質の高いコードを記述するためのツール
Snyk Code が搭載された無料の Python コードチェッカーを使用し、次回の PR のコミット前に Python コードのセキュリティをチェックしましょう。重大なバグを発見できます。
無料登録して Snyk の機能を最大限に活用しましょう。クレジットカードは必要ありません。
IDE から Snyk Code を無料で使って、アプリケーションのセキュリティを次のレベルに引き上げましょう。
ファイル I/O の破損
API 契約違反
Null 逆参照
プロセス/スレッドのデッドロック問題
不正な型チェック
式ロジックの間違い
正規表現によるサービス拒否
無効な時間/日付形式
リソースリーク
入力データがサニタイズされていない
パスワード処理がセキュアでない
不安定なプロトコル
無防備な権限付与
中間者攻撃
脆弱な暗号アルゴリズム
情報開示
コードインジェクション
SQL インジェクション
今すぐ登録すると、IDE で脆弱性アラート、リアルタイムのスキャン結果、実行可能な修正アドバイスなど、すべての機能を利用できます。
Snyk Code は、専門家が厳選した、AI 搭載型の Python コードチェッカーです。このツールを使用すると、コードのセキュリティ問題を分析し、IDE から直接実用的なアドバイスを提供して、脆弱性をすばやく修正できます。
数分でソースコードをスキャンし、修正できます。
開発者フレンドリーな方法で脆弱性を修正できます。
脆弱性を早期に発見して時間を短縮し、コストを節約できます。
既存のワークフローに統合できます。
包括的なセマンティック解析。
最先端の機械学習でセキュリティを確保できます。
すべての PR とリポジトリを自動的にスキャンできます。
スキャンをビルドプロセスに統合できます。
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.
AI 搭載型 Python コードチェッカーを使用すると、セキュアソフトウェア開発ライフサイクル (SSDLC) の早い段階で、複雑なコード問題を検出し、修正できます。数十万件のオープンソースプロジェクトで学習した AI アルゴリズムがシンボリック AI ルールにより潜在的な問題を把握し、改善策を導き出します。AI エンジンでは、グローバルなオープンソース開発コミュニティから得られた知識を活用することで、ピアコードレビューやペアプログラミングでは見落とされがちな品質やセキュリティの問題を検出できる場合があります。つまり、AI 搭載型 Python コードチェッカーの効率的な支援により、開発者は非常に早い段階で問題を修正できるということです。これにより、問題が本番環境に到達してエンドユーザーに潜在的な影響を及ぼす前に修正できます。
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.
DevSecOps の重要な要素はシフトレフト、つまり検出した脆弱性を修正する作業を開発プロセスの前工程 (フローの左側) に寄せることです。Python コードチェッカーを既存の継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインに導入することは、ベストプラクティスの 1 つとして広く受け入れられています。静的解析を IDE に組み込むことで、開発者は可能な限り早い段階で Python コードのセキュリティ上の脆弱性について通知を受けることができます。これにより、ソースコードの段階で Python コードのセキュリティリスクを排除できます。
Python 構文エラーは、Python コードが実行中に解釈されるときに発生します。構文エラーは 3 種類の基本的なエラーの 1 つで、Python のインタープリターがコード行を理解できないため、ほとんどの場合は重大なエラーとなります。論理エラーは、コードが有効であるにもかかわらず、アプリケーションが開発者の意図したとおりに動作しない場合に発生します。例外は、Python パーサーがコード行を理解しても、インタープリターが実行時にそれを実行できない場合に発生します。
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.