苏州华克斯公司-中国sonarqube 插件

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，西南sonarqube 插件， 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。

SonarQube 是一种用于主要编程语言的代码分析器， 如 c/c++、JavaScript、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、JavaScript 和 HTML 的组合。SonarQube 自动检测这些语言并调用相应的分析器。

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 JavaScript 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。

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，代理商sonarqube 插件， 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。

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。

错误信息

通过这种快速而简单的分析 (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100% 的代码。一旦我的代码处于这种状态，中国sonarqube 插件， 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。

如何挤压 SonarQube正如您在上一节中看到的， 保持代码的良好状态非常简单。但是， 还有更多的发现。SonarQube 有很多很酷的集成。

分析方法可以在下列分析方法之间进行选择:

用于 MSBuild 的 SonarQube 扫描仪:. Net 项目的启动分析SonarQube 扫描器: maven 的启动分析和xiao配置SonarQube 扫描器 Gradle: 发射 Gradle 分析蚂蚁 SonarQube 扫描器: 蚂蚁发射分析詹金斯 SonarQube 扫描仪: 詹金斯发射分析SonarQube 扫描仪: 当其他分析器都不合适时， 从命令行启动分析插件另外， SonarQube 有一个更新中心与各种各样的插件组织入不同的类别， 一些有用的插件是:

代码分析器

SonarCFamily c/c++SonarPHPSonarJSSonarWebSonarJavacss集成

GitHub 插件: 分析拉请求， 并指出问题作为评论。谷歌分析: 将 google 分析跟踪脚本添加到 SonarQube 的 web 应用程序中。单片机引擎

善变的: 增加对善变的支持。git: 添加对 git 的支持。SVN: 添加对 Subversion 的支持。身份验证和授权

GitHub 身份验证: 通过 GitHub 启用用户身份验证和单一登录。GitLab 身份验证: 通过 GitLab 启用用户身份验证和单一登录。谷歌认证: 启用用户身份验证授权到谷歌。读过这篇文章后， 你可能想尝试 SonarQube， 看看它是如何融入你的日常工作的。您可以直接从 Bitnami 目录或启动它。

快乐 (和安全) 编码!

SonarSource简介

在它们存在之前修复代码质量问题!IDE SonarLint即时视图

打开文件时， 标记会自动出现在质量问题上。SonarLint 突出显示了打开文件上的标记的代码问题。它还为 IDE 中的选定组件提供问题汇总表， 包括问题的创建时间。即时视图关于飞检飞检测

在键入代码时出现问题。SonarLint 提供了在代码中查看问题的能力， 如文本的拼写检查器。这是通过巧妙地指出问题而不分散开发人员的注意力来完成的， 这样他就可以专注于代码， 但仍然会收到问题的通知。智能教育

错误描述与问题检测一起出现。一旦 SonarLint 检测到一个问题， 它还会显示相关的文档， 以帮助开发人员了解问题以及为什么它是一个问题。它提供了一个兼容的和不兼容的代码示例， 并演示如何解决示例问题。简单， 强大和有趣的使用: 一个很好的方式让学习。

SonarSource

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。

介绍麦凯布的圈复杂度长期以来一直是事实上的标准测量方法的控制流的复杂性。它的目的是 '确定软件模块将很难测试或维护 '[1]， 但当它准确地计算xiao的测试用例需要完全覆盖的方法，中国sonarqube 插件， 它不是一个令人满意的测量理解。这是因为具有相等圈复杂度的方法不一定存在同样的困难， 维护， 导致一种感觉，测量 '啼狼' 由 over-valuing 一些结构， 而 under-valuing 其他构造.同时， 圈复杂度不再是全mian的。制定的Fortran 环境在 1976年， 它不包括现代语言结构， 如尝试/捕zhuo，和 lambda。后， 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。在类级别之外， 人们普遍承认， 圈复杂度的分数应用程序与它们的代码总计行相关联。换言之， 圈复杂度是在方法级别上很少使用。作为对这些问题的一种补救， 认知复杂性已经被制定来解决现代语言结构， 并产生的价值是有意义的类和应用程序级别。更重要的是， 它背离了基于数学模型， 使其能够产生控制流的评估， 对应于程序员的直觉的精神， 或认知的努力， 需要了解这些流动.