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代码质量是一个不断增长的市场, 它是分析师对其大规模采用和大量投资回报的雷达。

认知的复杂性提供了一个新的衡量如何硬编码是理解-一个***开发商的直觉正确的。***白皮书本文描述了认知的复杂性, 提出了一种新的度量方法, 以***地测量法的相对理解。在这样做的时候, 它解决了这个领域中圈复杂度的缺点。圈复杂度使用数学模型来评估方法, 对测试所需的工作量进行精que测量, 但不准确地测量需要了解它们的工作量。SonarQube帮助组织对代码质量进行基准测试并了解他们的组织是如何做,以及他们如何能够和有改进的时间通过定性和定量的信息。认知的复杂性打破了使用数学模型评估软件可维护性的实践。它从由圈复杂度所设置的先例开始, 但使用人工判断来评估结构应如何计算, 并决定应将哪些内容添加到整个模型中。结果是, 它产生了方法复杂性评分, 使程序员对可维护性的相对评估比以前的模型更公平。

SonarSource简介

具有 Artifactory 和 Sonarqube 集成的连续交付准备 Gradle 项目当玩弄持续集成/交付/部署的概念时, 我在 Gradle 构建以及如何将它们集成到这些概念中而苦苦挣扎。SonarSource实现和好处的典型大小大型国际组织可以对1万多个项目进行分析,并分析650–700万行代码在14种语言与8000访问一天在网站上。Gradle 在构建工具环境中越来越重要, 因此我创建了一个关于如何使用它的模板或原型。我选择了一个场景, 我看到了 Maven 和其他工具已经实现了:

推动风投转向中央风投将更改标记为特定 id 并将其推回中央 VCS使用单元测试执行生成执行声纳分析执行 artifactory 上载此链使您能够不断地将每个更改设置标记、单元测试、分析并上载到您的工件存储库, 以备部署。各种各样的组织使用SonarQube提供的产品组合的范围(从本公司的免费"开源"选项给企业,站点范围内的"终ji"许可版本)。简而言之, 这是 (从我的角度来看) 持续交货的精神。

环境:

Gradle 3.5 (通过项目的 Gradle 包装)Artifactory: 5.2. 1-OSS, 运行在 http://localhost:8081/artifactorySonarqube: 6.3.1, 跑在 http://localhost:9000注意: 在这种情况下, Sonarqube 和 Artifactory 将由管理员用户使用。在IDC中,我们一直在跟踪重大业务变更项目的成功率组织在过去的几年里,和我们的2014QA调查横跨超过200大企业发现有问题的项目成功率。在实际生产环境中, 必须将其更改为更安全的方式

首先, 我在 Artifactory 中添加了一个本地 (m2-compatible) 和两个远程存储库:

"库-释放-本地" 是为了保存我自己的工件 (这就是为什么它被称为 "本地")"插件-gradle-org" 指向远程回购 "http://plugins.gradle.org/m2/" (这是 gradle 插件所必需的)"repo1-maven-org" 指向远程回购 "http://repo1.maven.org/maven2/" (这是项目的所有其他依赖项所必需的)此外, 我创建了一个虚拟的回购 "释放" 包含所有 3 mentionend 回购。连续检查很好地适应了敏捷和瀑布开发环境,并解决了传统方法的缺点。这使得从一个位置获取所有发布的库更容易。

该项目本身并不真正重要的这篇文章。我认为这是一个标准的 java 项目, 遵循 Maven/Gradle 的惯例。更有趣的部分是 Gradle 文件:

gradle/包装/gradle 包装。生成. gradle凭据. 属性gradle. 属性设置. gradle

使用SonarQube进行PL / SQL分析 - 评估质量（2/3）

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PLSQLEva2可以让你等待PL / SQL代码和SonarQube这一系列的以下内容，但是我很忙，工作和我的笔记本电脑突然决定放弃我，当然引用墨菲的定律来证明在***坏的情况下分解时间。

