بازبینی کد: بهینه‌سازی کیفیت نرم‌افزار با بررسی‌های خودکار

بازبینی کد یکی از پایه‌های اصلی توسعه نرم‌افزار با کیفیت بالا است. این فرآیند شامل بررسی سیستماتیک کد منبع برای شناسایی باگ‌های بالقوه، آسیب‌پذیری‌های امنیتی و زمینه‌هایی برای بهبود است. در حالی که بازبینی کد دستی به دلیل بینش‌های دقیق و ظریف آن بسیار ارزشمند است، می‌تواند زمان‌بر و ناهماهنگ باشد. اینجاست که بررسی‌های خودکار وارد عمل می‌شوند و این فرآیند را تقویت کرده و یک شبکه ایمنی قدرتمند فراهم می‌کنند.

بررسی‌های خودکار در بازبینی کد چیست؟

بررسی‌های خودکار از ابزارهای نرم‌افزاری برای تحلیل کد بر اساس قوانین و استانداردهای از پیش تعریف‌شده استفاده می‌کنند. این ابزارها می‌توانند طیف گسترده‌ای از مشکلات، از خطاهای ساده سینتکس گرفته تا نقص‌های امنیتی پیچیده را شناسایی کنند و اطمینان حاصل کنند که کد با بهترین شیوه‌ها و دستورالعمل‌های خاص پروژه مطابقت دارد. آن‌ها به عنوان اولین خط دفاعی عمل می‌کنند و مشکلات رایج را قبل از اینکه بازبینان انسانی حتی به کد نگاه کنند، فیلتر می‌کنند.

مزایای بررسی‌های خودکار

• افزایش کارایی: بررسی‌های خودکار به بازبینان انسانی اجازه می‌دهند تا بر روی مسائل پیچیده‌تر و استراتژیک‌تر، مانند طراحی معماری و منطق کلی کد، تمرکز کنند. آن‌ها خطاهای معمول را به سرعت شناسایی کرده و زمان صرف شده برای بازبینی دستی را کاهش می‌دهند.
• بهبود کیفیت کد: با اعمال استانداردهای کدنویسی و شناسایی زودهنگام باگ‌های بالقوه، بررسی‌های خودکار به کیفیت بالاتر کد کمک می‌کنند. اعمال مداوم قوانین منجر به یک پایگاه کد یکنواخت‌تر و قابل نگهداری‌تر می‌شود.
• کاهش ریسک خطاها: ابزارهای خودکار می‌توانند خطاهای بالقوه‌ای را که ممکن است توسط بازبینان انسانی به راحتی نادیده گرفته شوند، به ویژه در پایگاه‌های کد بزرگ یا پیچیده، شناسایی کنند. این رویکرد پیشگیرانه ریسک ورود باگ‌ها به محیط تولید را کاهش می‌دهد.
• امنیت تقویت‌شده: ابزارهای اسکن امنیتی می‌توانند آسیب‌پذیری‌های رایج مانند تزریق SQL، اسکریپت‌نویسی بین سایتی (XSS) و سرریز بافر را شناسایی کرده و به محافظت از برنامه‌ها در برابر حملات مخرب کمک کنند.
• سبک کدنویسی یکنواخت: لینترها اطمینان می‌دهند که کد از یک راهنمای سبک یکنواخت پیروی می‌کند، که خوانایی را بهبود بخشیده و احتمال بحث‌های سبکی در طول بازبینی دستی را کاهش می‌دهد.
• حلقه‌های بازخورد سریع‌تر: بررسی‌های خودکار می‌توانند در خط لوله CI/CD ادغام شوند و بازخورد فوری در مورد تغییرات کد را به توسعه‌دهندگان ارائه دهند. این امر به آن‌ها امکان می‌دهد تا مشکلات را به سرعت برطرف کرده و با سرعت بیشتری تکرار کنند.
• مقیاس‌پذیری: با رشد پایگاه‌های کد و گسترش تیم‌ها، بررسی‌های خودکار برای حفظ کیفیت و یکنواختی کد بیش از پیش ضروری می‌شوند. آن‌ها یک راه حل مقیاس‌پذیر برای مدیریت بازبینی کد در پروژه‌های بزرگ فراهم می‌کنند.

