JavaScript kodo kokybės valdymo skydelis: metrika, vizualizacija ir tendencijų analizė

Šiuolaikinėje sparčiai besivystančioje programinės įrangos kūrimo aplinkoje, aukštos kodo kokybės palaikymas yra itin svarbus kuriant patikimas, mastelio keitimui pritaikytas ir lengvai prižiūrimas programas. JavaScript kodo kokybės valdymo skydelis suteikia centralizuotą pagrindinių metrikų apžvalgą, leidžiančią kūrėjų komandoms sekti pažangą, identifikuoti galimas problemas ir priimti duomenimis pagrįstus sprendimus siekiant pagerinti savo kodo bazę. Šis išsamus gidas nagrinėja kodo kokybės valdymo skydelio naudojimo privalumus, esmines metrikas, kurias reikia sekti, ir praktinius pavyzdžius, kaip jį įdiegti naudojant populiarius įrankius bei technikas.

Kodėl verta įdiegti JavaScript kodo kokybės valdymo skydelį?

Gerai suprojektuotas kodo kokybės valdymo skydelis suteikia keletą reikšmingų privalumų:

• Pagerintas kodo palaikomumas: Sekdamos metrikas, tokias kaip ciklominis sudėtingumas ir kodo dubliavimas, komandos gali identifikuoti sritis, kurias sunku suprasti ir prižiūrėti, leisdamos joms perrašyti ir supaprastinti kodą.
• Sumažinta techninė skola: Valdymo skydelis pabrėžia kodo „kvapus“, pažeidžiamumus ir kitas techninės skolos problemas, leisdamas komandoms nustatyti prioritetus ir spręsti jas, kol jos nesukelia didesnių problemų.
• Padidintas kodo saugumas: Su saugumu susijusios metrikos, tokios kaip žinomų pažeidžiamumų ir saugumo „karštųjų taškų“ skaičius, padeda komandoms identifikuoti ir sumažinti galimas saugumo rizikas.
• Padidintas kūrimo efektyvumas: Suteikdamas aiškų kodo kokybės vaizdą, valdymo skydelis padeda komandoms sutelkti pastangas į sritis, kurioms reikia daugiausiai dėmesio, o tai lemia greitesnius kūrimo ciklus ir mažiau klaidų.
• Duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimas: Valdymo skydelis teikia objektyvius duomenis, kuriuos galima naudoti pažangai sekti, kodo pakeitimų poveikiui vertinti ir priimti pagrįstus sprendimus dėl kodo kokybės gerinimo.
• Pagerintas komandinis bendradarbiavimas: Bendras valdymo skydelis skatina skaidrumą ir komandos narių bendradarbiavimą, skatindamas juos prisiimti atsakomybę už kodo kokybę ir dirbti kartu ją gerinant.

Pagrindinės metrikos, kurias reikia sekti JavaScript kodo kokybės valdymo skydelyje

Konkrečios metrikos, kurias seksite savo valdymo skydelyje, priklausys nuo jūsų projekto poreikių ir tikslų. Tačiau, keletas bendrų ir esminių metrikų yra:

1. Kodo padengimas

Kodo padengimas matuoja, koks procentas jūsų kodo bazės yra padengtas automatizuotais testais. Tai suteikia įžvalgų apie jūsų testavimo strategijos išsamumą ir padeda nustatyti sritis, kurios gali būti nepakankamai testuojamos.

• Teiginių padengimas (Statement Coverage): Procentinė dalis teiginių jūsų kode, kurie buvo įvykdyti testų metu.
• Šakų padengimas (Branch Coverage): Procentinė dalis šakų (pvz., if/else teiginių) jūsų kode, kurios buvo įvykdytos testų metu.
• Funkcijų padengimas (Function Coverage): Procentinė dalis funkcijų jūsų kode, kurios buvo iškviestos testų metu.

Pavyzdys: Projektas su 80% teiginių padengimu reiškia, kad 80% kodo eilučių buvo įvykdytos testavimo metu. Siekti aukšto kodo padengimo paprastai yra gera praktika, tačiau svarbu prisiminti, kad vien tik padengimas negarantuoja jūsų testų kokybės. Testai taip pat turi būti gerai parašyti ir apimti svarbius kraštutinius atvejus.

