Una cadena de herramientas basada en Rust para proyectos web que ofrece un formateador y un linter para JavaScript, TypeScript, JSX, JSON, CSS y más, mediante CLI y LSP.
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PyCQA/autoflake
Herramienta de línea de comandos que elimina imports y variables sin usar del código Python, detectados con pyflakes.
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¿Qué es?
autoflake limpia archivos de código fuente Python al eliminar imports y variables que pyflakes identifica como no utilizados. De forma predeterminada, solo elimina imports no utilizados de la biblioteca estándar, ya que otros módulos pueden tener efectos secundarios que hacen que eliminarlos automáticamente no sea seguro. La eliminación de variables no utilizadas y la expansión de imports con comodín son opciones que deben activarse.
Además de los imports no utilizados, puede eliminar instrucciones pass innecesarias y claves duplicadas en diccionarios. Puede modificar archivos o directorios directamente, mostrar diffs o funcionar como una comprobación que devuelve un código de error cuando se necesitan cambios. La configuración puede guardarse en pyproject.toml o setup.cfg, y hay disponible un hook de pre-commit.
Las líneas marcadas con un comentario noqa no se modifican, y se puede omitir un archivo por completo con un comentario skip_file al principio.
Funciones clave
- 01Elimina imports no utilizados; de forma predeterminada, solo los de la biblioteca estándar.
- 02Puede eliminar variables no utilizadas mediante una opción que debe activarse.
- 03Permite modificar archivos directamente, mostrar diffs y usar el modo de comprobación en CI.
- 04Elimina instrucciones pass innecesarias y claves duplicadas en diccionarios.
- 05Se configura mediante pyproject.toml o setup.cfg y se integra con pre-commit.
Casos de uso
- Limpiar imports sobrantes antes de confirmar cambios en código Python.
- Comprobar que no haya imports sin usar en un pipeline de CI.
- Limpiar de forma masiva una base de código Python antigua y extensa.
- Eliminar imports de módulos de terceros que se puedan quitar sin riesgo mediante la opción --imports.
Inicio rápido
- 1
Instalar autoflake desde PyPI
pip install --upgrade autoflake - 2
Eliminar directamente de un archivo las importaciones y variables que no se usan
autoflake --in-place --remove-unused-variables example.py
Antes de usarlo
- De forma predeterminada, solo elimina las importaciones no utilizadas de la biblioteca estándar; para otros módulos se necesita la opción --imports.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es autoflake?
- Herramienta de línea de comandos que elimina imports y variables sin usar del código Python, detectados con pyflakes. autoflake limpia archivos de código fuente Python al eliminar imports y variables que pyflakes identifica como no utilizados. De forma predeterminada, solo elimina imports no utilizados de la biblioteca estándar, ya que otros módulos pueden tener efectos secundarios que hacen que eliminarlos automáticamente no sea seguro. La eliminación de variables no utilizadas y la expansión de imports con comodín son opciones que deben activarse.
- ¿autoflake es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- autoflake es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿autoflake sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de autoflake fue el 4 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar autoflake?
- Limpiar imports sobrantes antes de confirmar cambios en código Python. Comprobar que no haya imports sin usar en un pipeline de CI. Limpiar de forma masiva una base de código Python antigua y extensa. Eliminar imports de módulos de terceros que se puedan quitar sin riesgo mediante la opción --imports.
- ¿Cómo se instala autoflake?
- Instalar autoflake desde PyPI: pip install --upgrade autoflake Eliminar directamente de un archivo las importaciones y variables que no se usan: autoflake --in-place --remove-unused-variables example.py
- ¿Dónde consigo autoflake?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/PyCQA/autoflake
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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