Crie código melhor
Verifique a segurança do seu código Python antes da próxima confirmação de solicitação de pull e receba alertas de erros críticos usando nosso verificador de código Python gratuito, baseado no Snyk Code.
Registre-se gratuitamente para desbloquear todos os recursos da Snyk, sem necessidade de cartão de crédito.
Eleve a segurança dos aplicativos a um novo patamar usando gratuitamente o Snyk Code diretamente no IDE.
Corrupção de E/S de arquivos
Violações de contratos de API
Desreferência de nulos
Problemas de deadlock de processos/threading
Verificação de tipo incorreta
Erros de lógica de expressões
Negação de serviço com expressões regulares
Formatação inválida de hora/data
Vazamentos de recursos
Falta de sanitização de dados de entrada
Tratamento de senhas inseguro
Falta de segurança nos protocolos
Permissões indefensáveis
Ataques man-in-the-middle
Algoritmos de criptografia fracos
Divulgação de informações
Injeção de código
Injeção de SQL
Registre-se agora para obter acesso a todos os recursos, incluindo alertas de vulnerabilidade, resultados de verificação em tempo real e recomendações de correção acionáveis dentro do IDE.
O Snyk Code é um verificador de código Python baseado em IA e administrado por especialistas que analisa código em busca de problemas de segurança, oferecendo recomendações acionáveis diretamente no IDE para ajudar a agilizar a correção de vulnerabilidades.
Verifique e corrija código-fonte em minutos.
Corrija vulnerabilidades com ferramentas voltadas a desenvolvedores.
Detecte vulnerabilidades antecipadamente para economizar tempo e dinheiro.
Integrado aos fluxos de trabalho existentes.
Análise semântica abrangente.
ML moderno orientado por especialistas de segurança.
Verifique automaticamente cada solicitação de pull e repositório.
Integre verificações ao processo de compilação.
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.
Um verificador de código Python baseado em IA permite que as organizações detectem e corrijam problemas de código de maior complexidade mais cedo no ciclo de vida de desenvolvimento de software seguro (SSDLC). Os algoritmos de IA são treinados com centenas de milhares de projetos de código aberto para capturar regras simbólicas de IA relacionadas a possíveis problemas e correções. Com a utilização desse conhecimento obtido da comunidade global de desenvolvimento de código aberto, um mecanismo de IA pode frequentemente detectar problemas de qualidade e segurança que talvez não sejam identificados durante revisões de código ou programação em pares. Isso significa que a eficiência de um verificador de código Python baseado em IA permite que desenvolvedores corrijam problemas muito cedo, antes que cheguem à produção e afetem os usuários finais.
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.
Uma parte fundamental do DevSecOps é a segurança desde o início, ou seja, detectar e corrigir vulnerabilidades mais cedo no processo de desenvolvimento. A implementação de um verificador de código Python no pipeline de integração e entrega contínuas (CI/CD) é uma das práticas recomendadas mais amplamente adotadas. Com a incorporação da análise estática ao IDE, os desenvolvedores são notificados sobre vulnerabilidades do Python com a maior antecedência possível, eliminando riscos de segurança de código Python na origem.
Um erro de sintaxe do Python ocorre quando o código Python é interpretado durante a execução. Os erros de sintaxe são um dos três tipos básicos de erro. Quase sempre, são fatais, já que o interpretador Python não consegue compreender a linha de código que apresenta esse erro. Os erros de lógica ocorrem quando o código é válido, mas o aplicativo não procede da forma esperada pelo desenvolvedor. As exceções ocorrem quando o analisador Python compreende uma linha de código, mas o interpretador não consegue executá-la durante o runtime.
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.