انواع بررسی‌های خودکار

انواع مختلفی از بررسی‌های خودکار وجود دارند که می‌توانند در فرآیند بازبینی کد گنجانده شوند و هر کدام به جنبه‌های متفاوتی از کیفیت و امنیت کد می‌پردازند.

۱. تحلیل ایستا (Static Analysis)

ابزارهای تحلیل ایستا کد منبع را بدون اجرای آن بررسی می‌کنند و مشکلات بالقوه را بر اساس الگوها و قوانین شناسایی می‌کنند. آن‌ها می‌توانند مسائلی مانند موارد زیر را شناسایی کنند:

• ارجاع به اشاره‌گر تهی (Null pointer dereferences): تلاش برای دسترسی به یک مکان حافظه از طریق یک اشاره‌گر تهی.
• نشت حافظه (Memory leaks): عدم آزادسازی حافظه تخصیص‌یافته که به مرور زمان منجر به کاهش عملکرد می‌شود.
• متغیرهای مقداردهی‌نشده (Uninitialized variables): استفاده از یک متغیر قبل از اینکه مقداری به آن اختصاص داده شود.
• کد مرده (Dead code): کدی که هرگز اجرا نمی‌شود و نشان‌دهنده خطاهای بالقوه یا پیچیدگی غیرضروری است.
• بوی کد (Code smells): الگوهایی که نشان‌دهنده مشکلات اساسی در طراحی یا پیاده‌سازی کد هستند.

مثال: یک ابزار تحلیل ایستا ممکن است قطعه کدی در جاوا را پرچم‌گذاری کند که در آن یک متغیر تعریف شده اما قبل از استفاده در یک محاسبه، هرگز مقداردهی اولیه نشده است.

۲. لینترها (Linters)

لینترها راهنماهای سبک کدنویسی را اعمال می‌کنند و اطمینان می‌دهند که کد از فرمت و ساختار یکنواختی پیروی می‌کند. آن‌ها می‌توانند مسائلی مانند موارد زیر را شناسایی کنند:

• خطاهای تورفتگی (Indentation errors): تورفتگی ناهماهنگ یا نادرست که خواندن کد را دشوارتر می‌کند.
• قواعد نام‌گذاری (Naming conventions): نقض قواعد نام‌گذاری برای متغیرها، توابع و کلاس‌ها.
• طول خط (Line length): خطوطی که از طول مشخصی فراتر می‌روند و خوانایی را کاهش می‌دهند.
• متغیرهای استفاده‌نشده (Unused variables): متغیرهایی که تعریف شده‌اند اما هرگز استفاده نمی‌شوند.
• فضای خالی انتهایی (Trailing whitespace): فضای خالی غیرضروری در انتهای خطوط.

مثال: یک لینتر ممکن است کد پایتونی را که از تورفتگی ناهماهنگ استفاده می‌کند یا راهنمای سبک PEP 8 را نقض می‌کند، پرچم‌گذاری کند.

۳. اسکن امنیتی (Security Scanning)

ابزارهای اسکن امنیتی آسیب‌پذیری‌های بالقوه در کد را شناسایی کرده و به محافظت از برنامه‌ها در برابر حملات کمک می‌کنند. آن‌ها می‌توانند مسائلی مانند موارد زیر را شناسایی کنند:

• تزریق SQL (SQL injection): به مهاجمان اجازه می‌دهد دستورات SQL دلخواه را اجرا کنند.
• اسکریپت‌نویسی بین سایتی (Cross-site scripting - XSS): به مهاجمان اجازه می‌دهد اسکریپت‌های مخرب را به صفحات وب تزریق کنند.
• جعل درخواست بین سایتی (Cross-site request forgery - CSRF): به مهاجمان اجازه می‌دهد اقداماتی را از طرف کاربران قانونی انجام دهند.
• سرریز بافر (Buffer overflows): نوشتن فراتر از بافر حافظه تخصیص‌یافته که به طور بالقوه منجر به خرابی یا نقض امنیتی می‌شود.
• وابستگی‌های ناامن (Insecure dependencies): استفاده از کتابخانه‌های شخص ثالث با آسیب‌پذیری‌های شناخته‌شده.

