pyanalyze报undefinedname主因是严格前向作用域分析，不推断控制流合并；实操应提前初始化、用assert/type cast声明、为pandas加类型注解或@overload补签。
pyanalyze 报 UndefinedName 但变量明明定义了
这是最常被误判为“bug”的现象：pyanalyze 在函数内提示 UndefinedName，可你一眼看出变量就在上一行赋值了。根本原因不是检测失效，而是它默认启用严格的“作用域前向分析”——不假设后续代码会定义变量，只按执行流顺序严格检查引用是否发生在定义之后。
实操建议：
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- 确认变量是否在
if、try或循环内定义，而引用在外部；pyanalyze 不做控制流合并推断（比如不认为if x: a = 1; else: a = 2后a一定存在） - 用
assert isinstance(a, int)或typing.cast显式声明类型，比加注释更有效 - 避免在条件分支中“拼凑”变量；改用提前初始化：
a: Optional[int] = None，再在分支里赋值
想让 pyanalyze 理解 pandas DataFrame 列名
pyanalyze 默认把 df["col"] 当作通用 __getitem__ 调用，无法推导返回类型，导致链式调用（如 df["col"].str.upper()）频繁报 AttributeError。
实操建议：
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- 给 DataFrame 加类型注解：
df: pd.DataFrame[Annotated[pd.Series[str], "col"]]（需 pandas ≥ 2.1 + typing_extensions） - 更实用的是用
@overload为常用访问模式补签名，在 stub 文件中为pandas.core.frame.DataFrame.__getitem__添加重载 - 禁用该检查不如精准修复：临时加
# pyanalyze: ignore[attribute-error]只针对具体行，别全局关
pyanalyze 和 mypy 检查结果冲突怎么办
两者对同一段代码给出相反结论很常见，比如 mypy 认为 list.append() 返回 None，而 pyanalyze 在某些上下文中推断出非空列表——这不是 bug，是设计取舍不同：mypy 信契约（type stub），pyanalyze 信数据流（运行时行为模拟）。
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实操建议：
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- 优先以 mypy 结论为准：它更稳定，生态兼容性更强；pyanalyze 的强项是发现 mypy 漏掉的逻辑错误，不是替代它
- 冲突时先查
pyproject.toml中是否启用了enable_fine_grained_dataflow = true，这个选项会让 pyanalyze 更激进地跟踪值变化，也更容易和 mypy 不一致 - 不用硬调参数强行对齐；把 pyanalyze 当成“第二双眼睛”，专注它独有的检查项，比如
RedundantCondition或PossiblyUndefinedVariable
自定义检查规则要避开哪些坑
pyanalyze 支持通过 Plugin 注册自定义检查，但多数人卡在 AST 节点匹配不准或类型上下文丢失上——比如想检查所有 json.loads() 调用是否带 object_hook，结果连字符串字面量都误报。
实操建议：
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- 别直接 match
Call节点；先用node.callee_node确认是json.loads，再检查node.args中是否有关键字参数名为object_hook - 类型信息在插件里不可靠：不要依赖
node.inferred_value判断参数是否为None，改用 AST 层面的ast.Constant(value=None)或ast.NameConstant(value=None) - 插件函数必须返回
None或Iterable[Problem]；返回空列表会被当成功，但返回[]本身不会触发警告——容易误以为规则没生效
复杂点在于 pyanalyze 的数据流分析是惰性的，很多变量值在插件运行时还没被完全推导出来。别试图在插件里复现它的求值逻辑，盯住 AST 结构和显式写死的字面量更稳妥。
