vulture 默认只扫描当前文件，不分析跨文件调用，需显式指定所有相关文件或目录；它忽略字符串拼接、动态导入等调用，且将未读取变量（如_）误判为未使用，支持# noqa: v101忽略或改名规避。
为什么 vulture 找不到你删掉的函数？
它默认只扫描当前文件，不递归分析跨文件调用。哪怕你在 main.py 里调用了 utils.py 的函数，vulture utils.py 也不会知道这个函数被引用了。
- 必须显式传入所有相关文件或目录：
vulture myproject/或vulture a.py b.py c.py - 如果项目有入口脚本（比如
app.py），建议把它加进扫描范围，否则大量“看似未使用”的函数会被误报 -
vulture不解析字符串拼接、getattr、eval或动态导入（如importlib.import_module），这类调用它直接看不见
vulture 报的 “unused variable” 其实是故意留的
常见于解包、回调参数、占位符变量（比如 for i, _ in enumerate(items) 中的 _）。它把所有未读取的变量都当死代码，但 Python 社区约定用 _ 表示“我明确不要这个值”。
- 加
# noqa: V101注释可忽略单行（vulture支持部分pycodestyle风格的忽略语法） - 更稳妥的是改名：把
_换成__或_unused，vulture默认忽略双下划线开头的变量 - 注意：
self在方法定义中也会被误报，尤其在空方法或装饰器包裹的方法里，需手动排除
和 pylint / pyflakes 的检测结果为啥差这么多？
vulture 是纯静态控制流分析，不执行代码、不建 AST 调用图；而 pylint 会尝试推断类型和属性访问，pyflakes 更侧重语法层未定义/未使用变量。三者覆盖面不同，不是谁更准，而是谁管哪块。
-
vulture强项：找长期没被调用的函数、类、模块级变量 -
pyflakes强项：找拼写错误、作用域外引用、重复导入 - 别用
vulture替代类型检查或 import 分析——它连from module import *引出了啥都不知道
CI 里跑 vulture 总失败，怎么稳住？
它的输出不稳定：同一份代码，不同版本的 vulture 可能报告不同条目；而且对注释、空行、装饰器位置敏感，容易因格式微调触发新告警。
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- 固定版本：在
requirements.txt写死vulture==2.10.5（避免自动升级到行为变更的大版本） - 用
--min-confidence 80过滤低置信度结果（默认是 60，很多误报集中在这里） - 生成白名单文件：
vulture . --min-confidence 100 > vulture_whitelist.py，再用--whitelist vulture_whitelist.py加载，后续只报新增项
实际项目里最麻烦的从来不是漏报，而是它把 __all__ 里声明导出、但外部没用到的符号也标为死代码——这种得靠人判断是否真该删，工具没法替你做模块契约层面的决策。
