Python中的what()函数是否可以用于代码审查和分析

在Python中，并没有内置的what()函数可供使用。然而，我们可以通过其他方式对代码进行审查和分析，比如使用Python的内置模块和第三方库，编写自定义函数来实现这个目的。

下面是一些常用用于代码审查和分析的Python模块和函数：

1. 编译器静态分析：Python的ast模块可以将源代码解析为抽象语法树（AST），然后可以针对AST进行静态分析以获取有关代码结构和逻辑的信息。以下是一个示例，演示如何使用ast模块来获取函数定义的名称、参数以及函数内的所有变量：

import ast

def inspect_function(source_code):
    tree = ast.parse(source_code)
    for node in ast.walk(tree):
        if isinstance(node, ast.FunctionDef):
            print("Function Name:", node.name)
            print("Function Arguments:", [arg.arg for arg in node.args.args])
            for subnode in ast.walk(node):
                if isinstance(subnode, ast.Name):
                    print("Variable found:", subnode.id)

2. 代码度量：使用第三方库mccabe可以度量源代码中的复杂度，也可以使用coverage库来衡量代码的覆盖率。

import mccabe
import coverage

def measure_complexity(source_code):
    complexity = mccabe.McCabeChecker().complexity(source_code)
    print("Code complexity:", complexity)

def measure_coverage(source_code):
    coverage_results = coverage.Coverage().report(source=source_code)
    print("Code coverage:", coverage_results)

3. 代码纠错：使用第三方库pylint可以对Python代码进行静态分析，并提供一些有关代码质量和潜在问题的警告。

import pylint

def lint_code(source_code):
    pylint.py_run(source_code)

4. 代码质量分析：第三方库flake8可以用于代码质量分析，并提供有关代码规范违规和潜在bug的信息。

import flake8

def analyze_quality(source_code):
    style_guide = flake8.get_style_guide()
    quality_report = style_guide.check_files([source_code])
    print(quality_report)

总之，在Python中没有内置的what()函数用于代码审查和分析，但是可以使用其他方法和模块来实现这个目的。根据具体的需求，可以选择适合的工具和库来对代码进行审查、度量、纠错和分析。