在之前的帖子中：在使用SonarQube配置PL / SQL代码的分析后，我们通过指导“阻止程序和关键”规则的鲁棒性，性能和安全性定义了我们自己的质量配置文件。现在看起来像我们的仪表盘？

继续阅读→

此条目发布于2014年2月27日由Jean-Pierre FAYOLLE发行的SonarQube - PL / SQL。

使用SonarQube进行PL / SQL分析 - 评估质量（1/3）

PLSQL_EvaluationQualité1A作为本系列的综合，用于使用SonarQube分析PL / SQL代码。

在与Jenkins配置我们的分析之后，我们启动了它，发现了17个阻塞程序，但是使用默认的SonarQube质量配置文件发现了零个关键缺陷（Critical）。通过供应商支持和服务降低风险:为使客户能够从其投资中获得***da价值,SonarQube提供了额外的价值和***支持。事实上，现有的5项关键规则已被禁用，另外还有一些其他不同临界规则：132项中有58项。

此条目发布于2014年1月30日由Jean-Pierre FAYOLLE发行的SonarQube - PL / SQL。

SonarQube和JaCoCo的个人测试代码覆盖率

构建部分

这里不需要修改但是，您应该注意Maven Surefire的任何自定义配置，以确保它也适用于我们要创建的配置文件。在春季宠物诊suo的情况下，这是我们正在写的参考POM的相关部分：

<建立> <插件>

...

<插件>

 <的groupId> org.apache.maven.plugins </的groupId>

 <artifactId的>行家-万无一失-插件</ artifactId的>

 <版本> 2.13 </版本>

 <结构>

  <argLine> -XX：-UseSplitVerifier </ argLine>

  <包含>

   <包括> ** / * Test.java </包括>

   <包括> ** / * Tests.java </包括>

  </包括>

  <排除>

   <排除> ** /它/ * IT.java </排除>

  </排除>

 </配置>

</插件>

</插件> </建造>

这种配置告诉Surefire：1）排除执行单元测试的集成测试（Surefire的双插件，Failsafe涵盖了集成测试）;和2）禁用字节码验证器，防止类被调试时的运行时错误（即添加mocks或TopLink增强功能时）。

依赖部分

在本节中，不需要进行任何更改。我们只想注意到，如果您的项目已经在利用JaCoCo收集整合测试覆盖率指标，并且明确地指出了本部分中的JaCoCo伪像，那么可以将其留下 - 至今没有确定任何冲突。在操作层面上,这种做法增加了公司的压力,重组、更新和转换软件开发和测试实践。无论如何，它不应该在这里需要，所以从这个部分删除它可能更安全。

档案部分

所有必需的更改都在本节中。而且它们都非常干净，因为它们都只需要向POM添加一个新的配置文件。此配置文件将为Surefire配置一个特殊侦听器，以确保适当收集每个单独测试用例的覆盖度量。然而,在集成SonarQube与我们的连续集成过程与Jenkin。为了保证成功的测试执行，我们将在此保持与POM的构建部分中显示的相同配置。***，配置文件将为包含侦听器代码的伪zao添加新的依赖关系。结果是这样的：

<轮廓>

<！ - 使用SonarQube和JaCoCo计算每个测试的覆盖率指标

<ID>覆盖每次测试</ ID>

 <建立>

     <！ - 与常规测试执行目标相同的配置 - >

     由JaCoCo prepare-agent - >配置的<！ - 加argLine参数

     <argLine> $ {argLine} -XX：-UseSplitVerifier </ argLine>

     <！ - 每个测试覆盖所需的新配置 - >

     <性能>

      <属性>

       <名称>听者</名称>

        <值> org.sonar.java.jacoco.JUnitListener </值>

      </属性>

 </建造>

<依赖性>

  <的groupId> org.codehaus.sonar-plugins.java </的groupId>

  <artifactId的>声纳-jacoco-听众</ artifactId的>

  <版本> 2.3 </版本>

  <范围>测试</范围>

 </依赖性>

</依赖>

</简档>