JavaScript koda kvalitātes panelis: metrikas, vizualizācija un tendenču analīze

Mūsdienu straujajā programmatūras izstrādes vidē augstas koda kvalitātes uzturēšana ir izšķiroša, lai veidotu uzticamas, mērogojamas un uzturējamas lietojumprogrammas. JavaScript koda kvalitātes panelis nodrošina centralizētu svarīgāko metriku pārskatu, ļaujot izstrādes komandām sekot līdzi progresam, identificēt potenciālās problēmas un pieņemt datos balstītus lēmumus, lai uzlabotu savu koda bāzi. Šī visaptverošā rokasgrāmata pēta koda kvalitātes paneļa izmantošanas priekšrocības, būtiskākās metrikas, kurām sekot, un praktiskus piemērus, kā to ieviest, izmantojot populārus rīkus un tehnikas.

Kāpēc ieviest JavaScript koda kvalitātes paneli?

Labi izstrādāts koda kvalitātes panelis piedāvā vairākas būtiskas priekšrocības:

• Uzlabota koda uzturējamība: Sekojot līdzi tādām metrikām kā ciklomatiskā sarežģītība un koda dublēšanās, komandas var identificēt grūti saprotamas un uzturējamas jomas, ļaujot tām pārveidot un vienkāršot kodu.
• Samazināts tehniskais parāds: Panelis izceļ koda smakas, ievainojamības un citas tehniskā parāda problēmas, ļaujot komandām noteikt prioritātes un risināt tās, pirms tās rada nopietnākas problēmas.
• Uzlabota koda drošība: Ar drošību saistītās metrikas, piemēram, zināmo ievainojamību un drošības karsto punktu skaits, palīdz komandām identificēt un mazināt potenciālos drošības riskus.
• Paaugstināta izstrādes efektivitāte: Nodrošinot skaidru priekšstatu par koda kvalitāti, panelis palīdz komandām koncentrēt savus centienus uz jomām, kurām nepieciešama vislielākā uzmanība, tādējādi nodrošinot ātrākus izstrādes ciklus un mazāk kļūdu.
• Datos balstīta lēmumu pieņemšana: Panelis nodrošina objektīvus datus, kurus var izmantot, lai sekotu progresam, novērtētu koda izmaiņu ietekmi un pieņemtu pamatotus lēmumus par koda kvalitātes uzlabojumiem.
• Uzlabota komandas sadarbība: Kopīgs panelis veicina caurspīdīgumu un sadarbību starp komandas locekļiem, mudinot viņus uzņemties atbildību par koda kvalitāti un strādāt kopā, lai to uzlabotu.

Galvenās metrikas, kam sekot līdzi JavaScript koda kvalitātes panelī

Konkrētās metrikas, kurām sekosiet līdzi savā panelī, būs atkarīgas no jūsu projekta vajadzībām un mērķiem. Tomēr dažas izplatītas un būtiskas metrikas ir:

1. Koda pārklājums

Koda pārklājums mēra procentuālo daļu no jūsu koda bāzes, ko aptver automatizētie testi. Tas sniedz ieskatu jūsu testēšanas stratēģijas pamatīgumā un palīdz identificēt jomas, kas, iespējams, nav pienācīgi pārbaudītas.

• Apgalvojumu pārklājums: Procentuālā daļa apgalvojumu jūsu kodā, kas ir izpildīti testu laikā.
• Zaru pārklājums: Procentuālā daļa zaru (piem., if/else apgalvojumi) jūsu kodā, kas ir izpildīti testu laikā.
• Funkciju pārklājums: Procentuālā daļa funkciju jūsu kodā, kas ir izsauktas testu laikā.

Piemērs: Projekts ar 80% apgalvojumu pārklājumu nozīmē, ka 80% no koda rindām ir izpildītas testēšanas laikā. Mērķis sasniegt augstu koda pārklājumu parasti ir laba prakse, taču ir svarīgi atcerēties, ka pārklājums pats par sevi negarantē jūsu testu kvalitāti. Testiem jābūt arī labi uzrakstītiem un jāaptver svarīgi robežgadījumi.

2. Ciklomatiskā sarežģītība

Ciklomatiskā sarežģītība mēra lineāri neatkarīgo ceļu skaitu caur programmas pirmkodu. Tā sniedz norādi par koda sarežģītību un pūlēm, kas nepieciešamas, lai to saprastu un uzturētu. Augsta ciklomatiskā sarežģītība bieži norāda uz kodu, kuru ir grūti testēt un kurš ir pakļauts kļūdām.

