codacy scalameta

CODACY SCALA.META

這是Scala靜態代碼分析的Codacy引擎，構建在Scala.meta之上。檢查文檔部分以獲取更多信息。

發展

實施新模式：

通常，從實現測試文件開始是一個好主意。它包含新模式應檢測到的問題以及正確的所述問題的實現。這定義了模式應和不應檢測到的限制，並有助於避免誤報。要創建一個TestFile，將其添加到文檔/測試下的資源/您可以查看我們的基本插件中已經實現的測試

接下來，我們實現實際代碼。當前必須駐留在軟件包codacy.patterns中並實現codacy.base.Pattern接口。這意味著它必須實現def apply(tree:Tree):Iterable[Result] 。在大多數情況下，Scala.meta為我們提供的樹木collect方法足以滿足此目的。 Result包括一條Message （本身只是一個類型包裝的字符串）和一個可以通過傳遞scala.meta.Tree或scala.meta.Token來隱式獲得的Positionable 。

有時，人們可能想根據某些配置改變模式的行為。這種配置必須遵循一些基本規則，並將其傳遞給模式，作為構造函數中唯一的參數。規則是：

1. 它需要是一個案例課

2. 所有參數都需要定義默認值

3. 參數類型必須存在JSON讀者和作家。 （當前意味著原始類型和scala.util.matching.Regex ）

可以在“章節工具集成”中找到其他步驟：無需明確地將模式參數添加到patterns.json中定義的模式。有關完整示例，請查看現有模式

Quasiquotes：

https://github.com/scalameta/scalameta/blob/master/notes/quasiquotes.md

工具集成：

https://docs.codacy.com/reled-tools/tool-developer-guide/

使用“ SBT控制台”測試：

 import scala.meta._

val code = """ .... """

val tree = code.parse[Source]

codacy.patterns.Custom_Scala_ElseIf(tree)

//To see the tree structure:

tree.show[Structure]

用法

您可以通過以下操作來創建Docker：

 sbt docker:publishLocal

Docker帶有以下命令：

 docker run -it -v $srcDir:/src  <DOCKER_NAME>:<DOCKER_VERSION>

文件

工具開發人員指南

工具開發人員指南 - 使用Scala

測試

我們使用Codacy-Plugins檢驗來測試我們的外部工具集成。您可以按照此處的說明確保您的工具按預期工作。

什麼是Codacy？

Codacy是一種自動代碼審核工具，可監視您的技術債務，幫助您提高代碼質量，向開發人員教授最佳實踐，並幫助您節省代碼審核的時間。

在Codacy的功能中：

• 確定新的靜態分析問題
• 使用github，bitbucket/astash，gitlab提交和提取請求分析（以及直接的git存儲庫）
• 在提交和拉請求上的自動計算
• 與Slack，Hipchat，Jira，YouTrack集成
• 跟踪代碼樣式，安全性，錯誤傾斜度，性能，未使用的代碼和其他類別中的問題

Codacy還有助於跟踪代碼覆蓋範圍，代碼重複和代碼複雜性。

Codacy支持PHP，Python，Ruby，Java，JavaScript和Scala等。

免費的開源

Codacy是免費的開源項目。