Écrivez un code plus sécurisé
Vérifiez la sécurité de votre code Python avant le commit de votre prochaine requête d’extraction et recevez des alertes en cas de bugs critiques à l’aide de notre vérificateur de code Python gratuit basé sur Snyk Code.
Inscrivez-vous gratuitement, sans carte bancaire, pour profiter de toute la puissance de Snyk.
Pour optimiser la sécurité de vos applications, utilisez Snyk Code directement depuis votre IDE. Notre outil est gratuit !
Corruptions d’E/S de fichier
Violations du contrat d’API
Déréférencement d’un pointeur null
Problèmes de blocage de processus/threads
Vérification de type incorrecte
Erreurs dans la logique d’expression
Déni de service d’expression régulière
Format d’heure/de date non valide
Fuites de ressources
Absence de nettoyage des données en entrée
Gestion incorrecte des mots de passe
Protocoles non sécurisés
Autorisations non protégées
Attaques de l'homme du milieu
Algorithmes cryptographiques faibles
Divulgation d’informations
Injection de code
Injection SQL
Inscrivez-vous sans plus attendre pour accéder à toutes ses fonctions, y compris les alertes de vulnérabilité, les résultats d’analyse en temps réel et les conseils de correction exploitables indiqués directement dans votre IDE.
Snyk Code est un vérificateur de code Python basé sur l’IA et sélectionné par des experts, qui analyse votre code pour y détecter les problèmes de sécurité et vous fournit des conseils exploitables directement dans votre IDE pour vous aider à les corriger rapidement.
Analysez et corrigez votre code source en quelques minutes.
Corrigez les vulnérabilités avec des conseils compréhensibles par les développeurs.
Détectez les vulnérabilités rapidement pour gagner du temps et économiser de l’argent.
Intégrez les analyses dans votre workflow en place.
Profitez d’une analyse sémantique complète.
Tirez parti d’un machine learning moderne, supervisé par des experts en sécurité.
Analysez automatiquement toutes les requêtes d’extraction et tous les référentiels.
Intégrez les analyses dans le processus de développement.
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 vérificateur de code Python basé sur l’IA permet aux organisations de détecter des problèmes complexes et de les corriger plus tôt dans le cycle de développement logiciel sécurisé (SSDLC). Ses algorithmes ont été entraînés à partir de centaines de milliers de projets open source pour former des règles d’IA symboliques capables de détecter les problèmes potentiels et de fournir les corrections correspondantes. En tirant parti de ces connaissances acquises auprès de la communauté de développeurs open source internationale, un moteur d’IA peut souvent détecter des problèmes de qualité et de sécurité qui passent inaperçus lors des examens de code par un pair ou la programmation en binôme. L’efficacité des vérificateurs de code Python basés sur l’IA permet aux développeurs de corriger les problèmes précocement, avant qu’ils n’arrivent jusqu’en production et risquent alors d’impacter les utilisateurs finaux.
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 point clé de DevSecOps est la sécurité shift left, à savoir la détection et la correction des vulnérabilités plus tôt dans le processus de développement. Le déploiement d’un vérificateur de code Python dans votre pipeline d’intégration et de livraison continues (CI/CD) est une bonne pratique largement acceptée. L’intégration d’une analyse statique dans l’IDE informe les développeurs des vulnérabilités Python le plus tôt possible pour éliminer le risque à la source.
Une erreur de syntaxe Python est un problème survenant lors de l’interprétation du code, au moment de son exécution. Les erreurs de syntaxe peuvent être classées en trois grandes catégories et sont presque toujours fatales, car elles signifient que l’interpréteur Python ne comprend pas la ligne concernée. A contrario, les erreurs de logique correspondent à du code valide, mais qui induit un comportement de l’application qui n’est pas celui prévu par le développeur. Enfin, les exceptions se produisent lorsque l’analyseur Python comprend une ligne de code, mais que l’interpréteur est incapable de l’exécuter.
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.