Python副作用/纯度分析工具？

Question

Python中是否有类似于Java中的http://jppa.sourceforge.net的副作用/纯度分析工具？在

Answer 1

我不知道有什么，但这里有一些制作方法：

• 将源文件作为文本进行分析—使用正则表达式来查找明确显示函数的内容并不是纯粹的—例如global关键字。出于实际目的，大多数编写得很好的函数体中只有return语句的函数可能是纯函数。另一方面，如果一个函数没有return语句，那么它要么是无用的，要么是不纯洁的。

• 将源文件中的函数作为代码进行分析。如果孤立地测试一个函数会产生NameError，那么您知道它要么是不纯的（因为它无法访问更高级别的变量），要么是其中有错误（在定义变量之前引用一个变量或类似的变量），但是后一种情况应该被正常测试覆盖。如果您想这样做，inspect模块的函数isfunction可能会很有用。在

  对于一个输入，你可以得到一个相对较小的输入。如果它有一个有限的或有限的但很大的域（例如0到1000之间的所有实数（无限但有限的），或者所有在-12345和67890之间的整数），那么你可以尝试在该域中选择一组输入，并用它来获得纯度的概率。但是，这种方法可能不是很有用，因为不太可能指定函数的域，因此您可能只能在编写函数时检查它，在这种情况下，您可能不需要分析它。

• 做一些聪明的事，可能和上面的技巧相结合。例如，建立一个神经网络，输入为函数的文本，输出为其纯的可能性。然后你可以在你知道的纯函数或不纯函数的例子上训练网络，然后用它来处理未知纯度的函数。

编辑： 在有人投了反对票后，我又回到了这个问题上！ast模块应该使编写这样的分析工具相对容易，因为它允许您访问代码的抽象语法树。穿过这棵树，看看是否有什么东西阻碍了纯洁，这应该是相当容易的。这是一种比将源文件分析为文本要好得多的方法，我可能会在某个时候尝试一下。 最后，this问题也可能有用，而且this一个，基本上是这个问题的重复。在