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PyBirdViewCode是一个用于静态代码分析的Python包，目标是将代码的依赖关系和逻辑关系以图形化、抽象化的形式表示出来，便于程序理解。希望这个包能够帮助大家从更高的角度分析代码，鸟瞰整体，把握全局。
pip install PyBirdViewCode
软件静态分析的门槛着实不算低。不必说静态分析相关的理论一个比一个难懂，光是寻找和使用相应的工具，也要大费周章。以本人为例，本人熟悉的语言主要是Python，而大部分代码分析工具都是基于C++或者Java语言开发的。因此对我而言，这类工具的入门难度便更高了一层。
除了门槛高之外，每一位像我这样，习惯了Python枝繁叶茂的生态系统的开发者，也时常会想念Python中丰富的标准库和第三方库，但为了实现业务，又不得不用自己不熟悉的语言去造轮子。所以，为了更早下班，我常常思考一件事情：能不能将Python用在代码分析当中？
事实上，我也调研到了很多使用Python代码分析包，比如说LibClang，是Clang工具的Python绑定；又如PyC-CFG包，可以针对C/CPP语言生成控制流图。但是很明显，这些包在功能上比较琐碎，不同包之间的接口也不一样，即使是两个包之间的所谓“胶水”代码，开发量也并不低；此外，这类算法比较难扩展到其他编程语言，若要分析不同的编程语言，还得学习不同的包，解析不同的语法树。
因此，我便更加希望结合我的实际工作经验，开发一个真正适合Python的代码静态分析包，这样，不仅能让熟悉Python的开发者专注于算法和理论本身，还能充分利用丰富的第三方包来支撑我们的分析。
受到Semgrep和Joern这两种代码分析工具的启发，我发现统一抽象语法树（Universal AST）在处理这种问题上拥有着得天独厚的优势。以从代码中提取控制流图（Control FLow Graph, CFG）为例，当不使用UAST时，处理流程是这样的：
可以看出，不使用UAST时，每种语言的抽象语法树转换为控制流图的算法，都要单独地进行开发；而引入UAST的处理流程是这样的：
可以看出，引入了UAST之后，每种语言转换为UAST之后，即可直接复用UAST-->CFG的分析流程。
看到这里，你或许会想：直接从AST转换为CFG不好吗？比如第一张图中，三种语言的AST到CFG中间只有3个箭头，而第二张图中，却是有了4个箭头，这不是多了一步吗？但实际上，AST-->UAST的变换，比AST-->CFG的变换简单的多。虽然都是遍历抽象语法树，但前者只要递归遍历抽象语法树就好，后者除了遍历语法树，还需要仔细管理控制流图构建状态，两者的开发复杂程度不可同日而语。
更何况，在控制流分析算法之外，还有可达定义分析、活跃变量分析等多种多样的高层次分析。如果UAST支持了这些分析，那么只要将实际的编程语言转换为UAST，那么基本就足以运行这些分析了。
以下是PyBirdViewCode的功能图，注意，PyBirdViewCode目前仅支持C/C++，后续会支持Python、Golang等其他语言。
| 编程语言 | UAST支持程度 | 如何使用 | |
|---|---|---|---|
| 0 | C | 可用 | 自带，基于LibClang |
| 1 | C++ | 测试 | 自带，基于LibClang |
| 2 | Python | 开发中 | 自带，基于Parso |
| 3 | Golang | 开发中 | 仓库链接 |
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