مثال: یک اسکنر امنیتی ممکن است کد PHP را که ورودی کاربر را قبل از استفاده در یک کوئری SQL به درستی پاک‌سازی نمی‌کند، پرچم‌گذاری کند و آن را در برابر تزریق SQL آسیب‌پذیر سازد.

۴. تحلیل پیچیدگی کد (Code Complexity Analysis)

ابزارهای تحلیل پیچیدگی کد، پیچیدگی کد را بر اساس معیارهایی مانند پیچیدگی سایکلوماتیک و پیچیدگی شناختی اندازه‌گیری می‌کنند. پیچیدگی بالا می‌تواند نشان‌دهنده کدی باشد که درک، تست و نگهداری آن دشوار است.

• پیچیدگی سایکلوماتیک (Cyclomatic Complexity): تعداد مسیرهای مستقل خطی را در یک برنامه اندازه‌گیری می‌کند. اعداد بالاتر نشان‌دهنده جریان کنترل پیچیده‌تر است.
• پیچیدگی شناختی (Cognitive Complexity): تلاش ذهنی مورد نیاز برای درک یک قطعه کد را اندازه‌گیری می‌کند. هدف آن این است که نسبت به پیچیدگی سایکلوماتیک برای انسان خواناتر باشد.

مثال: یک ابزار تحلیل پیچیدگی کد ممکن است یک تابع با پیچیدگی سایکلوماتیک بالا را پرچم‌گذاری کند و پیشنهاد دهد که باید به توابع کوچک‌تر و قابل مدیریت‌تر بازآفرینی (refactor) شود.

۵. تحلیل پوشش تست (Test Coverage Analysis)

ابزارهای تحلیل پوشش تست، میزان پوشش کد توسط تست‌های واحد را اندازه‌گیری می‌کنند. آن‌ها معیارهایی مانند پوشش خط، پوشش شاخه و پوشش مسیر را ارائه می‌دهند.

• پوشش خط (Line Coverage): درصد خطوط کدی که توسط تست‌ها اجرا می‌شوند.
• پوشش شاخه (Branch Coverage): درصد شاخه‌هایی (مانند دستورات if/else) که توسط تست‌ها اجرا می‌شوند.
• پوشش مسیر (Path Coverage): درصد مسیرهای اجرایی ممکن که توسط تست‌ها پوشش داده می‌شوند.

مثال: یک ابزار تحلیل پوشش تست ممکن است نشان دهد که یک تابع خاص پوشش خط پایینی دارد، که نشان می‌دهد به اندازه کافی تست نشده و ممکن است حاوی باگ‌های شناسایی‌نشده باشد.

یکپارچه‌سازی بررسی‌های خودکار در گردش کار شما

برای به حداکثر رساندن مزایای بررسی‌های خودکار، ضروری است که آن‌ها را به طور یکپارچه در گردش کار توسعه خود ادغام کنید. در اینجا یک راهنمای گام به گام آورده شده است:

۱. ابزارهای مناسب را انتخاب کنید

ابزارهایی را انتخاب کنید که برای زبان‌های برنامه‌نویسی، فریم‌ورک‌ها و الزامات پروژه شما مناسب باشند. عواملی مانند موارد زیر را در نظر بگیرید:

