Outils de revue de code Python

La revue de code consiste à effectuer différents contrôles et tests pour garantir la qualité du code avant sa fusion. Lors d’une revue de code, des développeurs expérimentés examinent le code et accompagnent les développeurs en leur apportant le regard et les conseils d’un pair plus chevronné.

Une revue de code permet de repérer des pistes d’amélioration dans plusieurs domaines :

• Bugs : les revues de code permettent de détecter les bugs et de les corriger avant la mise en production.

• Lisibilité et maintenabilité : les revues de code sont l’occasion de faire respecter les guides de style et de permettre aux développeurs de collaborer et de comprendre le travail de chacun.

• Efficacité : les revues de code comprennent des vérifications qui garantissent une exécution rapide et efficace du code.

• Sécurité : les revues de code vérifient que le code ne présente aucune vulnérabilité à haut risque.

Les revues de code étaient d’abord réalisées manuellement, mais il existe aujourd’hui différents outils pour aider les développeurs à automatiser le processus de revue. Dans cet article, nous présentons les types de revues de code, le rôle de l’analyse statique, nos neuf meilleurs outils de revue de code Python et une checklist pour réaliser vos propres revues.

Types de revues de code

Il existe plusieurs types de revues de code, notamment les revues manuelles, les tests unitaires et le linting. Passons-les rapidement en revue :

Revues manuelles

Dans ce type de revue, le processus est manuel et une équipe coordonne les différentes étapes du début à la fin. Les outils de collaboration virtuelle, qui permettent aux développeurs de consulter et de partager leur travail, peuvent simplifier les tâches de revue manuelle.

Tests unitaires

Les tests unitaires reposent sur le principe qu’il est beaucoup plus facile de corriger une petite portion de code qu’un vaste bloc. Intégrés à Python, ils vous permettent d’analyser le code par les plus petites unités testables. Les développeurs peuvent vérifier que certaines portions de code fonctionnent comme prévu avant de les fusionner avec le reste.

Linting

Le linting est un type de revue de code qui fait appel à un outil dédié pour analyser le code et détecter d’éventuels bugs. Comme les linters analysent le code sans l’exécuter, ils sont considérés comme des outils d’analyse statique simples.

Comment les outils d’analyse statique peuvent-ils vous aider lors de la revue de code ?

Les outils d’analyse statique prennent en charge une grande partie du travail qui nécessiterait autrement une vérification minutieuse, ligne par ligne, lors d’une revue de code. Ce travail devient vite fastidieux sur les projets longs et complexes.

Comme indiqué plus haut, les linters sont des exemples d’outils d’analyse statique qui remplissent cette fonction.

Les 9 meilleurs outils de revue de code Python

1. Pylint

Outil open source très utilisé par la communauté Python, pylint est hautement configurable : vous pouvez personnaliser vos contrôles avant validation. Vous pouvez, par exemple, définir le niveau de confiance requis pour afficher un avertissement ou configurer pylint pour afficher des suggestions plutôt que des messages d’erreur susceptibles de produire des faux positifs.

2. Snyk Code

Snyk Code est un outil d’analyse statique qui détecte les vulnérabilités du code avant sa mise en production. Il vous aide ainsi à vérifier la sécurité du code et à éviter que des vulnérabilités ne se propagent dans le pipeline de développement.

3. GitHub

GitHub propose un outil de revue de code intégré qui effectue une analyse légère à chaque pull request. GitHub inclut également d’autres fonctionnalités utiles pour les revues, comme les diffs, l’historique et la vue de responsabilité, qui vous éclairent sur les modifications apportées au code.

4. CodeScene

CodeScene utilise le machine learning pour repérer les zones de code en mauvais état et proposer des améliorations. Il se distingue des autres outils par son composant d’analyse comportementale, qui donne un aperçu de la manière dont les équipes de développeurs collaborent. Vous pouvez ainsi comprendre les facteurs à l’origine de la dette technique.

5. Collaborator

Collaborator est un outil de revue de code conçu pour les entreprises soumises à d’importantes exigences réglementaires. Il propose un ensemble complet d’outils de revue, ainsi que des rapports détaillés et des signatures électroniques pour assurer la conformité.

