点击图片查看原图SonarSource简介
如何使这一切一起工作？从编码到升级您的构建, SonarSource 产品将支持整个软件开发生命周期, 以管理代码质量、降低风险并终提供更好的软件。当编码
在存在问题之前修复它们。不需要处理质量问题的hao方法是不首先将其注入。这是 SonarLint 的首要任务作为 ide 的扩展, 它可为开发人员提供新的 bug 和质量问题的即时反馈。编码推当推
将自动和手动代码复查结合在请求上, 以启用受教育的合并。拉请求是进行代码复查的jia场所, 因为它们是在功能完成但尚未合并到主分支中时创建的。请求分析器将运行自动代码分析, 并在请求中直接提供结果以及其他任何评论, 这些都是发生的, 允许负责合并的人做出有教养的决定。当促进
SonarQube 是代码升级到测试和生产环境的收费门。质量门是一个主要的, 现成的 SonarQube 功能。它提供了在每次分析时都能知道应用程序是否通过或失败发布条件的能力。换句话说, 它告诉您在每个分析应用程序是否准备好生产 "上"。因此, 在推广文的物之前, devOps 将被用作守门人。促进管理投资组合当管理
SonarQube 充当散热器, 可维护性、可靠性和安全性。组织的管理层必须能够评估与其应用程序相关的风险。这种能力来自于企业包中的治理产品, 以及将项目合并到一个结构化的应用程序组合中。
代码质量是一个不断增长的市场, 它是分析师对其大规模采用和大量投资回报的雷达。
认知的复杂性提供了一个新的衡量如何硬编码是理解-一个罢工开发商的直觉正确的。下载白皮书本文描述了认知的复杂性, 提出了一种新的度量方法, 以更准确地测量法的相对理解。在这样做的时候, 它解决了这个领域中圈复杂度的缺点。圈复杂度使用数学模型来评估方法, 对测试所需的工作量进行精que测量, 但不准确地测量需要了解它们的工作量。认知的复杂性打破了使用数学模型评估软件可维护性的实践。它从由圈复杂度所设置的先例开始, 但使用人工判断来评估结构应如何计算, 并决定应将哪些内容添加到整个模型中。结果是, 它产生了方法复杂性评分, 使程序员对可维护性的相对评估比以前的模型更公平。
使用SonarQube进行PL / SQL分析 - 配置
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SonarQubePLSQL2在这个关于使用SonarQube分析PL / SQL代码的新系列的第yi篇文章中，我们看到了如何组织我的分析环境：
一个文件夹C： SRC 与我所有的项目，
于每个项目的子目录，
不同的其他子目录，包括一个'.. Source'，其中包含要分析的源代码。
在我们的PL / SQL分析的情况下，这将被放在文件夹'C： SRC Demo PLSQL Source'中。
让我们看看如何用Jenkins来创建和配置SonarQube这个代码的分析。继续阅读→
Jean-Pierre FAYOLLE于2013年12月27日发布了SonarQube - PL / SQL。
使用SonarQube - 组织进行PL / SQL分析
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SonarQubePLSQL1现在我更新了我的源代码分析环境，随着SonarQube或SonarQube-Runner和Jenkins的升级，时间已经到来更新了一个应用和演示的存储库。继续阅读→
此条目发布于2013年12月22日由Jean-Pierre FAYOLLE发行的SonarQube - PL / SQL。