Piemērs: Funkcijai ar ciklometrisko sarežģītību 1 ir tikai viens ceļš caur tās kodu (piem., vienkārša apgalvojumu secība). Funkcijai ar ciklometrisko sarežģītību 5 ir pieci neatkarīgi ceļi, kas norāda uz sarežģītāku kontroles plūsmu. Parasti funkcijas ar ciklometrisko sarežģītību virs 10 būtu rūpīgi jāpārskata un, iespējams, jāpārveido.

3. Koda dublēšanās

Koda dublēšanās (pazīstama arī kā koda kloni) rodas, ja viens un tas pats vai ļoti līdzīgs kods parādās vairākās vietās jūsu koda bāzē. Dublēts kods palielina kļūdu risku, apgrūtina koda uzturēšanu un var radīt nekonsekvences. Koda dublēšanās identificēšana un novēršana ir būtisks solis koda kvalitātes uzlabošanā.

Piemērs: Ja jūs atrodat vienu un to pašu 10 rindiņu koda bloku, kas atkārtojas trīs dažādās funkcijās, tas ir koda dublēšanās piemērs. Koda pārveidošana, lai izvilktu dublēto loģiku atkārtoti lietojamā funkcijā, var ievērojami uzlabot uzturējamību.

4. Koda smakas

Koda smakas ir virspusējas norādes par dziļākām problēmām jūsu kodā. Tās ne vienmēr ir kļūdas, bet tās var norādīt uz sliktiem dizaina lēmumiem vai sliktām kodēšanas praksēm. Biežāko koda smaku piemēri ir:

• Garas metodes/funkcijas: Pārāk garas un sarežģītas funkcijas.
• Lielas klases: Klases, kurām ir pārāk daudz atbildību.
• Dublēts kods: Kods, kas atkārtojas vairākās vietās.
• Slinka klase: Klase, kas dara pārāk maz.
• Datu kamoli: Datu grupas, kas bieži parādās kopā.

Piemērs: Funkcija, kas veic pārāk daudz dažādu uzdevumu, var tikt uzskatīta par garu metodi. Funkcijas sadalīšana mazākās, mērķtiecīgākās funkcijās var uzlabot lasāmību un uzturējamību.

5. Drošības ievainojamības

Drošības ievainojamības ir trūkumi jūsu kodā, kurus uzbrucēji var izmantot, lai kompromitētu jūsu lietojumprogrammu. Drošības ievainojamību izsekošana ir būtiska, lai aizsargātu jūsu lietojumprogrammu no uzbrukumiem. Biežākie drošības ievainojamību veidi JavaScript lietojumprogrammās ir:

• Starpvietņu skriptošana (XSS): Uzbrukumi, kas ievada ļaundabīgus skriptus jūsu lietojumprogrammā.
• SQL injekcija: Uzbrukumi, kas ievada ļaundabīgu SQL kodu jūsu datubāzes vaicājumos.
• Starpvietņu pieprasījumu viltošana (CSRF): Uzbrukumi, kas apmāna lietotājus, liekot viņiem veikt darbības, kuras viņi nav paredzējuši.
• Prototipa piesārņošana: JavaScript prototipu manipulēšana, lai ievadītu īpašības un metodes, kas var ietekmēt lietojumprogrammas darbību.
• Atkarību ievainojamības: Ievainojamības trešo pušu bibliotēkās un ietvaros, ko izmanto jūsu lietojumprogramma.

Piemērs: Populāras JavaScript bibliotēkas ievainojamas versijas izmantošana var pakļaut jūsu lietojumprogrammu zināmiem drošības riskiem. Regulāra atkarību skenēšana attiecībā uz ievainojamībām un to atjaunināšana uz jaunākajām versijām ir būtiska drošības prakse.

6. Tehniskais parāds

Tehniskais parāds ir netiešās pārstrādes izmaksas, kas rodas, izvēloties vieglu risinājumu tagad, nevis izmantojot labāku pieeju, kas prasītu vairāk laika. Lai gan daļa tehniskā parāda programmatūras izstrādē ir neizbēgama, ir svarīgi to izsekot un pārvaldīt, lai novērstu tā uzkrāšanos un negatīvu ietekmi uz jūsu projekta uzturējamību un mērogojamību.

Piemērs: Ātra un pavirša risinājuma izvēle, lai ievērotu termiņu, var radīt tehnisko parādu. Šī risinājuma dokumentēšana un laika ieplānošana koda pārveidošanai vēlāk var palīdzēt pārvaldīt šo parādu.