6. Codacy

Codacy est un outil automatisé de revue de code compatible avec Python et plus de 40 autres langages de programmation. Il est réputé pour son intégration facile à GitHub, ses fonctionnalités de partage qui établissent une source unique de vérité, ainsi que ses principes favorables à l’open source et aux startups.

7. RhodeCode

RhodeCode regroupe la sécurité et la revue de code sur différents dépôts, notamment Git, Subversion et Mercurial. Les grandes organisations internationales utilisant plusieurs dépôts peuvent tirer parti de ses fonctionnalités de programmation et de collaboration. Une version à télécharger et à installer sur site est disponible, ainsi qu’une instance hébergée dans le cloud pour les entreprises.

8. Reviewable

Reviewable est un outil GitHub qui offre des fonctionnalités plus avancées que celles intégrées à GitHub. Il permet notamment d’obliger les équipes à résoudre tous les fils de commentaires avant la fusion, et de bloquer plusieurs commits dans une même pull request.

9. Qodo Merge / PR Agent

Qodo est une plateforme de programmation basée sur l’IA générative qui propose Qodo Merge, un outil hébergé de revue de code automatisée, ainsi que Qodo PR Agent, un projet open source qui exploite les LLM pour automatiser les commentaires sur les pull requests et fournir une assistance de revue de code automatisée tenant compte du contexte.

Checklist de revue de code Python :

Comme nous l’avons vu, les outils de revue de code Python adoptent des approches variées. Malgré leur côté pratique, aucun ne peut remplacer une équipe compétente chargée des revues de code. Voici quelques bonnes pratiques pour améliorer les revues de code Python de votre équipe :

1. Vérifier les exigences

2. Lisibilité du code

3. Respecter le protocole des pull requests

4. Vérifier que le code répond aux exigences

5. Tester la sécurité du code

6. Documentation

1. Vérifiez vos exigences

Les revues de code ne se font pas en vase clos. Elles doivent s’appuyer sur les exigences de votre projet. En les définissant clairement, vous vous assurez que votre code répond à un problème précis.

2. Vérifiez la lisibilité de votre code

Le développement moderne est généralement un travail d’équipe : il est donc important que le code soit facile à lire et à comprendre. D’autres développeurs pourront ainsi assurer sa maintenance si son auteur quitte l’organisation. PEP 8 est un guide de style Python largement utilisé, rédigé notamment par Guido lui-même, qui aide les développeurs Python à écrire du code plus lisible.

3. Vérifiez que la pull request (PR) respecte le protocole de base

Il est important de respecter le protocole des pull requests pour aider les membres de l’équipe à collaborer lors des revues de code. GitHub propose ses propres recommandations pour les pull requests, par exemple préciser leur objectif et les consignes concernant les commentaires. Elles constituent un bon modèle pour définir votre propre protocole.

4. Assurez-vous que votre code répond à vos exigences.

Votre code fonctionne-t-il vraiment ? Vérifier qu’il répond à vos exigences est une étape essentielle de toute revue. Il faut également s’assurer qu’il s’intègre correctement au reste du projet.

5. Testez la sécurité de votre code

Avec l’adoption des méthodologies de développement agile et de l’approche de sécurité shift left, les tests doivent être réalisés tôt et fréquemment dans le processus de développement. Les développeurs doivent également appliquer des pratiques de programmation sécurisée pour éviter les problèmes dès le départ.

6. Documentation

La maintenabilité est l’un des principaux critères de qualité du code. Cette qualité, subjective, désigne la facilité avec laquelle une personne autre que l’auteur peut maintenir ou mettre à jour le code. Pour aider les autres développeurs à comprendre le fonctionnement du code, il est important de le documenter. Cette documentation peut être intégrée au code, lorsque celui-ci est suffisamment simple pour être compris en l’état, ou prendre la forme de docstrings après la définition d’une fonction ou d’une classe pour le code plus complexe.

Pour d’autres conseils, consultez notre article sur les bonnes pratiques de revue de code.

Pour continuer à apprendre :

Fiche pratique sur les bonnes pratiques de sécurité Python

Outils de revue de code Java

Audit de la sécurité du code

Foire aux questions