Ruff 是基于 Rust 编写的高性能 Python 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。其主打的特性是高性能，宣称比现有的同类工具快 10~100 倍。

Ruff 核心特性

• 通过 pip 安装
• 支持pyproject.toml
• 兼容 Python 3.11
• 超过 500 条内置规则，与 Flake8 内置的规则集近乎对等
• 重新实现了数十个 Flake8 插件，如 flake8-bugbear、flake8-comprehensions 等
• 支持自动修复，可自动纠正错误（例如，删除未使用的导入）
• 内置缓存，可避免重复分析未更改的文件
• 支持 VS Code、Pycharm、Neovim、Sublime Text、Emacs 等编辑器
• 对 monorepo 友好，具有分层和级联配置

Ruff 刚刚发布了 v0.0.281 版本。

主要变化是提升词法分析器速度。据称 Ruff 的词法分析器现在比旧版本快 2-3 倍：

group                       v0.0.280                               v0.0.281
-----                       --------                               --------
lexer/large/dataset.py      2.18    665.9±5.64µs    61.1 MB/sec    1.00    304.9±3.79µs   133.4 MB/sec
lexer/numpy/ctypeslib.py    2.39    154.4±0.84µs   107.8 MB/sec    1.00     64.5±0.61µs   258.1 MB/sec
lexer/numpy/globals.py      2.89     18.1±0.14µs   163.3 MB/sec    1.00      6.3±0.06µs   471.8 MB/sec
lexer/pydantic/types.py     2.57    326.4±2.23µs    78.1 MB/sec    1.00    127.2±0.71µs   200.5 MB/sec

词法分析器负责将 Python 源代码标记为 token 流，然后解析器使用这些标记来构建抽象语法树 (AST)。词法分析器是 Ruff 分析管道中的第一步，在 Ruff 分析的每个文件上运行。

因此优化词法分析器性能不仅可以提升 linter 性能，还可以提升未来利用 Ruff 词法分析器的工具（例如 Ruff 格式化程序）的性能。

新的词法分析器利用更多缓存友好的数据结构，执行更少的分配，并包括对纯 ASCII 源代码的优化。详情。

其他变化包括忽略行尾# ruff: noqa注释，以及新增更多规则，具体变化点此查看。