【Ruff 加速俩大最受欢迎的编程语言巨头 Rust 与 Python 的融合 ！】性能最快的代码分析工具——Ruff

几天前，Python 开源社区又出了一个不小的新闻：HTTPX 和 Starlette 在同一天将在用的代码分析工具（flake8、autoflake 和 isort）统一替换成了 Ruff。

HTTPX 是一个支持异步的 HTTP 客户端，Starlette 是一个轻量级的 ASGI 框架，它们都是 Python 社区里的明星项目，目前加起来有近 20K star。它们都选择了使用 Ruff，再次扩大了 Ruff 的应用版图。

Ruff 是个诞生仅仅 8 个月的新兴项目，但已呈现出一种席卷 Python 社区的趋势！很多知名的开源项目已采纳 Ruff，比如 Transformers、Pandas、FastAPI、Airflow、SciPy、Bokeh、Jupyter、LangChain、PaddlePaddle、Sphinx、Pydantic、LlamaIndex……

Ruff 是什么？为什么它能吸引大量的开源项目使用？相比于其它代码分析工具，它有哪些突出之处，是否还有一些局限性？现在是否值得将项目在用的工具都替换成它呢？

带着这些问题，本文将带你全方位了解这个火爆的项目。

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Ruff 加速 Rust 与 Python 的融合

Ruff 诞生于 2022 年 8 月，它是一个用 Rust 语言编写的高性能的 Python 静态代码分析工具，比其它分析工具快几个数量级（10-100 倍），而且功能也很全面。

代码分析工具 即 Linter，用于检查代码中的语法错误、编码规范问题、潜在的逻辑问题和代码质量问题等，可以提供实时反馈和自动修复建议。

在 Ruff 出现之前，社区里的代码分析工具呈现出百花齐放之势，比如有 Pylint、Flake8、Autoflake、Pyflakes、Pycodestyle 等等，它们的共同点是都使用 Python 编写而成。

Ruff 异军突起，在性能方面立于不败之地，主要得益于 Rust 天然的速度优势。R