浏览：python静态分析工具
prospector-fixes-232的Python项目详细描述
探矿者图片：：https://img.shields.io/pypi/v/prospector.svg
：目标：https://pypi.python.org/pypi/prospector
：alt:prospector的最新版本
…图片：https://travis-ci.org/landscapeio/prospector.png？branch=master
：目标：https://travis ci.org/landscapeio/prospector
：alt:build status
。图片：：https://landscape.io/github/landscapeio/prospector/master/landscape.png？style=flat
：目标：https://landscape.io/github/landscapeio/prospector/master
：alt:code health
。图片：：https://img.shields.io/covertalls/landscapeio/prospector.svg？style=flat
：目标：https://coveralls.io/r/landscapeio/prospector
：alt:测试覆盖率
。图片：：https://readthedocs.org/projects/prospector/badge/？version=latest
：target:http://prospector.landscape.io/
：alt:documentation
about
----
prospector是一个分析python代码并输出有关
错误、潜在问题、违反约定和复杂性的信息的工具。
其他python分析工具的功能，如
`pylint<；http://docs.pylint.org/>；` `、
`pep8<；http://pep8.readthedocs.org/en/latest/>；` ` ` `、
和`mccabe complexity<；https://pypi.python.org/pypi/mccabe>；` ` ` `.
请参阅"支持的工具"<；http://prospector.landscape.io/en/master/supported_tools.html>；` `完整列表的文档部分。
prospector的主要目标是"开箱即用"。其他
python分析工具的一个常见抱怨是，筛选与
相关或与您自己的编码风格相关的错误需要很长时间。prospector提供了一些默认配置文件，希望它能提供一个很好的起点，并且很快就会有用，并根据项目使用的库调整输出。
通过运行以下命令，可以使用"pip"安装"prospector"：
prospector的可选依赖项，例如"pyroma"也可以通过运行以下命令来安装：
有关所有可选依赖项的列表，请参阅"支持的工具"lt上的"阅读文档"页上的"可选附加功能"部分；https://prospector.landscape.io/en/latest/supported廑tools.html廑optional extras>；`廑.
有关安装该工具的详细信息，请参阅安装部分http://prospector.landscape.io/en/latest/廑installation>；`工具主页上的"ReadtheDocs"。
文档
----
完整文档可在ReadtheDocs<；http://prospector.landscape.io>；`.
用法
----
只需从项目的根目录运行prospector:：
这将输出指出潜在问题或错误的消息列表，例如：：
prospector.tools.base（prospector/tools/base.py）：
l5:0 toolbase:pylint-r0922
抽象类只被引用了1次
options
````````````
run``prospector--help``以获取选项及其效果的完整列表。
outputformat
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
``prospector``的默认输出格式设计为可读。对于解析
（例如，对于报告），可以使用`--output format json``标志获取json格式化的
输出。
例如，pylint可以在代码中查找非错误的错误，例如，由于项目使用的库或框架在运行时创建的类的属性。
例如，在默认情况下，pylint在访问"objects"时将为django模型生成错误，由于
``objects``属性不属于``model``类定义的一部分。
prospector通过向底层工具提供对这些框架的理解来缓解这种情况。
prospector将尝试通过
`detecting dependencies<直观地了解项目使用的库；https://github.com/landscapeio/requirements detector>；``并自动打开对必需库的支持。您可以在报表的元数据部分中看到运行了哪些适配器。
如果prospector没有正确检测到项目的依赖项，则可以从命令行中手动指定它们：
prospector--使用django celeri
如果prospector正在自动检测您实际上不使用的库，则可以完全关闭自动检测：：
prospector--no autodetect
请注意，这些适配器已尽可能编写为底层工具的插件或扩展，因此不需要探矿者就可以使用。例如，Django支持作为Pylint插件可用。
strictness
~~~~~~~~~~~
prospector--strictness high
可能的值为"verylow"，`` low``，``medium`，``high`，``veryhigh`。
prospector默认情况下不包含文档警告，但您可以使用``--doc warnings``标志打开此功能。
license
----
prospector在gplv2许可下可用。
：目标：https://pypi.python.org/pypi/prospector
：alt:prospector的最新版本
