前に書いた ESLint と Prettier の共存設定とその根拠について が公式推奨が変わったことにより一部間違った情報になっているのでその訂正記事です。 該当記事に書いた内容は Prettier と ESLint の関係を読み解く上で役立つ情報だと思うので、警告とこのページへのリンクを書いた上でそのまま残しておきます。 (追記) この記事の内容も間違った内容を書いていました。なので一度大幅な訂正をしています。prettier-eslint も推奨ではありません。 変更点の要約 Prettier と ESLint の組み合わせについて公式 の推奨方法が変わりました。 きっといつかこの情報も古くなるので直リンクではなく、ドキュメントの GitHub のリンクを貼っておきます。 ドキュメント自体のリンクはこちらです。 新しいドキュメントを要約すると、 Linter と Formatter

tl;dr go/types パッケージがめちゃくちゃ便利 https://golang.org/pkg/go/types/ https://github.com/golang/example/tree/master/gotypes gouml の紹介 Goのコードを静的解析し、PlantUMLのコードを吐くパーサを開発している。 github.com 例えばGo言語で書かれたこのソースファイルを渡すと、 package main type Human struct { Name string Age Age } type Age int func (a Age) IsAdult() bool { return a >= 20 } 以下のような PlantUML コードが生成される。 package "main" { class "Age" as main.Age <<V,Orchid>>

A tool to detect bugs in Java and C/C++/Objective-C code before it shipsInfer is a static analysis tool - if you give Infer some Java or C/C++/Objective-C code it produces a list of potential bugs. Anyone can use Infer to intercept critical bugs before they have shipped to users, and help prevent crashes or poor performance.

Facebookは、Javaのコードを静的に解析してマルチスレッドプログラミングで発生するデータ競合のバグを発見するツール「RacerD」をオープンソースでリリースした。 アプリケーションのレスポンスを改善するうえで、マルチスレッド化は重要な選択肢のひとつです。 その一方で、マルチスレッドのアプリケーションは十分に注意深くプログラミングしないと、変数の値が予期しないタイミングでほかのスレッドから書き換えられるなどの問題が紛れ込みやすいものです。 しかもマルチスレッドに起因する問題は再現が難しく、一般に発見するのが困難です。 RacerDリリース：Facebookで1000以上ものバグを発見 Facebookは、こうしたデータ競合の問題を、コードを静的解析することで発見し、警告してくれるツール「RacerD」をオープンソースで公開しました。 Facebookの説明によると、RacerDはロッ

この記事はLint Advent Calendar 2016の6日目の記事です。 本記事では、インフラもLintしませんかという提案と、そのために今作っているツールの紹介をします。 TL;DR Infrastructure as Codeによってソフトウェア開発の良いプラクティスが活用できるようになった つまり、Lintの知見もインフラに活用できるはず 試しにTerraformのテンプレートをLintするTFLintを作りました Infrastructure as Codeがもたらした恩恵 Infrastructure as Codeは既に広く知られるようになった考え方だと思います。ここまで普及したのは、AWSなどのIaaSの存在ももちろんあったと思いますが、ソフトウェア開発におけるGitによるバージョン管理や、PR駆動開発などの良いプラクティスが広く開発者に受け入れられていたことが背景に

2015/11/15 Cygames Tech Fes

あらすじ ソフトウェアの中の依存関係について 正規表現で抽出できることとその限界 コードの依存関係を抽出するツール rexdep を作りました ソフトウェアの構造を概観するには あなたは、大きなソフトウェアを目にした時、何をしますか？ ファイルが何十、何百もある時、どこから読みますか？ ソフトウェアが巨大になると、そのコードの構造を把握するのは難しくなります。 特にプロジェクトに入りたての人にとって巨大なコードベースを一目で理解することは難しく、細かなタスクをこなしていく中で徐々に「どこに何が書いてあるか」を理解していくしかありません。 ソフトウェアによってはモデルとコントローラ、データベースとビューと言った具合にコードが分かれており、これくらいの分類はディレクトリ名を見れば理解できるかもしれません。 しかしそのようなざっくりとしたコードの分類が分かったところで、ソフトウェアの構造を理解し