• پشتیبانی از زبان: اطمینان حاصل کنید که ابزار از زبان‌های مورد استفاده در پروژه شما پشتیبانی می‌کند.
• سفارشی‌سازی قوانین: به دنبال ابزارهایی باشید که به شما امکان سفارشی‌سازی قوانین و پیکربندی آن‌ها را برای مطابقت با استانداردهای کدنویسی خود می‌دهند.
• یکپارچه‌سازی: ابزارهایی را انتخاب کنید که به خوبی با محیط توسعه موجود شما، مانند IDE، خط لوله CI/CD و مخزن کد شما یکپارچه شوند.
• گزارش‌دهی: اطمینان حاصل کنید که ابزار گزارش‌های واضح و آموزنده‌ای ارائه می‌دهد که مشکلات بالقوه را برجسته می‌کند.
• عملکرد: تأثیر عملکرد ابزار بر گردش کار توسعه خود را در نظر بگیرید.

برخی از ابزارهای محبوب بررسی خودکار عبارتند از:

• SonarQube: یک پلتفرم جامع برای بازرسی مداوم کیفیت کد.
• ESLint: یک لینتر برای جاوااسکریپت و JSX.
• PMD: یک ابزار تحلیل ایستا برای جاوا، جاوااسکریپت، Apex و زبان‌های دیگر.
• FindBugs: یک ابزار تحلیل ایستا برای جاوا.
• OWASP ZAP: یک اسکنر امنیتی برای برنامه‌های وب.
• Bandit: یک اسکنر امنیتی برای پایتون.
• Checkstyle: یک ابزار توسعه برای کمک به برنامه‌نویسان برای نوشتن کد جاوا که از یک استاندارد کدنویسی پیروی می‌کند.

۲. قوانین و استانداردها را پیکربندی کنید

استانداردهای کدنویسی را تعریف کرده و ابزارهای بررسی خودکار را برای اجرای آن‌ها پیکربندی کنید. این شامل تنظیم قوانینی برای موارد زیر است:

• قواعد نام‌گذاری: نحوه نام‌گذاری متغیرها، توابع و کلاس‌ها.
• تورفتگی: نحوه تورفتگی کد.
• طول خط: حداکثر طول خطوط کد.
• پیچیدگی کد: حداکثر پیچیدگی مجاز توابع و متدها.
• آسیب‌پذیری‌های امنیتی: نقص‌های امنیتی شناخته‌شده‌ای که باید به دنبال آن‌ها بود.

یک فایل پیکربندی ایجاد کنید که قوانین پروژه شما را مشخص می‌کند. این فایل را در مخزن کد خود ذخیره کنید تا به راحتی قابل اشتراک‌گذاری و به‌روزرسانی باشد.

۳. با خط لوله CI/CD یکپارچه شوید

بررسی‌های خودکار را در خط لوله CI/CD خود ادغام کنید تا اطمینان حاصل شود که کد هر زمان که تغییراتی ایجاد می‌شود، به طور خودکار بررسی می‌شود. این کار را می‌توان با افزودن مراحلی به فرآیند ساخت خود انجام داد که ابزارهای بررسی خودکار را اجرا کرده و هرگونه مشکلی را گزارش می‌دهند.

خط لوله CI/CD خود را طوری پیکربندی کنید که در صورت شناسایی هرگونه مشکل حیاتی، ساخت (build) با شکست مواجه شود. این کار از استقرار کدی که دارای مشکلات جدی است در محیط تولید جلوگیری می‌کند.

۴. بازخورد به توسعه‌دهنده ارائه دهید

اطمینان حاصل کنید که توسعه‌دهندگان بازخورد به موقع و آموزنده‌ای در مورد هرگونه مشکل شناسایی‌شده توسط بررسی‌های خودکار دریافت می‌کنند. این کار را می‌توان از طریق روش‌های زیر انجام داد:

• نمایش نتایج در IDE: ابزارهای بررسی خودکار را با IDE خود یکپارچه کنید تا توسعه‌دهندگان بتوانند مشکلات را هنگام نوشتن کد ببینند.
• ارسال اعلان‌ها: هنگامی که مشکلاتی در خط لوله CI/CD شناسایی می‌شود، اعلان‌های ایمیل یا چت را برای توسعه‌دهندگان ارسال کنید.
• ایجاد گزارش‌ها: گزارش‌هایی ایجاد کنید که نتایج بررسی‌های خودکار را خلاصه کرده و زمینه‌هایی برای بهبود را برجسته می‌کند.