2. Ciklominis sudėtingumas

Ciklominis sudėtingumas matuoja tiesiškai nepriklausomų kelių skaičių programos išeities kode. Tai parodo kodo sudėtingumą ir pastangas, reikalingas jam suprasti bei prižiūrėti. Aukštas ciklominis sudėtingumas dažnai rodo kodą, kurį sunku testuoti ir kuris yra linkęs į klaidas.

Pavyzdys: Funkcija, kurios ciklominis sudėtingumas yra 1, turi tik vieną kelią per savo kodą (pvz., paprastą teiginių seką). Funkcija, kurios ciklominis sudėtingumas yra 5, turi penkis nepriklausomus kelius, o tai rodo sudėtingesnį valdymo srautą. Paprastai funkcijos, kurių ciklominis sudėtingumas viršija 10, turėtų būti atidžiai peržiūrimos ir galbūt perrašomos.

3. Kodo dubliavimas

Kodo dubliavimas (taip pat žinomas kaip kodo klonai) atsiranda, kai tas pats ar labai panašus kodas pasikartoja keliose jūsų kodo bazės vietose. Pasikartojantis kodas padidina klaidų riziką, apsunkina kodo priežiūrą ir gali sukelti neatitikimų. Kodo dubliavimo identifikavimas ir pašalinimas yra esminis žingsnis gerinant kodo kokybę.

Pavyzdys: Jei pastebite, kad tas pats 10 eilučių kodo blokas kartojasi trijose skirtingose funkcijose, tai yra kodo dubliavimas. Kodo perrašymas, iškeliant pasikartojančią logiką į pernaudojamą funkciją, gali žymiai pagerinti palaikomumą.

4. Kodo „kvapai“ (Code Smells)

Kodo „kvapai“ yra paviršutiniški gilesnių problemų jūsų kode požymiai. Tai nebūtinai yra klaidos, tačiau jie gali rodyti prastus projektavimo sprendimus ar blogas kodavimo praktikas. Įprastų kodo „kvapų“ pavyzdžiai:

• Ilgi metodai/funkcijos: Funkcijos, kurios yra per ilgos ir sudėtingos.
• Didelės klasės: Klasės, kurios turi per daug atsakomybių.
• Pasikartojantis kodas: Kodas, kuris kartojasi keliose vietose.
• „Tingi“ klasė (Lazy Class): Klasė, kuri daro per mažai.
• Duomenų gumulai (Data Clumps): Duomenų grupės, kurios dažnai pasirodo kartu.

Pavyzdys: Funkcija, atliekanti per daug skirtingų užduočių, gali būti laikoma ilgu metodu. Funkcijos suskaidymas į mažesnes, labiau koncentruotas funkcijas gali pagerinti skaitomumą ir palaikomumą.

5. Saugumo pažeidžiamumai

Saugumo pažeidžiamumai yra trūkumai jūsų kode, kuriais gali pasinaudoti piktavaliai, norėdami pakenkti jūsų programai. Saugumo pažeidžiamumų sekimas yra būtinas norint apsaugoti jūsų programą nuo atakų. Įprasti saugumo pažeidžiamumų tipai JavaScript programose:

• Tarpvietinis scenarijų vykdymas (XSS): Atakos, kurios įterpia kenkėjiškus scenarijus į jūsų programą.
• SQL injekcija: Atakos, kurios įterpia kenkėjišką SQL kodą į jūsų duomenų bazės užklausas.
• Tarpvietinė užklausų klastotė (CSRF): Atakos, kurios apgauna vartotojus atlikti veiksmus, kurių jie neketino atlikti.
• Prototipo užteršimas (Prototype Pollution): JavaScript prototipų manipuliavimas siekiant įterpti savybes ir metodus, galinčius paveikti programos elgseną.
• Priklausomybių pažeidžiamumai: Pažeidžiamumai trečiųjų šalių bibliotekose ir karkasuose, kuriuos naudoja jūsų programa.

Pavyzdys: Naudojant pažeidžiamą populiarios JavaScript bibliotekos versiją, jūsų programa gali tapti atvira žinomiems saugumo išnaudojimams. Reguliarus priklausomybių skenavimas ieškant pažeidžiamumų ir jų atnaujinimas į naujausias versijas yra esminė saugumo praktika.

