SonarSource简介
代码质量是软件发明时出现的问题。代码质量差会导致各种问题: 团队速度低、应用程序退役、生产崩溃、公司声誉不佳..。在 SonarSource, 我们提供了解决方案, 以提高维修性, 可靠性和安全性。性问题
这通常被称为技术债务。与可维护性相关的问题在我们的产品中被命名为 "代码气味"。从本质上说, 软件预计
代理商sonarqube招标参数
SonarSource简介
代码质量是软件发明时出现的问题。代码质量差会导致各种问题: 团队速度低、应用程序退役、生产崩溃、公司声誉不佳..。在 SonarSource, 我们提供了解决方案, 以提高维修性, 可靠性和安全性。性问题
这通常被称为技术债务。与可维护性相关的问题在我们的产品中被命名为 "代码气味"。从本质上说, 软件预计会随着时间的推移而改变, 这意味着今天编写的代码将在明天更新。在代码库中进行此类更改的能力、成本和时间直接与其可维护性级别相关。换言之, 低可维护性意味着开发团队的低速。可维护性包括模块化、理解、可变性、可测试性和可重用等许多概念。它不采取关键问题的形式, 而是数以千计的小问题与jia做法的结果。总的来说,这些能力使客户能够管理和减轻技术债务通过一个cost-effective的解决方案,可以扩展到企业级,并广泛分布式。
SonarSource简介
连续检查是一个整体的、完全实现的过程, 旨在使内部代码质量成为软件开发生命周期的一个组成部分。白皮书本文详细介绍了代码质量管理中的关键问题。然后介绍了连续检查范式, 并说明了它如何解决这些挑战, 支持数以千计的企业提高其软件质量。通过在整个生命周期中提高所有利益干系人的度, 连续检查使企业能够接受代码质量 whole-heartedly。在 SonarSource 的支持下, 持续的检验范式是非常有效的, 并已被证明在现实世界中的工作, 从小公司到财富100强的企业, 在所有行业。这些公司成功地使用了连续检测模型来管理项目的内部软件质量所有大小。
如何使用 SonarQube 改进工作流
twitter作为开发人员, 我不得不多次修复生产环境中的问题。有时, 我在代码之前没有看到任何错误, 而在其他时间, 我花了很多时间试图理解别人写的代码-更糟的是, 我把代码放到生产中, 在几个月后发现了安全漏洞。
很可能你也面对过这种情况。因此, 有一个工具, 可以帮助您在早期阶段检测到它们, 岂不是很棒吗？SonarQube 使这成为可能。在这篇文章中, 您将了解它如何帮助您清理代码并防止将来出现问题。
SonarQube 入门SonarQube 是一个开放源码的质量管理平台, 致力于不断分析和测量技术质量, 从早的计划阶段到生产。通过将静态和动态分析工具结合在一起, SonarQube 连续监视七轴上的代码, 如重复代码、编码标准、单元测试、复杂代码、潜在 bug、注释和设计以及体系结构。,因为每个方法都有一个xiao的圈复杂度得分,它是不可能知道任何具有高聚合圈复杂度的给定类是否一个大的、易于维护的域类,或一个具有复杂控制流的小类。
SonarQube 是一种用于主要编程语言的代码分析器, 如 c/c++、Java、Java、c#、PHP 或 Python, 等等。通常, 应用程序同时使用多种编程语言, 例如: Java、Java 和 HTML 的组合。SonarQube 自动检测这些语言并调用相应的分析器。现在,当使用cobol或PLI编辑器打开绑定子项目中的cobol或PLI文件时,将在文件中标记任何违反在SonarQubeproject中设置的规则之一的代码,并通过悬停帮助来显示解释。
SonarQube 现在是 Bitnami 目录的一部分。您可以或推出它与我们准备使用的云图像只需几次点击和开始使用它在您的所有项目。利用 Bitnami 图像的特点: 安全、xin、优化、一致等。
玩 SonarQube在这个 GitHub 的项目中, 您将找到一个用 Java 编写的代码示例。目标: 向您展示如何将 SonarQube 合并到您的开发工作流中。存储库包含两个主文件夹 (源和测试), 这样, 您就可以知道测试所涵盖的代码的百分比。客户反馈的即时性用户参与、用户衰减率和应用程序商店评级带来了新的可视级别和重要的是推动采用常见的代码问题访问上下文,以便补救,以及对安全挑战的可见性。
这个项目还包括一个声纳工程. 属性文件, 其中有一些配置参数需要配置 SonarQube, 如用户名, 密码, 语言等。
运行
$ 声纳-扫描仪在项目文件夹内, 这样就启动了第yi个扫描仪, 您可以在 web 界面中检查结果。
第yi次扫描
正如您在上面的截图中所看到的, 当前的代码有零 bug、零漏洞和六代码的气味。
我将修改源代码以引入一个 bug 和一个漏洞。这一次是有意的, 但是在日常的工作中, 这样的问题会在你没有意识到的情况下出现。
添加错误
再次运行扫描仪使用
$ 声纳-扫描仪如预期的那样, 将出现新的 bug 和漏洞。再次检查分析以查看所做的更改:
比较扫描
屏幕右侧将出现一个新节 (以黄色高亮显示)。SonarQube 处理两种状态: 当前状态 (以白色表示) 和xin更改。正如您在截图中所看到的, 上次扫描中引入的更改增加了一个 bug 和一个漏洞。SonarQube 评估每个部分的质量, 评分基于不同的参数, 一个是jia状态。在这种情况下, 引入 bug 导致 "bug" 部分从 a 传递到 C, "漏洞" 部分从 a 到 B。的能力,以不同的层次整合的指标,在各不相同的意见-在客户级别,在开发人员级别和/或业务单位级别-并将它们上卷成"一个真理之源"。
您可以设置 "泄漏期间" 来确定要进行比较的方式: 按时间或在每个扫描仪执行之间。
让我们详细地看看 "覆盖率" 一节: 38.1% 是测试覆盖率 (正如您在 GitHub 存储库中看到的那样, 我对某些文件进行了测试, 但对于所有的文档都没有)。在黄色部分, 您可以看到新添加的行的覆盖率。以前, 为了添加错误, 我引入了一些新行, 但我没有为这些新行创建任何测试, 因此新的测试覆盖率为0%。此外, 点击覆盖范围, 我可以看到更多的信息的覆盖面, 例如: 覆盖的文件, 覆盖线的数量, 等等。持续的检查提供了改进的质量对开发过程和时间线的xiao中断。
错误信息
通过这种而简单的分析 (您只需执行一个命令), 您将能够防止出现在生产环境中的错误, 使代码保持安全并遵守jia做法和质量标准。在下面的迭代中, 我将致力于实现零 bug、漏洞和代码气味的目标。我还可以在测试中得到 的代码。一旦我的代码处于这种状态, 就很容易看出所做的更改是否引入了某种错误或坏的做法。在实践中,这意味着设置一个质量的酒吧(或"门"的Sonar