توسعه‌دهندگان را تشویق کنید تا مشکلات را به سرعت برطرف کنند و راهنمایی‌هایی در مورد چگونگی حل مشکلات رایج ارائه دهید.

۵. به طور مداوم بهبود ببخشید

به طور منظم نتایج بررسی‌های خودکار را مرور کرده و زمینه‌هایی را که می‌توان قوانین یا استانداردها را بهبود بخشید، شناسایی کنید. این شامل موارد زیر است:

• افزودن قوانین جدید: با یادگیری در مورد آسیب‌پذیری‌ها یا بهترین شیوه‌های جدید، قوانین جدیدی را به ابزارهای بررسی خودکار اضافه کنید.
• تنظیم قوانین موجود: قوانین موجود را برای کاهش نتایج مثبت کاذب و بهبود دقت، تنظیم دقیق کنید.
• به‌روزرسانی وابستگی‌ها: ابزارهای بررسی خودکار و وابستگی‌های آن‌ها را به‌روز نگه دارید تا اطمینان حاصل شود که از آخرین وصله‌های امنیتی و بهترین شیوه‌ها استفاده می‌کنند.

به طور مداوم اثربخشی بررسی‌های خودکار را نظارت کرده و در صورت لزوم برای اطمینان از ارائه حداکثر ارزش، تنظیماتی را انجام دهید.

بهترین شیوه‌ها برای بازبینی خودکار کد

برای بهره‌مندی حداکثری از بازبینی خودکار کد، این بهترین شیوه‌ها را در نظر بگیرید:

• زود شروع کنید: بررسی‌های خودکار را در مراحل اولیه فرآیند توسعه، در حالت ایده‌آل از همان ابتدای پروژه، پیاده‌سازی کنید. این کار به ایجاد استانداردهای کدنویسی کمک کرده و از شکل‌گیری عادات بد جلوگیری می‌کند.
• بر روی مناطق پرخطر تمرکز کنید: بررسی‌های خودکار را برای مناطقی از کد که به احتمال زیاد حاوی باگ یا آسیب‌پذیری‌های امنیتی هستند، مانند اعتبارسنجی ورودی، مدیریت داده‌ها و احراز هویت، اولویت‌بندی کنید.
• قوانین را سفارشی کنید: قوانین و استانداردها را متناسب با الزامات خاص پروژه و سبک کدنویسی خود تنظیم کنید. از استفاده از قوانین عمومی که ممکن است به پایگاه کد شما مربوط نباشند، خودداری کنید.
• نتایج مثبت کاذب را به حداقل برسانید: تعداد نتایج مثبت کاذب (مشکلات نادرست پرچم‌گذاری شده) را با پیکربندی دقیق ابزارهای بررسی خودکار و تنظیم قوانین در صورت لزوم کاهش دهید. نتایج مثبت کاذب می‌توانند وقت توسعه‌دهندگان را تلف کرده و اعتماد آن‌ها به ابزارها را تضعیف کنند.
• توضیحات واضح ارائه دهید: اطمینان حاصل کنید که ابزارهای بررسی خودکار توضیحات واضح و آموزنده‌ای در مورد مشکلاتی که شناسایی می‌کنند، ارائه می‌دهند. این به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مشکل و نحوه رفع آن را درک کنند.
• همکاری را تشویق کنید: فرهنگی از همکاری بین توسعه‌دهندگان و کارشناسان امنیتی را برای اطمینان از اینکه بررسی‌های خودکار به طور مؤثر به ریسک‌های بالقوه رسیدگی می‌کنند، ترویج دهید.
• پیشرفت را ردیابی کنید: نتایج بررسی‌های خودکار را در طول زمان برای ردیابی پیشرفت در بهبود کیفیت و امنیت کد نظارت کنید. از معیارهایی مانند تعداد مشکلات شناسایی‌شده، زمان لازم برای رفع مشکلات و امتیاز کلی کیفیت کد استفاده کنید.
• همه چیز را خودکار کنید: تا حد امکان فرآیند بازبینی کد را خودکار کنید، از جمله اجرای بررسی‌های خودکار، تولید گزارش‌ها و ارسال اعلان‌ها. این کار تلاش دستی را کاهش داده و اطمینان می‌دهد که کد به طور مداوم بازبینی می‌شود.

