Pythonコードレビュー ツール
2022年8月12日
0 分で読めますコードレビューとは、コードが高品質であることを確認するため、マージ前にさまざまなチェックやテストを行うプロセスです。コードレビューでは、経験豊富な開発者がコードを別の視点から確認し、より経験のある同僚として開発者に助言します。
コードレビュアーは、次のような複数の観点からコードの改善点を探します。
バグ：コードレビューによってバグを見つけ、本番環境に投入される前に修正できます。
可読性／保守性：コードレビューは、スタイルガイドを徹底し、開発者同士が協力して互いのコードを理解できるようにする機会です。
効率：コードレビューでは、コードが迅速かつ効率的に実行されることを確認します。
セキュリティ：コードレビューによって、コードにリスクの高い脆弱性がないことを確認します。
コードレビューは当初、手作業で行われていましたが、開発者がレビューを自動化するためのツールが数多く登場しています。この記事では、コードレビューの種類、静的解析の役割、主要なPythonコードレビューツール9選、そしてコードレビューを実施する際に役立つチェックリストをご紹介します。
コードレビューの種類
コードレビューには、手動レビュー、ユニットテスト、Lintなど、いくつかの種類があります。それぞれを簡単に見ていきましょう。
手動レビュー
この種類のレビューでは、レビューチームが最初から最後までの手順を調整しながら、手作業でプロセスを進めます。開発者が作業内容を共有して確認できるオンラインコラボレーションツールを使うと、手動レビューの作業を効率化できます。
ユニットテスト
ユニットテストは、コードの大きな部分を修正するより、小さな部分を修正するほうがはるかに簡単であるという考え方に基づいています。Pythonにはユニットテストの仕組みが組み込まれており、テスト可能な最小単位でコードを分析できます。開発者は、コードの各部分が期待どおりに動作することを確認してから、残りのコードにマージできます。
Lint
Lintは、Lintツールでコードをスキャンし、潜在的なバグを見つけるコードレビューの一種です。Lintツールはコードを実行せずにスキャンするため、静的解析ツールの中でもシンプルなものとされています。
静的解析ツールはコードレビューにどう役立つ？
静的解析ツールは、コードレビューで通常必要となる、行ごとの入念なチェックの多くを担います。プロジェクトが長く複雑になるほど、こうした作業はすぐに負担になります。
前述のとおり、Lintツールはこの目的に役立つ静的解析ツールの一例です。
Pythonコードレビューツール9選
1. Pylint
Pythonコミュニティで広く利用されているオープンソースツールのPylintは、柔軟に設定できるため、コミット前のチェックをカスタマイズできます。たとえば、警告を表示する際に必要な信頼度を調整したり、誤検知しやすいエラーメッセージの代わりに提案を表示するよう設定したりできます。
2. Snyk Code
Snyk Codeは、本番環境に投入される前にコード内の脆弱性を検出する静的解析ツールです。レビュー対象のコードをセキュアに保ち、セキュリティ上の脆弱性が開発パイプラインの先へ持ち込まれるのを防ぎます。
3. GitHub
GitHubには、各プルリクエストを軽量にレビューできる組み込みのコードレビューツールがあります。また、差分、履歴、Blameビューなど、レビューに役立つ機能も備えており、コードの変更内容をさまざまな角度から把握できます。
4. CodeScene
CodeSceneは機械学習を使って、コードの健全性に問題がある箇所を特定し、改善案を提示します。開発チームの協業方法を把握できる行動分析機能を備えている点が、ほかのツールとの違いです。これにより、技術的負債につながる要因を理解できます。
5. Collaborator
Collaboratorは、厳しい規制要件を満たす必要がある企業向けのコードレビューツールです。包括的なレビュー機能に加え、規制への準拠に役立つ詳細なレポートや電子署名機能を備えています。
6. Codacy
Codacyは、Pythonを含む40以上のプログラミング言語に対応した自動コードレビューツールです。GitHubと簡単に連携できること、信頼できる情報源を一元化できる共有機能、オープンソースやスタートアップを支援する方針で知られています。
7. RhodeCode