6. Techninė skola

Techninė skola atspindi numanomas perrašymo išlaidas, atsirandančias pasirinkus lengvą sprendimą dabar, vietoj geresnio požiūrio, kuris užtruktų ilgiau. Nors tam tikra techninė skola yra neišvengiama programinės įrangos kūrime, svarbu ją sekti ir valdyti, kad ji nesikauptų ir neigiamai nepaveiktų jūsų projekto palaikomumo bei mastelio keitimo galimybių.

Pavyzdys: Pasirinkimas naudoti greitą ir „nešvarų“ sprendimą, siekiant suspėti su terminu, gali sukurti techninę skolą. Šio sprendimo dokumentavimas ir laiko suplanavimas kodo perrašymui vėliau gali padėti valdyti šią skolą.

7. Palaikomumo indeksas

Palaikomumo indeksas (MI) yra sudėtinė metrika, kuria siekiama kiekybiškai įvertinti, kaip lengvai galima prižiūrėti programinę įrangą. Paprastai atsižvelgiama į tokius veiksnius kaip ciklominis sudėtingumas, kodo apimtis ir Halsteado apimtis. Aukštesnis MI balas paprastai rodo lengviau prižiūrimą kodą.

Pavyzdys: MI balas artimas 100 rodo labai gerai prižiūrimą kodą, o balas artimas 0 rodo sunkiai prižiūrimą kodą.

8. Kodo eilutės (LOC)

Nors tai nėra tiesioginis kokybės rodiklis, kodo eilučių skaičius gali suteikti konteksto analizuojant kitas metrikas. Pavyzdžiui, didelė funkcija su aukštu cikliniu sudėtingumu kelia daugiau susirūpinimo nei maža funkcija su tuo pačiu sudėtingumu.

Pavyzdys: Skirtingų modulių LOC palyginimas gali padėti nustatyti sritis, kurioms galėtų būti naudingas kodo perrašymas ar padalijimas.

Savo JavaScript kodo kokybės valdymo skydelio kūrimas

Yra keletas būdų, kaip sukurti JavaScript kodo kokybės valdymo skydelį:

1. Naudojant SonarQube

SonarQube yra plačiai naudojama atvirojo kodo platforma, skirta nuolatinei kodo kokybės inspekcijai. Ji palaiko daugybę programavimo kalbų, įskaitant JavaScript, ir teikia išsamią kodo kokybės metrikų analizę.

SonarQube integravimo su jūsų JavaScript projektu žingsniai:

1. Įdiekite ir sukonfigūruokite SonarQube: Atsisiųskite ir įdiekite SonarQube serverį ir sukonfigūruokite jį, kad prisijungtumėte prie savo projekto saugyklos.
2. Įdiekite SonarScanner: Įdiekite SonarScanner komandinės eilutės įrankį, kuris naudojamas jūsų kodui analizuoti ir rezultatams siųsti į SonarQube serverį.
3. Sukonfigūruokite SonarScanner: Sukurkite `sonar-project.properties` failą savo projekto šakniniame kataloge, kad sukonfigūruotumėte SonarScanner su savo projekto informacija.
4. Paleiskite analizę: Vykdykite SonarScanner komandą, kad išanalizuotumėte savo kodą.
5. Peržiūrėkite rezultatus: Prisijunkite prie SonarQube internetinės sąsajos, kad peržiūrėtumėte analizės rezultatus ir sektumėte kodo kokybės metrikas.

`sonar-project.properties` failo pavyzdys:

sonar.projectKey=my-javascript-project
sonar.projectName=My JavaScript Project
sonar.projectVersion=1.0

sonar.sources=src
sonar.javascript.linter.eslint.reportPaths=eslint-report.json
sonar.javascript.jstest.reportsPath=coverage/lcov.info

2. Naudojant ESLint ir kitus „linterius“

ESLint yra populiarus JavaScript „linteris“, padedantis identifikuoti ir ištaisyti kodavimo stiliaus problemas, galimas klaidas ir kodo „kvapus“. Taip pat galima naudoti ir kitus „linterius“, tokius kaip JSHint ir StandardJS.