7. Uzturējamības indekss

Uzturējamības indekss (MI) ir salikta metrika, kas mēģina kvantitatīvi novērtēt, cik viegli ir uzturēt programmatūru. Tas parasti ņem vērā tādus faktorus kā ciklomatiskā sarežģītība, koda apjoms un Halsteda apjoms. Augstāks MI rādītājs parasti norāda uz vieglāk uzturējamu kodu.

Piemērs: MI rādītājs tuvu 100 norāda uz ļoti viegli uzturējamu kodu, savukārt rādītājs tuvu 0 norāda uz grūti uzturējamu kodu.

8. Koda rindiņas (LOC)

Lai gan tas nav tiešs kvalitātes rādītājs, koda rindiņu skaits var sniegt kontekstu, analizējot citas metrikas. Piemēram, liela funkcija ar augstu ciklomatisko sarežģītību ir satraucošāka nekā maza funkcija ar tādu pašu sarežģītību.

Piemērs: Dažādu moduļu LOC salīdzināšana var palīdzēt identificēt jomas, kurām varētu noderēt pārveidošana vai koda sadalīšana.

Jūsu JavaScript koda kvalitātes paneļa izveide

Ir vairākas pieejas, kā izveidot JavaScript koda kvalitātes paneli:

1. Izmantojot SonarQube

SonarQube ir plaši izmantota atvērtā pirmkoda platforma nepārtrauktai koda kvalitātes pārbaudei. Tā atbalsta plašu programmēšanas valodu klāstu, ieskaitot JavaScript, un nodrošina visaptverošu koda kvalitātes metriku analīzi.

Soļi, lai integrētu SonarQube ar savu JavaScript projektu:

1. Instalējiet un konfigurējiet SonarQube: Lejupielādējiet un instalējiet SonarQube serveri un konfigurējiet to, lai izveidotu savienojumu ar jūsu projekta repozitoriju.
2. Instalējiet SonarScanner: Instalējiet SonarScanner komandrindas rīku, ko izmanto, lai analizētu jūsu kodu un nosūtītu rezultātus uz SonarQube serveri.
3. Konfigurējiet SonarScanner: Izveidojiet `sonar-project.properties` failu jūsu projekta saknes direktorijā, lai konfigurētu SonarScanner ar jūsu projekta datiem.
4. Palaidiet analīzi: Izpildiet SonarScanner komandu, lai analizētu jūsu kodu.
5. Apskatiet rezultātus: Piekļūstiet SonarQube tīmekļa saskarnei, lai apskatītu analīzes rezultātus un sekotu koda kvalitātes metrikām.

`sonar-project.properties` faila piemērs:

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. Izmantojot ESLint un citus linterus

ESLint ir populārs JavaScript linteris, kas palīdz identificēt un labot kodēšanas stila problēmas, potenciālās kļūdas un koda smakas. Var izmantot arī citus linterus, piemēram, JSHint un StandardJS.

Soļi, lai integrētu ESLint ar savu projektu:

1. Instalējiet ESLint: Instalējiet ESLint kā izstrādes atkarību savā projektā, izmantojot npm vai yarn: `npm install --save-dev eslint` vai `yarn add --dev eslint`.
2. Konfigurējiet ESLint: Izveidojiet `.eslintrc.js` vai `.eslintrc.json` failu jūsu projekta saknes direktorijā, lai konfigurētu ESLint ar vēlamajiem noteikumiem.
3. Palaidiet ESLint: Izpildiet ESLint, lai analizētu jūsu kodu: `eslint .`
4. Automatizējiet ESLint: Integrējiet ESLint savā būvēšanas procesā vai IDE, lai automātiski pārbaudītu jūsu kodu attiecībā uz problēmām.

`.eslintrc.js` faila piemērs:

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 rezultātu vizualizācija: Jūs varat ģenerēt pārskatus no ESLint un attēlot tos savā panelī. Rīki, piemēram, `eslint-json`, var palīdzēt pārveidot ESLint izvadi JSON formātā, kas piemērots vizualizācijai.

3. Izmantojot koda pārklājuma rīkus

Rīkus, piemēram, Istanbul (nyc) vai Mocha, var izmantot, lai ģenerētu koda pārklājuma pārskatus jūsu JavaScript testiem.

Soļi, lai ģenerētu koda pārklājuma pārskatus:

1. Instalējiet koda pārklājuma rīku: Instalējiet Istanbul vai citu koda pārklājuma rīku kā izstrādes atkarību.
2. Konfigurējiet savu testu palaidēju: Konfigurējiet savu testu palaidēju (piem., Mocha, Jest), lai izmantotu koda pārklājuma rīku.
3. Palaidiet savus testus: Izpildiet savus testus, lai ģenerētu koda pārklājuma pārskatu.
4. Vizualizējiet pārskatu: Izmantojiet rīku, piemēram, `lcov-reporter`, lai ģenerētu HTML pārskatu, kas vizualizē koda pārklājuma rezultātus.

