性能最快的代码分析工具,Ruff 正在席卷 Python 圈!

(23) 2024-03-31 22:01:01

这是「进击的Coder」的第 823 篇技术分享

作者:豌豆花下猫

来源:Python 猫

阅读本文大概需要 7 分钟。

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几天前,Python 开源社区又出了一个不小的新闻:HTTPX 和 Starlette 在同一天将在用的代码分析工具(flake8、autoflake 和 isort)统一替换成了 Ruff。

HTTPX 是一个支持异步的 HTTP 客户端,Starlette 是一个轻量级的 ASGI 框架,它们都是 Python 社区里的明星项目,目前加起来有近 20K star。它们都选择了使用 Ruff,再次扩大了 Ruff 的应用版图。

Ruff 是个诞生仅仅 8 个月的新兴项目,但已呈现出一种席卷 Python 社区的趋势!很多知名的开源项目已采纳 Ruff,比如 Transformers、Pandas、FastAPI、Airflow、SciPy、Bokeh、Jupyter、LangChain、PaddlePaddle、Sphinx、Pydantic、LlamaIndex……

Ruff 是什么?为什么它能吸引大量的开源项目使用?相比于其它代码分析工具,它有哪些突出之处,是否还有一些局限性?现在是否值得将项目在用的工具都替换成它呢?

带着这些问题,本文将带你全方位了解这个火爆的项目。

Ruff 加速 Rust 与 Python 的融合

Ruff 诞生于 2022 年 8 月,它是一个用 Rust 语言编写的高性能的 Python 静态代码分析工具,比其它分析工具快几个数量级(10-100 倍),而且功能也很全面。

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从头检测 CPython 代码库的结果对比

代码分析工具 即 Linter,用于检查代码中的语法错误、编码规范问题、潜在的逻辑问题和代码质量问题等,可以提供实时反馈和自动修复建议。

在 Ruff 出现之前,社区里的代码分析工具呈现出百花齐放之势,比如有 Pylint、Flake8、Autoflake、Pyflakes、Pycodestyle 等等,它们的共同点是都使用 Python 编写而成。

Ruff 异军突起,在性能方面立于不败之地,主要得益于 Rust 天然的速度优势。Ruff 的出现,就像基于大语言模型的 ChatGPT 横空出世,所有竞争对手瞬间就黯淡失色了。

两个月前,我翻译了一篇《Python 2023 年的 3 个趋势》,它预测的第一个趋势就是 Rust 将加快融入到 Python 相关的项目和工具中,举出的例子就有 Ruff。

我现在可以补充一个观察了:用 Rust 开发的新工具将淘汰用其它语言开发的工具,而且新工具的普及速度可能比你的预想快得多!

Ruff 项目的成功,将刺激出更多 Python+Rust 的项目。它的作者 Charlie Marsh 立志于给 Python 构建高性能的开发工具,巧合的是我曾翻译过他写的《Using Mypy in production at Spring》,这篇文章恰好发布于 Ruff 诞生的 2022 年 8 月!

因此,我有理由推测:在 Ruff 项目成熟后,他将用 Rust 开发高性能的 Python 类型检查工具,到时候,目前流行的 Mypy、Pytype、Pyright 和 Pyre 等工具将迎来一大劲敌。(题外话:Python 社区纷乱繁多的虚拟环境管理工具和依赖包管理工具,也有望迎来变革了吧!)

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他的目标是让Python生态更加高效

这里还必须介绍两个 Rust 项目,因为 Ruff 的成功离不开它们:

  • RustPython:用 Rust 写成的 Python 解释器。Ruff 利用了它高性能的 AST 解析器,以此实现了自己的 AST 遍历、访问器抽象和代码质量检测逻辑

  • Maturin:用 Rust 写成的打包工具,可以将 Rust 项目打包成 Python 可用的包,从而可以被我们“pip install”后使用,且不需要配置 Rust 环境

Ruff 的优点与局限性

介绍完最关键的特性后(速度极快、支持 pip),我们接下来看看 Ruff 的其它方面。

总体而言,它具有这些特点:

  • 支持 pyproject.toml

  • 兼容 Python 3.11

  • 超过 500 条内置规则,与 Flake8 内置的规则集近乎对等

  • 重新实现了数十个 Flake8 插件,如 flake8-bugbear、flake8-comprehensions 等

  • 支持自动修复,可自动纠正错误(例如,删除未使用的导入)

