代码规则自动化检查系统的设计与实现的中期报告.docx
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代码规则自动化检查系统的设计与实现的中期报告一、项目介绍本项目是一个代码规则自动化检查系统,旨在帮助程序员在开发过程中快速发现代码规范问题,提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。该系统可以检查代码中的语法错误、空格缩进、代码注释、命名规范、代码逻辑等问题,并提供详细的批注和建议以帮助开发人员及时纠正错误。二、技术选型本项目采用Python作为开发语言,采用了以下技术:1.代码解析工具:Pylint、Flake82.代码风格检测工具:Black、YAPF3.静态代码分析工具:CodeClimate、SonarQube4.数据库:Mysql5.Web框架:Django三、进度报告1.数据库设计与搭建(已完成)根据需求,设计了数据库模型,并创建了相应的数据表。考虑到程序实时检测代码质量的需求,数据库采用Mysql作为后端数据库,并且使用DjangoORM作为与数据库交互的框架。2.代码解析工具的选取与接入(已完成)针对Python项目,使用了两种解析工具——Pylint和Flake8。Pylint主要用于代码语法检查,包括命名规范、注释规范、缩进规范等;Flake8主要用于检查代码中含有的错误和警告。3.代码风格检测工具的选取与接入(已完成)针对代码风格和排版问题,选取了Black和YAPF两种工具接入到系统中。用户可以通过系统的设置界面选取任意一种工具进行检测。4.静态代码分析工具的选取与接入(已完成)静态代码分析工具可以用于检查代码的安全性、可扩展性等方面的问题,提高代码的质量。本系统采用了CodeClimate和SonarQube两种静态代码分析工具,并将两种工具的检测结果通过接口对外输出。5.用户模块的设计与实现(已完成)系统包括用户模块和管理员模块。用户可以通过注册、登录、修改密码等功能进行个人信息的管理,也可以查看自己上传的代码并进行代码质量检测;管理员可以对用户上传的代码、检测结果等进行管理。6.前端页面的设计与实现(已完成)前端页面采用了Bootstrap框架,并使用了jQuery实现了动态效果。实现了登录、注册、代码上传、代码检测、查看历史检测结果等功能的页面。四、下一步计划1.完善测试用例测试用例将对系统的各项功能进行全面的测试,发现和修复潜在的问题。2.增加代码库功能增加代码库功能,用户上传的代码将归类保存,方便用户在自己的代码库中搜索和管理代码,也可以在搜索结果中进行代码检测。3.增加邮件通知功能当用户上传的代码检测完成后,系统将向用户发送检测结果,并提供详细的批注和建议。4.接入代码对比工具接入代码对比工具,方便用户进行代码的对比和比较,提高代码的合并和协作能力。五、总结本项目目前已经完成了数据库设计、代码解析工具的选取与接入、代码风格检测工具的选取与接入、静态代码分析工具的选取与接入、用户模块的设计与实现、前端页面的设计与实现等任务,实现了用户上传代码并进行代码质量检测的功能。后续将继续完善测试用例、增加代码库功能、增加邮件通知功能、接入代码对比工具,并实现更多的功能,以提高系统的可用性和稳定性。