इस प्रोजेक्ट के बारे में

CytoScnPy Python कोडबेस के लिए एक उच्च-प्रदर्शन स्थैतिक विश्लेषण उपकरण है, जिसे गति और कम स्मृति उपयोग के लिए Rust में कार्यान्वित किया गया है। यह व्यापक जाँच प्रदान करता है, जिनमें डेड-कोड पहचान (अप्रयुक्त फ़ंक्शन, क्लास, इम्पोर्ट और वेरिएबल, साथ में कैस्केडिंग और टो-फ़िक्स समर्थन), डुप्लिकेट कोड के लिए क्लोन पहचान, सुरक्षा स्कैनिंग (सीक्रेट कुंजियाँ, SQL इंजेक्शन/XSS के लिए टेन्ट विश्लेषण, और eval/exec जैसे खतरनाक पैटर्न), और कोड-गुणवत्ता मेट्रिक्स का एक सेट (साइक्लोमैटिक जटिलता, Halstead मेट्रिक्स, Maintainability Index, LOC/SLOC) शामिल हैं। विश्लेषक फ्रेमवर्क-जागरूक है, यह Flask, Django, FastAPI, Pydantic, और Azure Functions v2 पैटर् को मूल रूप से समता है, और dataclasses, __all__ एक्सपोर्ट, visitor पैटर्, और डायनामिक एट्रिब्यूट के लिए स्मार्ट ह्यूरिस्टिक्स का उपयोग करता है। यह पूरे प्रोजेक्ट में सिंबल्स को ट्रैक करता है, जिससे सटीक क्रॉस-फ़ाइल उपयोग पहचान सुनिश्चित होती है। उपयोगकर्ता कमांड-लाइन इंटरफ़ेस के माध्यम से JSON आउटपुट, HTML रिपोर्ट, CI/CD क्वालिटी गेट्स, और .cytoscnpy.toml या pyproject.toml के ज़रिए कॉन्फ़िरेशन के विकल्पों के साथ इंटरैक्ट करते हैं। इंस्टॉलेशन शेल स्क्रिप्ट, PowerShell, pip, या maturin का उपयोग करके स्रोत से उपलब्ध है। परियोजना में AI सहायक एकीकरण के लिए एक MCP सर्वर, एक GitHub Action, और वि्तृत दस्तावेज़ीकरण, बेंचमार्क, और योगदान दिशानिर्देश शामिल हैं। प्रदर्शन बेंचमार्क पहचान प्रकारों में उच्च परिशुद्धता और रिकॉल दिखाते हैं, जो CytoScnPy को पारंपरिक Python लिंटर्स और विश्लेषकों के लिए एक मजबूत, तेज़ विकल्प के रूप में स्थापित करते हैं।