RhodeCodeは、Git、Subversion、Mercurialなどのリポジトリにわたって、セキュリティとコードレビューを統合します。複数のリポジトリを利用する大規模なグローバル企業は、コーディングやコラボレーションの機能を活用できます。ダウンロードして利用できるオンプレミス版と、企業向けのクラウドホスト版があります。
8. Reviewable
Reviewableは、GitHubの組み込み機能より充実した機能を提供するGitHubツールです。すべてのスレッドが完了するまでマージできないコメント機能や、1つのプルリクエストから複数のコミットが行われるのを防ぐ機能などがあります。
9. Qodo Merge / PR Agent
Qodoは、GenAI Codeプラットフォームです。ホスト型の自動コードレビューツールQodo Mergeと、LLMを活用してプルリクエストへのコメントを自動化し、コンテキストに応じたコードレビュー支援を提供するオープンソースプロジェクトQodo PR Agentの両方を提供しています。
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Pythonコードレビューのチェックリスト：
ここまで見てきたように、Pythonのコードレビューにはさまざまなアプローチのツールがあります。こうしたツールは便利ですが、優れたコードレビューチームに勝るものではありません。より良いPythonコードレビューを行うために、チームで実践したいベストプラクティスをご紹介します。
1. 要件を確認する
コードレビューは単独で行うものではありません。プロジェクトの要件を起点に進めるべきです。要件を明確にしておけば、コードが特定の課題に対応しているかを確認できます。
2. コードの読みやすさを確認する
現在の開発は通常チームで行うため、コードが読みやすく理解しやすいことが重要です。コードを書いた本人が組織を離れた場合も、ほかの開発者がコードを保守しやすくなります。PEP 8は広く使われているPythonのスタイルガイドで、Guido自身を含む執筆者によって作成されました。Python開発者がより読みやすいコードを書くための指針です。
3. プルリクエスト（PR）が基本ルールに沿っているか確認する
チームメンバーが協力してコードをレビューできるよう、プルリクエストのルールに従うことが重要です。GitHubは、プルリクエストの目的やフィードバックに関する仕様を記載するといった独自の推奨事項を公開しています。これらは、チーム独自のルールを作る際の参考になります。
4. コードが要件を満たしていることを確認する。
コードは実際に動作しますか？コードが要件を満たしていることの確認は、あらゆるレビューで欠かせないステップです。さらに、より大きなプロジェクトに適切に統合できるかも確認する必要があります。
5. コードのセキュリティをテストする
アジャイル開発手法の普及と、セキュリティを開発の早い段階から組み込むシフトレフトの考え方に伴い、開発プロセスの早期から頻繁にテストを行う必要があります。また、開発者は最初から問題を防ぐためにセキュアコーディングの実践に取り組むべきです。
6. ドキュメント
コード品質を左右する重要な要素の1つが保守性です。これは、作成者以外の人がコードをどれだけ簡単に保守・更新できるかを示す、主観的な品質です。ほかの開発者がコードの動作を理解できるよう、ドキュメントを活用することが重要です。コード自体をシンプルにして、それだけで内容が伝わるようにする方法や、複雑なコードの場合に関数やクラスの定義の後にdocstringを記述する方法があります。
さらに詳しいヒントについては、コードレビューのベストプラクティスの記事をご覧ください。
さらに学ぶ：
よくある質問
Pythonのコードレビューにツールを使うべき理由は何ですか？
開発者はできる限りタスクを自動化したいと考えており、コードレビューも例外ではありません。コードレビュー ツールを使えば、何十人もの開発者が参加する大規模プロジェクトでもレビューを効率化できます。コードを実行せずにテストできるため、プルリクエストをマージする前に安心して確認できます。
Pythonのコードレビューはどのように行いますか？
Pythonのコードレビューは、まずコードに求められる要件を明確にすることから始まります。次に、要件を満たしているか（つまり、コードが実際に動作するか）を確認し、読みやすさ、セキュリティ、ドキュメントなどの観点もチェックします。全体的なプロセスは手作業で行いますが、開発チームのコードレビューを支援するツールは数多くあります。