隨著軟體專案進入“維護模式”，對可讀性和編碼標準的要求很容易落空（甚至從一開始就沒有建立過那些標準）。然而，在程式碼庫中保持一致的程式碼風格和測試標準能夠顯著減輕維護的壓力，也能確保新的開發者能夠快速瞭解專案的情況，同時能更好地全程保持應用程式的質量。
使用外部庫來檢查程式碼的質量不失為保護專案未來可維護性的一個好方法。以下會推薦一些我們最喜愛的檢查程式碼（包括檢查 PEP 8 和其它程式碼風格錯誤）的庫，用它們來強制保持程式碼風格一致，並確保在專案成熟時有一個可接受的測試覆蓋率。
檢查你的程式碼風格
PEP 8 是 Python 程式碼風格規範，它規定了類似行長度、縮排、多行表示式、變數命名約定等內容。儘管你的團隊自身可能也會有稍微不同於 PEP 8 的程式碼風格規範，但任何程式碼風格規範的目標都是在程式碼庫中強制實施一致的標準，使程式碼的可讀性更強、更易於維護。下面三個庫就可以用來幫助你美化程式碼。
1、 Pylint
Pylint 是一個檢查違反 PEP 8 規範和常見錯誤的庫。它在一些流行的編輯器和 IDE 中都有整合，也可以單獨從命令列執行。
執行
pip install pylint
安裝 Pylint 。然後執行
pylint [options] path/to/dir
或者
pylint [options] path/to/module.py
就可以在命令列中使用 Pylint，它會向控制檯輸出程式碼中違反規範和出現錯誤的地方。
你還可以使用 pylintrc 配置檔案來自定義 Pylint 對哪些程式碼錯誤進行檢查。
2、 Flake8
Flake8 是“將 PEP 8、Pyflakes（類似 Pylint）、McCabe（程式碼複雜性檢查器）和第三方外掛整合到一起，以檢查 Python 程式碼風格和質量的一個 Python 工具”。
執行
pip install flake8
安裝 flake8 ，然後執行
flake8 [options] path/to/dir
或者
flake8 [options] path/to/module.py
可以檢視報出的錯誤和警告。
和 Pylint 類似，Flake8 允許透過配置檔案來自定義檢查的內容。它有非常清晰的文件，包括一些有用的提交鉤子，可以將自動檢查程式碼納入到開發工作流程之中。
Flake8 也可以整合到一些流行的編輯器和 IDE 當中，但在文件中並沒有詳細說明。要將 Flake8 整合到喜歡的編輯器或 IDE 中，可以搜尋外掛
3、 Isort
Isort 這個庫能將你在專案中匯入的庫按字母順序排序，並將其正確劃分為不同部分（例如標準庫、第三方庫、自建的庫等）。這樣提高了程式碼的可讀性，並且可以在匯入的庫較多的時候輕鬆找到各個庫。
執行
pip install isort
安裝 isort，然後執行
isort path/to/module.py
就可以執行了。文件中還提供了更多的配置項，例如透過配置 .isort.cfg 檔案來決定 isort 如何處理一個庫的多行匯入。
和 Flake8、Pylint 一樣，isort 也提供了將其與流行的編輯器和 IDE 整合的外掛。
分享你的程式碼風格
每次檔案發生變動之後都用命令列手動檢查程式碼是一件痛苦的事，你可能也不太喜歡透過執行 IDE 中某個外掛來實現這個功能。同樣地，你的同事可能會用不同的程式碼檢查方式，也許他們的編輯器中也沒有那種外掛，甚至你自己可能也不會嚴格檢查程式碼和按照警告來更正程式碼。總之，你分享出來的程式碼庫將會逐漸地變得混亂且難以閱讀。
一個很好的解決方案是使用一個庫，自動將程式碼按照 PEP 8 規範進行格式化。我們推薦的三個庫都有不同的自定義級別來控制如何格式化程式碼。其中有一些設定較為特殊，例如 Pylint 和 Flake8 ，你需要先行測試，看看是否有你無法忍受但又不能修改的預設配置。
4、 Autopep8
Autopep8 可以自動格式化指定的模組中的程式碼，包括重新縮排行、修復縮排、刪除多餘的空格，並重構常見的比較錯誤（例如布林值和 None 值）。你可以檢視文件中完整的更正列表。
執行
pip install --upgrade autopep8
安裝 Autopep8。然後執行
autopep8 --in-place --aggressive --aggressive <filename>
就可以重新格式化你的程式碼。aggressive 選項的數量表示 Auotopep8 在程式碼風格控制上有多少控制權。在這裡可以詳細瞭解 aggressive 選項。
5、 Yapf
Yapf 是另一種有自己的配置項列表的重新格式化程式碼的工具。它與 Autopep8 的不同之處在於它不僅會指出程式碼中違反 PEP 8 規範的地方，還會對沒有違反 PEP 8 但程式碼風格不一致的地方重新格式化，旨在令程式碼的可讀性更強。
執行
pip install yapf
安裝 Yapf，然後執行
yapf [options] path/to/dir
或
yapf [options] path/to/module.py
可以對程式碼重新格式化。定製選項的完整列表在這裡。
6、 Black
Black 在程式碼檢查工具當中算是比較新的一個。它與 Autopep8 和 Yapf 類似，但限制較多，沒有太多的自定義選項。這樣的好處是你不需要去決定使用怎麼樣的程式碼風格，讓 Black 來給你做決定就好。你可以在這裡查閱 Black 有限的自定義選項以及如何在配置檔案中對其進行設定。
Black 依賴於 Python 3.6+，但它可以格式化用 Python 2 編寫的程式碼。執行
pip install black
安裝 Black，然後執行
black path/to/dir
或
black path/to/module.py
就可以使用 Black 最佳化你的程式碼。
檢查你的測試覆蓋率
如果你正在進行編寫測試，你需要確保提交到程式碼庫的新程式碼都已經測試透過，並且不會降低測試覆蓋率。雖然測試覆蓋率不是衡量測試有效性和充分性的唯一指標，但它是確保專案遵循基本測試標準的一種方法。對於計算測試覆蓋率，我們推薦使用 Coverage 這個庫。
7、 Coverage
Coverage 有數種顯示測試覆蓋率的方式，包括將結果輸出到控制檯或 HTML 頁面，並指出哪些具體哪些地方沒有被覆蓋到。你可以透過配置檔案自定義 Coverage 檢查的內容，讓你更方便使用。
執行
pip install coverage
安裝 Converage 。然後執行
coverage [path/to/module.py] [args]
可以執行程式並檢視輸出結果。如果要檢視哪些程式碼行沒有被覆蓋，執行
coverage report -m
即可。
持續整合工具
持續整合(Continuous integration)（CI）是在合併和部署程式碼之前自動檢查程式碼風格錯誤和測試覆蓋率最小值的過程。很多免費或付費的工具都可以用於執行這項工作，具體的過程不在本文中贅述，但 CI 過程是令程式碼更易讀和更易維護的重要步驟，關於這一部分可以參考 Travis CI 和 Jenkins。
以上這些只是用於檢查 Python 程式碼的各種工具中的其中幾個。如果你有其它喜愛的工具，歡迎在評論中分享。