Об этом проекте

CytoScnPy — высокопроизводительный инструмент статического анализа для Python-кодобаз, реализованный на Rust для обеспечения скорости и низкого потребления памяти. Предоставляет комплексные проверки: обнаружение мёртвого кода (неиспользуемые функции, классы, импорты и переменные) с поддержкой каскадных исправлений и автофиксов, обнаружение клонированного кода, сканирование безопасности (секретные ключи, taint-анализ для SQL-инъекций/XSS и опасных паттернов вроде eval/exec), а также набор метрик качества кода (цикломатическая сложность, метрики Холстеда, индекс поддерживаемости, LOC/SLOC). Анализатор учитывает специфику фреймворков: нативно понимает паттерны Flask, Django, FastAPI, Pydantic и Azure Functions v2, а также использует умные эвристики для dataclasses, экспортов __all__, visitor-паттернов и динамических атрибутов. Отслеживает символы по всему проекту, обеспечивая точное определение перекрёстного использования между файлами. Пользователи взаимодействуют через командную строку с опциями вывода в JSON, HTML-отчётами, quality gates для CI/CD и конфигурацией через .cytoscnpy.toml или pyproject.toml. Установка доступна через shell-скрипт, PowerShell, pip или из исходников с помощью maturin. Проект включает MCP-сервер для интеграции с AI-ассистентами, GitHub Action, а также обширную документацию, бенчмарки и руководства для участников. Результаты бенчмарков демонстрируют высокую точность и полноту по всем типам обнаружения, что позиционирует CytoScnPy как надёжную и быструю альтернативу традиционным Python-линтерам и анализаторам.