SonarQube 代碼分析工具

??親愛的技術愛好者們,熱烈歡迎來到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很開心能在CSDN上與你們相遇~??

在這里插入圖片描述

本博客的精華專欄:
【自動化測試】 【測試經驗】 【人工智能】 【Python】


在這里插入圖片描述

??全面掌握 SonarQube:企業代碼質量保障的利器 ??

在當今 DevOps 流水線中,代碼質量早已不再是“事后審查”的對象,而應是持續集成過程中的重要一環。SonarQube 作為一款功能強大、支持多語言的靜態代碼分析平臺,正被越來越多的企業采納,用于構建更加健壯、可維護、安全的代碼基礎。

本文將帶你系統了解 SonarQube,從核心概念、部署方式、與 CI/CD 集成,到實戰配置與問題排查,適合初學者快速上手,也幫助進階者深入掌握其價值。


??一、什么是 SonarQube?

SonarQube 是一款開源的代碼質量管理平臺,它可以:

  • 進行 靜態代碼分析(Static Code Analysis)
  • 檢測 代碼異味(Code Smells)
  • 分析 安全漏洞與熱點問題
  • 統計 重復代碼、復雜度、測試覆蓋率

支持 20+ 種語言,如 Java、JavaScript、TypeScript、Python、C/C++、Kotlin、Go 等,且提供豐富插件和企業級功能(如權限控制、分支分析、Pull Request 檢查等)。


??二、SonarQube 架構與核心概念

在這里插入圖片描述

?? 核心組件:

組件 說明
SonarQube Server 管理 Web UI、規則、質量閾值等
Sonar Scanner 客戶端工具,用于本地或 CI 中分析項目</

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/92402.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/92402.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/92402.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

vmware vsphere esxi6.5 使用工具導出鏡像

注&#xff1a;為什么使用這個工具&#xff0c;我這邊主要因為esxi6.5自身bug導致web導出鏡像會失敗一、下載VMware-ovftool到本地系統&#xff08;根據你的操作系統版本到官網下載安裝&#xff0c;此處略&#xff09;以下內容默認將VMware-ovftool安裝到windows 本地系統為例。…

ES 踩坑記:Set Processor 字段更新引發的 _source 污染

問題背景 社區的一個伙伴想對一個 integer 的字段類型添加一個 keyword 類型的子字段&#xff0c;然后進行精確匹配的查詢優化&#xff0c;提高查詢的速度。 整個索引數據量不大&#xff0c;并不想進行 reindex 這樣的復雜操作&#xff0c;就想到了使用 update_by_query 的存量…

如何徹底搞定 PyCharm 中 pip install 報錯 ModuleNotFoundError: No module named ‘requests’ 的問題

如何徹底搞定 PyCharm 中 pip install 報錯 ModuleNotFoundError: No module named ‘requests’ 的問題 在使用 PyCharm 開發 Python 項目時&#xff0c;ModuleNotFoundError: No module named requests 是一個常見但令人頭疼的問題。本篇博文將從環境配置、原因分析到多種解…

powerquery如何實現表的拼接主鍵

在做表過程中&#xff0c;有時候沒有基表&#xff0c;這個時候就要構造完整的主鍵&#xff0c;這樣才可以使之后匹配的數據不會因為主鍵不全而丟失數據 我的處理方法是吧多個表的主鍵拼在一起然后去重&#xff0c;構造一個單單之后之間的表作為基表去匹配數據 所以就喲啊用到自…

今日Github熱門倉庫推薦 第八期

今日Github熱門倉庫推薦2025-07-22 如果讓AI分別扮演 后端開發人員和前端開發人員&#xff0c;然后看看他們分別對github每天的trending倉庫感興趣的有哪些&#xff0c;并且給出他感興趣的理由&#xff0c;那會發生什么呢&#xff1f; 本內容通過Python AI生成&#xff0c;項…

Dify-13: 文本生成API端點

本文檔提供了有關 Dify 中與文本生成相關的 API 端點的全面信息。文本生成 API 支持無會話持久性的單次請求文本生成&#xff0c;使其適用于翻譯、摘要、文章寫作等非對話式人工智能應用場景。 概述 文本生成 API 端點允許開發人員將 Dify 的文本生成功能集成到不需要維護對話上…

Leetcode 3620. Network Recovery Pathways

Leetcode 3620. Network Recovery Pathways 1. 解題思路2. 代碼實現 題目鏈接&#xff1a;3620. Network Recovery Pathways 1. 解題思路 這一題我最開始想的是遍歷一下所有的網絡路徑&#xff0c;不過遇到了超時的情況。因此后來調整了一下處理思路&#xff0c;使用二分法的…

鏈路備份技術(鏈路聚合、RSTP)

一、鏈路聚合&#xff01;鏈路備份技術之一-----鏈路聚合&#xff08;Link Aggregation&#xff09;被視為鏈路備份技術&#xff0c;核心原因在于它能通過多條物理鏈路的捆綁&#xff0c;實現 “一條鏈路故障時&#xff0c;其他鏈路自動接管流量” 的冗余備份效果&#xff0c;同…

