🚀 AST Analyzer - Analizador Inteligente de Código Python

Analizador inteligente de calidad de código Python usando AST. Detecta código muerto, funciones complejas, problemas de nomenclatura y manejo de errores. Especializado para código de networking y telecomunicaciones.

🎯 ¿Para qué sirve?

✨ Características principales

• 🧟 Detección de código muerto - Encuentra funciones que no se usan
• 🧠 Análisis de complejidad - Identifica funciones demasiado complejas
• 📏 Funciones largas - Detecta código que necesita refactoring
• ⚠️ Manejo de errores - Revisa la robustez de tu código
• 📝 Documentación - Verifica que tengas docstrings
• 🏷️ Nomenclatura - Chequea convenciones de nombres
• 📊 Métricas de calidad - Puntuación general del proyecto
• 🎯 Especializado en networking - Reglas adaptadas para telecomunicaciones

🔧 Instalación y Uso

Requisitos

• Python 3.6+
• Solo usa librerías estándar (ast, os, sys, pathlib, json, re, datetime)

Uso básico

# Analizar directorio actual
python analyzer.py

# Analizar un directorio específico
python analyzer.py /ruta/a/tu/proyecto

# Analizar con salida detallada
python analyzer.py ./mi_proyecto > reporte.txt

📊 Ejemplo de Salida

🚀 ANALIZADOR DE CÓDIGO INTELIGENTE - v2.0
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✅ Analizado: main.py
✅ Analizado: network_utils.py
✅ Analizado: parser.py

📊 MÉTRICAS DE CALIDAD
==================================================

🎯 PUNTUACIÓN GENERAL: 82.5/100
📝 CALIFICACIÓN: A (Muy Bueno)

🧟 POSIBLE CÓDIGO MUERTO (2 funciones):
  • old_function en utils.py:45 (confianza: medium)
  • unused_parser en parser.py:123 (confianza: medium)

🧠 FUNCIONES COMPLEJAS (1):
  • parse_complex_data (complejidad: 18) - medium

📊 ESTADÍSTICAS DEL PROYECTO:
  📁 Archivos analizados: 5
  🔧 Total funciones: 23
  🔀 Total condiciones: 45
  🔄 Total bucles: 12
  🎯 Complejidad promedio: 6.2

💡 RECOMENDACIONES:
  👍 Buen código con margen de mejora.
  🎯 Enfócate en reducir complejidad y mejorar documentación.
  📡 Para código de networking: Siempre incluir try/except en conexiones.

🎉 ANÁLISIS COMPLETADO
============================================================
💾 Reporte exportado: code_quality_report_v2.json

🎛️ Configuraciones Especiales

Para código de Networking/Telecomunicaciones

El analizador incluye reglas especiales para este dominio:

• Números mágicos inteligentes: Ignora puertos comunes (80, 443, 22, etc.)
• Funciones de conexión: Prioriza el manejo de errores
• Parsing de protocolos: Acepta mayor complejidad en funciones de análisis
• Entry points: Reconoce funciones principales del dominio

Personalización

Puedes modificar los umbrales en el código:

# Complejidad máxima aceptable
if func_info['complexity'] > 15:  # Cambiar aquí

# Longitud máxima de función
if func_info['length'] > 80:  # Cambiar aquí

# Números comunes a ignorar
common_numbers = [0, 1, -1, 2, 3, 5, 10, 16, 24, 32, 64, 80, 443, ...]

📋 Sistema de Calificación

Puntuación	Calificación	Estado
90-100	A+ (Excelente)	🌟 Listo para producción
80-89	A (Muy Bueno)	👍 Excelente calidad
70-79	B (Bueno)	✅ Buena calidad
60-69	C (Aceptable)	⚠️ Necesita mejoras
50-59	D (Necesita Mejoras)	🔧 Requiere trabajo
0-49	F (Atención Urgente)	🚨 Refactoring necesario

🔍 Qué Analiza

Código Muerto

• Funciones definidas pero nunca llamadas
• Filtros inteligentes para evitar falsos positivos
• Excluye funciones especiales (__main__, tests, decorators)

Complejidad

• Complejidad Ciclomática: Número de caminos independientes
• Complejidad Cognitiva: Dificultad de entendimiento
• Umbrales ajustados para código de networking

Calidad de Funciones

• Longitud de funciones
• Número de parámetros
• Presencia de docstrings
• Type hints
• Manejo de errores

Nomenclatura

• snake_case para funciones
• PascalCase para clases
• Detección de CamelCase inadecuado

Documentación

• Funciones públicas sin docstring
• Severidad basada en complejidad

📁 Archivos Generados

• code_quality_report_v2.json: Reporte completo en JSON
• Salida por consola con métricas y recomendaciones

🚀 Casos de Uso

Para Desarrolladores

• Revisión antes de commit
• Preparación para code reviews
• Identificación de deuda técnica

Para Equipos

• Estándares de calidad consistentes
• Métricas de proyecto
• Preparación para auditorías

Para Proyectos de Networking

• Validación de robustez en conexiones
• Verificación de manejo de errores
• Análisis de funciones de parsing

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si tienes ideas para mejorar el analizador:

1. Fork el repositorio
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/nueva-caracteristica)
3. Commit tus cambios (git commit -am 'Agrega nueva característica')
4. Push a la rama (git push origin feature/nueva-caracteristica)
5. Abre un Pull Request

📚 Enlaces Útiles

• Documentación oficial del módulo AST de Python
• PEP 8 - Guía de estilo para Python
• Complejidad Ciclomática

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para detalles.

☕ Apoyo

Si este proyecto te sirvió y te ahorró tiempo en revisiones de código, considera hacer una donación para apoyar el desarrollo:

💝 Cómo donar a través de GitHub

1. GitHub Sponsors : https://github.com/Mauroquil-bit

2. Alternativas:

   • ⭐ Dale una estrella al repositorio
   • 🍴 Haz fork y contribuye con mejoras
   • 📢 Comparte el proyecto con otros desarrolladores
   • 💬 Reporta bugs o sugiere nuevas características

🙏 ¿Por qué donar?

• ⚡ Mantiene el proyecto activo y actualizado
• 🔧 Permite agregar nuevas características
• 📖 Mejora la documentación y ejemplos
• 🐛 Arregla bugs más rápidamente
• ☕ Me compro un café mientras codifico

¡Cualquier aporte, por pequeño que sea, es muy valorado! 🚀

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