ESLint integravimo su jūsų projektu žingsniai:

1. Įdiekite ESLint: Įdiekite ESLint kaip kūrimo priklausomybę savo projekte naudodami npm arba yarn: `npm install --save-dev eslint` arba `yarn add --dev eslint`.
2. Sukonfigūruokite ESLint: Sukurkite `.eslintrc.js` arba `.eslintrc.json` failą savo projekto šakniniame kataloge, kad sukonfigūruotumėte ESLint su pageidaujamomis taisyklėmis.
3. Paleiskite ESLint: Vykdykite ESLint, kad išanalizuotumėte savo kodą: `eslint .`
4. Automatizuokite ESLint: Integruokite ESLint į savo kūrimo procesą ar IDE, kad automatiškai patikrintumėte kodą dėl problemų.

`.eslintrc.js` failo pavyzdys:

module.exports = {
  env: {
    browser: true,
    es2021: true,
    node: true,
  },
  extends: [
    'eslint:recommended',
    'plugin:react/recommended',
  ],
  parserOptions: {
    ecmaFeatures: {
      jsx: true,
    },
    ecmaVersion: 12,
    sourceType: 'module',
  },
  plugins: [
    'react',
  ],
  rules: {
    'no-unused-vars': 'warn',
    'no-console': 'warn',
    'react/prop-types': 'off',
  },
};

ESLint rezultatų vizualizavimas: Galite generuoti ataskaitas iš ESLint ir rodyti jas savo valdymo skydelyje. Įrankiai, tokie kaip `eslint-json`, gali padėti konvertuoti ESLint išvestį į JSON formatą, tinkamą vizualizacijai.

3. Naudojant kodo padengimo įrankius

Įrankiai, tokie kaip Istanbul (nyc) ar Mocha, gali būti naudojami generuoti kodo padengimo ataskaitas jūsų JavaScript testams.

Kodo padengimo ataskaitų generavimo žingsniai:

1. Įdiekite kodo padengimo įrankį: Įdiekite Istanbul ar kitą kodo padengimo įrankį kaip kūrimo priklausomybę.
2. Sukonfigūruokite savo testų paleidiklį: Sukonfigūruokite savo testų paleidiklį (pvz., Mocha, Jest), kad naudotumėte kodo padengimo įrankį.
3. Paleiskite savo testus: Vykdykite savo testus, kad sugeneruotumėte kodo padengimo ataskaitą.
4. Vizualizuokite ataskaitą: Naudokite įrankį, pvz., `lcov-reporter`, kad sugeneruotumėte HTML ataskaitą, kuri vizualizuoja kodo padengimo rezultatus.

Pavyzdys naudojant Jest ir Istanbul:

// package.json
{
  "scripts": {
    "test": "jest --coverage"
  }
}

4. Individualaus valdymo skydelio kūrimas

Taip pat galite sukurti individualų valdymo skydelį, naudodami įrankių ir technikų derinį:

• Duomenų rinkimas: Naudokite ESLint, kodo padengimo įrankius ir kitus statinės analizės įrankius, kad surinktumėte kodo kokybės metrikas.
• Duomenų saugojimas: Saugokite surinktus duomenis duomenų bazėje arba failų sistemoje.
• Duomenų vizualizavimas: Naudokite diagramų kūrimo biblioteką, pvz., Chart.js, D3.js arba Highcharts, kad sukurtumėte interaktyvias diagramas ir grafikus, kurie vizualizuoja kodo kokybės metrikas.
• Valdymo skydelio karkasas: Naudokite valdymo skydelio karkasą, pvz., React, Angular ar Vue.js, kad sukurtumėte savo valdymo skydelio vartotojo sąsają.

Pavyzdys naudojant Chart.js ir React:

// React komponentas
import React, { useEffect, useRef } from 'react';
import Chart from 'chart.js/auto';

const CodeCoverageChart = ({ coverageData }) => {
  const chartRef = useRef(null);

  useEffect(() => {
    const chartCanvas = chartRef.current.getContext('2d');
    new Chart(chartCanvas, {
      type: 'bar',
      data: {
        labels: ['Statements', 'Branches', 'Functions', 'Lines'],
        datasets: [{
          label: 'Coverage %',
          data: [coverageData.statements, coverageData.branches, coverageData.functions, coverageData.lines],
          backgroundColor: ['rgba(255, 99, 132, 0.2)', 'rgba(54, 162, 235, 0.2)', 'rgba(255, 206, 86, 0.2)', 'rgba(75, 192, 192, 0.2)'],
          borderColor: ['rgba(255, 99, 132, 1)', 'rgba(54, 162, 235, 1)', 'rgba(255, 206, 86, 1)', 'rgba(75, 192, 192, 1)'],
          borderWidth: 1,
        }],
      },
      options: {
        scales: {
          y: {
            beginAtZero: true,
            max: 100,
          },
        },
      },
    });
  }, [coverageData]);

  return ;
};

export default CodeCoverageChart;