PyTorch新手實操 安裝

PyTorch簡介 PyTorch 是一個基于 Python 的開源深度學習框架&#xff0c;由 Meta AI&#xff08;原 Facebook AI&#xff09;主導開發&#xff0c;以動態計算圖&#xff08;Define-by-Run&#xff09;為核心&#xff0c;支持靈活構建和訓練神經網絡模型。其設計理念高度契合科…

Element Plus Table 組件擴展:表尾合計功能詳解

前言在現代數據驅動的社會中&#xff0c;數據分析和統計成為了非常重要的任務。為了更有效地分析數據和展示統計結果&#xff0c;前端開發人員可以使用Vue框架和Element Plus組件庫來實現數據的統計和分析功能。以下是一個關于如何在 Element Plus 的 el-table 組件中實現行匯總…

神經網絡 非線性激活層 正則化層 線性層

神經網絡 非線性激活層 作用&#xff1a;增強模型的非線性擬合能力 非線性激活層網絡&#xff1a; class activateNet(nn.Module):def __init__(self):super(activateNet,self).__init__()self.relu nn.ReLU()self.sigmoid nn.Sigmoid()def forward(self,input):#output sel…

【Vue進階學習筆記】組件通信專題精講

目錄前言props 父傳子原理說明使用場景代碼示例父組件 PropsTest.vue子組件 Child.vue自定義事件 $emit 子傳父原理說明使用場景代碼示例父組件 EventTest.vue子組件 Event2.vueEvent Bus 兄弟/跨層通信原理說明使用場景代碼示例事件總線 bus/index.ts兄弟組件通信示例Child2.v…

【PTA數據結構 | C語言版】求最小生成樹的Prim算法

本專欄持續輸出數據結構題目集&#xff0c;歡迎訂閱。 文章目錄題目代碼題目 請編寫程序&#xff0c;實現在帶權的無向圖中求最小生成樹的 Prim 算法。 注意&#xff1a;當多個待收錄頂點到當前點集的距離等長時&#xff0c;按編號升序進行收錄。 輸入格式&#xff1a; 輸入首…

【加解密與C】Rot系列(四)RotSpecial

RotSpecial 函數解析RotSpecial 是一個自定義函數&#xff0c;通常用于處理特定的旋轉操作&#xff0c;尤其在圖形變換或數據處理中。該函數可能涉及歐拉角、四元數或其他旋轉表示方法&#xff0c;具體行為取決于實現上下文。以下是關于該函數的通用解釋和可能的使用方法&#…

【機器學習深度學習】LLaMAFactory中的精度訓練選擇——bf16、fp16、fp32與pure_bf16深度解析

目錄 前言 一、 為什么精度如此重要&#xff1f;—— 內存、速度與穩定性的三角博弈 二、 四大精度/模式詳解&#xff1a; bf16, fp16, fp32, pure_bf16 三、 關鍵特性對比表 ▲四大計算類型核心對比表 ▲ 顯存占用對比示例&#xff08;175B參數模型&#xff09; ▲LLa…

C# 基于halcon的視覺工作流-章21-點查找

C# 基于halcon的視覺工作流-章21-點查找 本章目標&#xff1a; 一、檢測顯著點&#xff1b; 二、Harris檢測興趣點&#xff1b; 三、Harris二項式檢測興趣點&#xff1b; 四、Sojka運算符檢測角點&#xff1b; 五、Lepetit算子檢測興趣點&#xff1b;一、檢測顯著點 halcon算子…

(11)機器學習小白入門YOLOv:YOLOv8-cls epochs與數據量的關系

YOLOv8-cls epochs與數據量的關系 (1)機器學習小白入門YOLOv &#xff1a;從概念到實踐 (2)機器學習小白入門 YOLOv&#xff1a;從模塊優化到工程部署 (3)機器學習小白入門 YOLOv&#xff1a; 解鎖圖片分類新技能 (4)機器學習小白入門YOLOv &#xff1a;圖片標注實操手冊 (5)機…

Grafana | 如何將 11.x 升級快速到最新 12.x 版本?

[ 知識是人生的燈塔&#xff0c;只有不斷學習&#xff0c;才能照亮前行的道路 ]&#x1f4e2; 大家好&#xff0c;我是 WeiyiGeek&#xff0c;一名深耕安全運維開發&#xff08;SecOpsDev&#xff09;領域的技術從業者&#xff0c;致力于探索DevOps與安全的融合&#xff08;Dev…

Dubbo + Spring Boot + Zookeeper 快速搭建分布式服務

Dubbo Spring Boot Zookeeper 快速搭建分布式服務 本文將詳細介紹如何基于 Dubbo、Spring Boot 和 Zookeeper 快速搭建一個簡單的分布式服務調用場景&#xff0c;包含服務提供者&#xff08;Provider&#xff09;、服務消費者&#xff08;Consumer&#xff09;及公共接口&…

五分鐘掌握 TDengine 數據文件的工作原理

小 T 導讀&#xff1a;今天我們來探討一下——TDengine中的時序數據到底是如何存儲的&#xff1f; 在上一期的文章《五分鐘掌握 TDengine 時序數據的保留策略》中&#xff0c;我們知道了TDengine是如何按照時間段對數據進行分區來管理數據的。 接下來&#xff0c;我們和大家一起…