ملاحظات جهانی برای بازبینی خودکار کد

هنگام کار با تیم‌های توسعه جهانی، مهم است که موارد زیر را در نظر بگیرید:

• پشتیبانی از زبان: اطمینان حاصل کنید که ابزارهای بررسی خودکار از تمام زبان‌های مورد استفاده اعضای تیم شما پشتیبانی می‌کنند. استفاده از ابزارهایی را که مستقل از زبان هستند یا به راحتی می‌توانند برای پشتیبانی از زبان‌های جدید گسترش یابند، در نظر بگیرید.
• مناطق زمانی: هنگام برنامه‌ریزی بررسی‌های خودکار و ارائه بازخورد، به مناطق زمانی مختلف توجه داشته باشید. از ارسال اعلان‌ها در ساعات غیر کاری خودداری کنید.
• تفاوت‌های فرهنگی: از تفاوت‌های فرهنگی در سبک‌های کدنویسی و ارتباطات آگاه باشید. ارتباطات باز و همکاری را برای اطمینان از اینکه همه در یک صفحه هستند، تشویق کنید.
• دسترسی‌پذیری: اطمینان حاصل کنید که ابزارهای بررسی خودکار و گزارش‌ها برای همه اعضای تیم، صرف نظر از موقعیت مکانی یا زبان آن‌ها، قابل دسترسی هستند.
• امنیت: اقدامات امنیتی قوی را برای محافظت از کد و داده‌های حساس پیاده‌سازی کنید. این شامل استفاده از کانال‌های ارتباطی امن، رمزگذاری داده‌ها در حالت استراحت و کنترل دسترسی به ابزارهای بررسی خودکار است.

مثال: هنگام استفاده از SonarQube با یک تیم توزیع‌شده جهانی، می‌توانید آن را برای پشتیبانی از چندین زبان پیکربندی کرده و با کانال‌های ارتباطی موجود خود، مانند Slack یا Microsoft Teams، یکپارچه کنید. همچنین می‌توانید از ویژگی‌های گزارش‌دهی SonarQube برای ردیابی پیشرفت در تیم‌های مختلف و شناسایی زمینه‌هایی برای بهبود استفاده کنید.

نتیجه‌گیری

بررسی‌های خودکار یک جزء ضروری از شیوه‌های مدرن بازبینی کد هستند. آن‌ها کارایی را افزایش می‌دهند، کیفیت کد را بهبود می‌بخشند، ریسک را کاهش می‌دهند و امنیت را تقویت می‌کنند. با یکپارچه‌سازی بررسی‌های خودکار در گردش کار توسعه خود و پیروی از بهترین شیوه‌ها، می‌توانید کیفیت و قابلیت اطمینان نرم‌افزار خود را به طور قابل توجهی بهبود بخشید.

قدرت اتوماسیون را در آغوش بگیرید و به توسعه‌دهندگان خود قدرت دهید تا کد بهتری را سریع‌تر بنویسند. با ادامه تکامل چشم‌انداز نرم‌افزار، بازبینی خودکار کد یک عامل حیاتی در ارائه برنامه‌های با کیفیت بالا، امن و قابل نگهداری باقی خواهد ماند.