  • 内置缓存,可避免重复分析未更改的文件

  • 支持 VS Code、Pycharm、Neovim、Sublime Text、Emacs 等编辑器

  • 对 monorepo 友好,具有分层和级联配置

首先最值得介绍的是它支持的规则。Ruff 借鉴了流行的工具如 Flake8、autoflake、isort、pyupgrade、yesqa 等等,然后用 Rust 重新实现了超过 500 条规则。它本身不支持插件,但是吸收了数十个常用的 Flake8 插件的设计,使得已囊括的规则范围比其它任何工具都大。

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实现了的部分flake8插件

Ruff 的作者还非常熟悉其它语言的分析工具,比如 Rust 的 Clippy 和 JavaScript 的 ESLint,并从这些项目上得到了设计上的启发。

Ruff 站在了多个工具/插件的肩膀上,重新实现了它们验证过的规则,也借鉴了它们的 API 和实现细节,这使得它扮演了一种“集大成”的角色,很方便使用者们作工具的顺滑迁移。

Ruff 第二个值得介绍的特点是,它没有局限于 Linter 的定位,而是借鉴 Rome、Prettier 和 Black 这些代码格式化工具(Formatter),也实现了代码格式化的功能。借鉴了 Autoflake、ESLint、Fixit 等工具,实现了代码自动纠错的功能。另外,它还借鉴了使用很广泛的 isort,支持对 import 作快速排序。

这些表明作者的目标并不只是开发一款优秀的代码分析工具,而是在静态代码分析的核心功能外,要创造出更多的可能性。此举是开发者的福音啊,以后一个工具就能满足多种诉求,再也不必纠结于不同工具的选型、协作与维护了!

Ruff 还有其它的优点,例如支持 pyproject.toml 、支持 Python 3.11、支持只分析变更的文件,等等。另外,它也有着一些局限性:

  • 支持的 lint 规则还有不够

  • 不支持使用插件,扩展性不强

  • 用 Rust 开发的,因此不便于在出错时 debug,也不便于 Python 开发者给它贡献代码

关于第一点,毕竟 Ruff 只是 8 个月大的新生项目,支持更多的规则,只是时间问题。至于插件带来的扩展性和编程语言的开发者生态,原因也是 Rust,属于“有得必有失”了。

Ruff 的使用

介绍完 Ruff 的整体情况后,我们接着看看该如何使用它吧。

首先是安装,可以用 Conda 和其它包管理工具,也可以直接用 pip:

pip install ruff

可以通过以下命令运行:

ruff check .                        # 分析当前及子目录内的所有文件
ruff check path/to/code/            # 分析指定目录及子目录内的所有文件
ruff check path/to/code/*.py        # 分析指定目录内的所有py文件
ruff check path/to/code/to/file.py  # 分析 file.py

可以用作预提交的钩子:

- repo: https://github.com/charliermarsh/ruff-pre-commit
  # Ruff version.
  rev: 'v0.0.261'
  hooks:
    - id: ruff

可以通过 pyproject.toml ,ruff.toml 或 .ruff.toml 文件进行配置,默认配置已能满足基本使用,详细配置可以参见文档的 Configuration 。

Ruff 提供了官方的 VS Code 插件,可以快速上手:

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Ruff 的 VS Code 插件

Ruff 官方没有提供 Pycharm 的插件,社区中有人发布了一个 Ruff 插件。

另外,它还提供了ruff-lsp ,可以被集成到任何支持 Language Server Protocol 的编辑器中,例如 Neovim、Sublime Text、Emacs 等等。

小结

本文从 HTTPX 和 Starlette 采纳 Ruff 的新闻开始,向读者介绍了这个仅诞生 8 个月却俘获了一大批知名开源项目。它最突出的特点是使用 Rust 开发,因此在性能方面远远超越同类工具,此外,它借鉴了众多工具和插件的设计,不仅静态代码分析的规则全面,而且还具备代码格式化、代码自动纠错和 import 排序等非其它 linter 所拥有的功能。

Ruff 的成功为 Python 社区提供了一个鲜活的榜样,可以预见,我们将迎来一波用 Rust 开发的高性能工具。Ruff 的成功,与最近火爆的 ChatGPT 一样,它们传递出了一个“这事儿能成”的信号,从而会引爆一场使用新技术的变革!(非常巧合的是:Rust 1.0 在 2015 年 5 月发布,而 OpenAI 在 2015 年 12 月成立。)

总体而言,Ruff 非常强大,凭实力而风靡 Python 社区,绝对推荐使用!它的使用文档很友好,如果你想了解更多细节,可以去翻查。

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End

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