如何在Python中识别已执行但无效的变量赋值

Question

我经常使用像pyflakes和pep8这样的工具，以及coverage/工作服等，但是在我的项目中，我们有一些1000多行的文件，比如

FOO = 3
BAR['foo'] = 5   # Actually overwritten/dead-code
BAR['bat'] = 6
BAR['bazooka']['aimed'] = True  # Actually Overwritten/dead-code
for i in BAR['bazooka'].keys():
    BAR['bazooka'][i] = False
if not BAR['bazooka']['aimed']:
    BAR['foo'] = 500

等等，在同一个文件中，我们还尝试使用for循环做一些聪明的事情，并根据一些其他变量替换dict堆栈的一部分。你知道吗

我很感兴趣的是python是否有任何方法（在执行时可以，但不需要修改每个var赋值）去“好吧，第3行的赋值实际上被第398行的循环中的赋值覆盖了”）

基本上是一种“这里分配的变量是gc（），所以我们有了一个新的值”

coverage无法识别，因为赋值是由代码执行的，我们无法根据所述循环按字母顺序对文件进行排序（循环更改是该值最大的地方）

Answer 1

例如，您可以将BAR定义为一个类的实例，该类跟踪在没有被引用的情况下重新分配了哪些项。为了简洁起见，子类化dict（但最好是保持dict和子类collections.Mapping）也可以用其他方式简化概念证明（项目可以用其他方式“使用”，而不仅仅是通过索引等方式获得）：

class Bardict(dict):

    def __init__(*a, **k):
        dict.__init__(self, *a, **k)
        self.assigned_not_used = set(self)

    def __getitem__(self, key):
        self.assigned_not_used.discard(key)
        return dict.__getitem__(self, key)

    def __setitem__(self, key, value):
        if key in self.assigned_not_used:
            print('Assigned, never used: {}'.format(key)
        self.assigned_not_used.add(key)
        return dict.__setitem__(self, key)

 BAR = Bardict()

这也给出了我认为的“假阳性”情况，例如：

 BAR['foo'] = 'zap'
 if some_condition: BAR['foo'] = 'zip'

这实际上是一种非常好的初始化BAR['foo']的方法（当然，if/else也可以）。但在这种情况下很难保持沉默，在其他情况下也很难大声说出来，你似乎想打旗子。。。你知道吗