…图片：https://travis-ci.org/landscapeio/prospector.png？branch=master
：目标：https://travis ci.org/landscapeio/prospector
：alt:build status
。图片：：https://landscape.io/github/landscapeio/prospector/master/landscape.png？style=flat
：目标：https://landscape.io/github/landscapeio/prospector/master
：alt:code health
。图片：：https://img.shields.io/covertalls/landscapeio/prospector.svg？style=flat
：目标：https://coveralls.io/r/landscapeio/prospector
：alt:测试覆盖率
。图片：：https://readthedocs.org/projects/prospector/badge/？version=latest
：target:http://prospector.landscape.io/
：alt:documentation
about
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prospector是一个分析python代码并输出有关
错误、潜在问题、违反约定和复杂性的信息的工具。
其他python分析工具的功能，如
`pylint<；http://docs.pylint.org/>；` `、
`pep8<；http://pep8.readthedocs.org/en/latest/>；` ` ` `、
和`mccabe complexity<；https://pypi.python.org/pypi/mccabe>；` ` ` `.
请参阅"支持的工具"<；http://prospector.landscape.io/en/master/supported_tools.html>；` `完整列表的文档部分。
prospector的主要目标是"开箱即用"。其他
python分析工具的一个常见抱怨是，筛选与
相关或与您自己的编码风格相关的错误需要很长时间。prospector提供了一些默认配置文件，希望它能提供一个很好的起点，并且很快就会有用，并根据项目使用的库调整输出。
通过运行以下命令，可以使用"pip"安装"prospector"：
prospector的可选依赖项，例如"pyroma"也可以通过运行以下命令来安装：
有关所有可选依赖项的列表，请参阅"支持的工具"lt上的"阅读文档"页上的"可选附加功能"部分；https://prospector.landscape.io/en/latest/supported廑tools.html廑optional extras>；`廑.
有关安装该工具的详细信息，请参阅安装部分http://prospector.landscape.io/en/latest/廑installation>；`工具主页上的"ReadtheDocs"。
文档
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完整文档可在ReadtheDocs<；http://prospector.landscape.io>；`.
用法
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只需从项目的根目录运行prospector:：
这将输出指出潜在问题或错误的消息列表，例如：：
prospector.tools.base（prospector/tools/base.py）：
l5:0 toolbase:pylint-r0922
抽象类只被引用了1次
options
````````````
run``prospector--help``以获取选项及其效果的完整列表。
outputformat
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
``prospector``的默认输出格式设计为可读。对于解析
（例如，对于报告），可以使用`--output format json``标志获取json格式化的
输出。
例如，pylint可以在代码中查找非错误的错误，例如，由于项目使用的库或框架在运行时创建的类的属性。
例如，在默认情况下，pylint在访问"objects"时将为django模型生成错误，由于
``objects``属性不属于``model``类定义的一部分。
prospector通过向底层工具提供对这些框架的理解来缓解这种情况。
prospector将尝试通过
`detecting dependencies<直观地了解项目使用的库；https://github.com/landscapeio/requirements detector>；``并自动打开对必需库的支持。您可以在报表的元数据部分中看到运行了哪些适配器。
如果prospector没有正确检测到项目的依赖项，则可以从命令行中手动指定它们：
prospector--使用django celeri
如果prospector正在自动检测您实际上不使用的库，则可以完全关闭自动检测：：
prospector--no autodetect
请注意，这些适配器已尽可能编写为底层工具的插件或扩展，因此不需要探矿者就可以使用。例如，Django支持作为Pylint插件可用。
strictness
~~~~~~~~~~~
prospector--strictness high
可能的值为"verylow"，`` low``，``medium`，``high`，``veryhigh`。
prospector默认情况下不包含文档警告，但您可以使用``--doc warnings``标志打开此功能。
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prospector在gplv2许可下可用。
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