SonarSource/SonarQube介绍-华克斯(图)

sonarsource简介
我们建立了一个 商品 解决方案来管理代码质量。要做到这一点， 提供*hao的产品是不够的。产品也必须与整个生态系统在开发过程中发挥良好的作用， 否则它们将根本不会被使用 (至少在我们所期望的规模上)。正是基于这一点， 我们建立了 sonarqube 和 sonarlint。与生成系统
sonarqube 与标准构建系统紧密集成， 提供零配置方法。通过与*liu行的构建系统 (如 m*en、msbuild、gradle 和 ant) 集成， 我们提供了一种快速的扫描项目的方法， 很少或根本没有配置。但这并不是唯yi的好处: 这种集成也意味着这种分析 配置 将始终是*xin的， 因为它是用来构建项目的， 因此在长期运行过程中保持平稳。生成系统ci 引擎与ci 引擎
sonarqube 集成了*liu行的连续集成引擎， 如詹金斯和 tfs。sonarqube 与构建系统的集成加上简单的命令分析线机制， 意味着 sonarqube 已经很容易地与 ci 引擎集成。但是， 我们已经更进一步地提供了额外的集成与 ci 引擎， 如詹金斯和 tfs 通过启用一键式体验集成 sonarqube 扫描到构建。与ide
开发人员在他们*喜欢的 ide 中获得代码质量的反馈。sonarlint 为开发人员提供了在 ide 中直接对代码质量的 real-time 反馈， 突出显示了开发人员类型的问题， 以便将*放在代码上。ide公司系统与企业系统
作为企业产品， sonarqube 可以很容易地与现有系统集成， 例如授权和身份验证。sonarqube 带有内置功能， 可与**的安全系统 (如 active directory、ldap、oauth 等) 集成。身份验证以及授权可以委派给这些系统。它还可以集成到大多数其他系统，sonarsource/sonarqube咨询， 这得益于它强大的 api。与连续部署
sonarqube 提供了一个简单的工具， 以集成到管道。sonarqube 提供了在连续交付过程的任何步骤中， 将代码质量验证 (称为质量门) 挂钩的能力。这使您能够在代码是否已通过您的预定义的代码质量标准集的基础上进行升级， 从而自动化了升级审批过程。
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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*。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。
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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。
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*初的目的是 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， 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.
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