Piemērs, izmantojot Jest un Istanbul:

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

4. Pielāgota paneļa izveide

Jūs varat arī izveidot pielāgotu paneli, izmantojot rīku un tehniku kombināciju:

• Datu vākšana: Izmantojiet ESLint, koda pārklājuma rīkus un citus statiskās analīzes rīkus, lai savāktu koda kvalitātes metrikas.
• Datu glabāšana: Saglabājiet savāktos datus datubāzē vai failu sistēmā.
• Datu vizualizācija: Izmantojiet diagrammu bibliotēku, piemēram, Chart.js, D3.js vai Highcharts, lai izveidotu interaktīvas diagrammas un grafikus, kas vizualizē koda kvalitātes metrikas.
• Paneļa ietvars: Izmantojiet paneļa ietvaru, piemēram, React, Angular vai Vue.js, lai izveidotu sava paneļa lietotāja saskarni.

Piemērs, izmantojot Chart.js un React:

// React komponents
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;

Tendenču vizualizācija laika gaitā

Galvenā koda kvalitātes paneļa priekšrocība ir spēja sekot tendencēm laika gaitā. Tas ļauj jums redzēt, kā jūsu koda kvalitāte uzlabojas vai pasliktinās, projektam attīstoties. Lai vizualizētu tendences, jums ir jāglabā vēsturiskie dati un jāveido diagrammas, kas parāda, kā metrikas mainās laika gaitā.

Piemērs: Izveidojiet līniju diagrammu, kas parāda konkrēta moduļa ciklomatisko sarežģītību pēdējā gada laikā. Ja sarežģītība palielinās, tas var norādīt, ka modulis ir jāpārveido.

Praktiski ieskati un ieteikumi

Koda kvalitātes panelis ir noderīgs tikai tad, ja tas sniedz praktiskus ieskatus un ieteikumus. Panelim būtu jānodrošina skaidras vadlīnijas, kā uzlabot koda kvalitāti, pamatojoties uz izsekotajām metrikām.

Praktisku ieskatu piemēri:

• Zems koda pārklājums: Palieliniet testu pārklājumu konkrētiem moduļiem vai funkcijām.
• Augsta ciklomatiskā sarežģītība: Pārveidojiet sarežģītas funkcijas, lai samazinātu sarežģītību.
• Koda dublēšanās: Izvelciet dublēto kodu atkārtoti lietojamās funkcijās.
• Drošības ievainojamības: Atjauniniet ievainojamās atkarības vai labojiet drošības trūkumus savā kodā.

Labākās prakses koda kvalitātes paneļa uzturēšanai

Lai nodrošinātu, ka jūsu koda kvalitātes panelis paliek efektīvs, ievērojiet šīs labākās prakses:

• Automatizējiet analīzi: Integrējiet koda kvalitātes analīzi savā būvēšanas procesā, lai automātiski ģenerētu pārskatus katru reizi, kad tiek mainīts kods.
• Nosakiet mērķus un uzdevumus: Definējiet konkrētus mērķus un uzdevumus koda kvalitātes metrikām, lai sekotu progresam un mērītu panākumus.
• Regulāri pārskatiet paneli: Ieplānojiet regulāras paneļa pārskatīšanas, lai identificētu problēmas un sekotu progresam ceļā uz saviem mērķiem.
• Komunicējiet rezultātus: Dalieties ar paneli ar izstrādes komandu un ieinteresētajām pusēm, lai veicinātu caurspīdīgumu un sadarbību.
• Nepārtraukti uzlabojiet: Nepārtraukti novērtējiet un uzlabojiet savu paneli, lai nodrošinātu, ka tas sniedz visatbilstošāko un praktiskāko informāciju.

Secinājums

JavaScript koda kvalitātes panelis ir nenovērtējams rīks, lai uzlabotu jūsu koda bāzes kvalitāti, uzturējamību un drošību. Sekojot galvenajām metrikām, vizualizējot tendences un sniedzot praktiskus ieskatus, labi izstrādāts panelis var palīdzēt jūsu komandai ātrāk veidot labāku programmatūru. Neatkarīgi no tā, vai izvēlaties izmantot platformu, piemēram, SonarQube, izmantot linterus un koda pārklājuma rīkus, vai veidot pielāgotu paneli, galvenais ir integrēt koda kvalitātes analīzi savā izstrādes procesā un padarīt to par nepārtrauktu centienu.