhance the overall user experience.