Tendencijų vizualizavimas laikui bėgant

Pagrindinis kodo kokybės valdymo skydelio privalumas yra galimybė sekti tendencijas laikui bėgant. Tai leidžia matyti, kaip jūsų kodo kokybė gerėja ar blogėja, projektui evoliucionuojant. Norint vizualizuoti tendencijas, reikia saugoti istorinius duomenis ir kurti diagramas, rodančias, kaip metrikos keičiasi laikui bėgant.

Pavyzdys: Sukurkite linijinę diagramą, rodančią konkretaus modulio ciklominį sudėtingumą per pastaruosius metus. Jei sudėtingumas didėja, tai gali rodyti, kad modulį reikia perrašyti.

Veiksmų reikalaujančios įžvalgos ir rekomendacijos

Kodo kokybės valdymo skydelis yra naudingas tik tada, kai jis veda prie veiksmų reikalaujančių įžvalgų ir rekomendacijų. Valdymo skydelis turėtų teikti aiškias gaires, kaip pagerinti kodo kokybę remiantis sekamomis metrikomis.

Veiksmų reikalaujančių įžvalgų pavyzdžiai:

• Žemas kodo padengimas: Padidinkite konkrečių modulių ar funkcijų testų padengimą.
• Aukštas ciklominis sudėtingumas: Perrašykite sudėtingas funkcijas, kad sumažintumėte sudėtingumą.
• Kodo dubliavimas: Iškelkite pasikartojantį kodą į pernaudojamas funkcijas.
• Saugumo pažeidžiamumai: Atnaujinkite pažeidžiamas priklausomybes arba ištaisykite saugumo trūkumus savo kode.

Geriausios praktikos kodo kokybės valdymo skydelio priežiūrai

Norėdami užtikrinti, kad jūsų kodo kokybės valdymo skydelis išliktų efektyvus, laikykitės šių geriausių praktikų:

• Automatizuokite analizę: Integruokite kodo kokybės analizę į savo kūrimo procesą, kad ataskaitos būtų generuojamos automatiškai, kai tik pakeičiamas kodas.
• Nustatykite tikslus ir siekius: Apibrėžkite konkrečius tikslus ir siekius kodo kokybės metrikoms, kad galėtumėte sekti pažangą ir matuoti sėkmę.
• Reguliariai peržiūrėkite valdymo skydelį: Suplanuokite reguliarias valdymo skydelio peržiūras, kad nustatytumėte problemas ir sektumėte pažangą siekiant savo tikslų.
• Komunikuokite rezultatus: Dalykitės valdymo skydeliu su kūrėjų komanda ir suinteresuotosiomis šalimis, kad skatintumėte skaidrumą ir bendradarbiavimą.
• Nuolat tobulėkite: Nuolat vertinkite ir tobulinkite savo valdymo skydelį, kad užtikrintumėte, jog jis teikia aktualiausią ir veiksmingiausią informaciją.

Išvada

JavaScript kodo kokybės valdymo skydelis yra neįkainojamas įrankis gerinant jūsų kodo bazės kokybę, palaikomumą ir saugumą. Sekdamas pagrindines metrikas, vizualizuodamas tendencijas ir teikdamas veiksmų reikalaujančias įžvalgas, gerai suprojektuotas valdymo skydelis gali padėti jūsų komandai kurti geresnę programinę įrangą greičiau. Nesvarbu, ar pasirinksite naudoti platformą kaip SonarQube, pasinaudosite „linteriais“ ir kodo padengimo įrankiais, ar kursite individualų valdymo skydelį, svarbiausia yra integruoti kodo kokybės analizę į savo kūrimo procesą ir paversti tai nuolatinėmis pastangomis.