Facebook、静的コード解析ツール「Infer」を公開。Objective-C/Java/Cコードのバグを指摘してくれる Inferが対応するコードはAndroidのJavaとiOSのObjective-C、およびC。現時点ではAndroidとJavaではNullPointerExceptionおよびリソースのリーク。iOSとCコードではメモリーリークを発見してくれます。 実際にプログラムを実行することなくバグを発見しようとする静的コード解析は、コードをビルドしてテストプログラムなどを実行するよりも迅速にバグを発見できる方法として期待されています。 Inferも、Facebookがより早く高い品質のソフトウェアをデリバリする目的で開発されたものです。下記はInferを発表したブログ「Open-sourcing Facebook Infer: Identify bugs before y

この時点でブラウザから[IPアドレス]:8080でJenkinsにアクセスできるようになる。 また、macのローカルにJenkinsを立ち上げる場合は$brew install jenkinsでインストール後、ブラウザからlocalhost:8080にアクセスすればよい。 Jenkinsの初期設定 インストール後、まずは唯一のadminアカウントを設定し、また、自由にアカウントを作成することを禁止する。ここの設定は任意で。 ログイン認証の追加 Jenkinsの管理 > グローバルセキュリティの設定 セキュリティを有効化 にチェック アクセス制御 > ユーザー情報 > Jenkins のユーザーデータベース > ユーザーにサインアップを許可 にチェック アクセス制御 > 権限管理 > ログイン済みユーザーに許可 にチェック 保存 ユーザ作成 アカウント登録 > サインアップ ユーザー名、パス

8. SonarQubeとは • OSSのソースコード静的解析ツール – 様々な言語の解析をサポート(一部有料plugin) – サイト： http://www.sonarqube.org/ • 以前は「Sonar」と呼ばれていた • ライセンスは LGPL v3. • SonarSource社が追加言語のカバーやサポート

細かく書きたいけど、とりあえずメモだけ。 ステップ数が増ている なんらかの開発が行なわれている ステップ数が減っている リファクタリングが行なわれている? 単に仕様落ちしたコードが削除された可能性もある テストカバレッジが下がる テストが書かれていない ... ステップ数が増えている場合 テストが減っている ... ステップ数が変わらない場合 FindBugs 、 PMD 、 Android Lint の警告数が増えている 品質の低下、レビューが正しく行なわれていない CPD 警告数が増えている 品質の低下、レビューが正しく行なわれていない そろそろリファクタリングしたほうがいい Checkstyle 警告数が増えている 品質の低下、レビューが正しく行なわれていない Jenkins で継続的にビルドしたり、テストを行なうのは言うまでもなく大切だけど、こういった静的解析の数値をグラフ化してい

スイスSonarSourceは4月18日、ソースコードを分析してその複雑度や品質などを視覚化するツール「Sonar 3.0」をリリースした。2年ぶりのメジャーアップグレードとなり、新機能を含め40以上の強化が加わっている。 SonarはJavaおよびRubyで実装されたソースコード品質管理プラットフォーム。ソースコードを分析し、コードの行数やファイル数といった規模情報やクラス/パッケージ/メソッド数、コメント数、重複しているコードの割合、コーディング規約の遵守状況、コードの複雑性、テスト状況などをWebベースの管理画面で視覚的に表示できる。プラグインによりルールエンジンや新言語の追加も可能で、コア部分が対応している言語はJavaのみだが、CやC#、Flex、Groovy、PHPなどもプラグインによってサポートされる。Natural、PL/SQL、Visual Basic 6などをサポートす

ソースコードのなかでバグが多いのは、より高頻度に、かつ最近になって集中的に直している部分。これが、グーグルで採用された「バグ予測アルゴリズム」であることを、先月の記事「グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している」で紹介しました。 そのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」がオープンソースとして公開されています。 gitのレポジトリを分析 bugspotsはRubyで記述されており、gitのレポジトリから履歴を読み込んで分析し、どのモジュールにバグが含まれている確率が高いかを示してくれます。 以下のようにインストールして実行（説明ページから引用）。 $> gem install bugspots $> git bugspots /path/to/repo $> git bugspots . # (in current git directory)

テクマトリックスは2011年12月20日、Javaソースコードの静的解析/単体テストツールの新版「Jtest 9.1」（写真）を出荷した。新版では、ビルドプロセスにJtestのテスト機能を組み込めるようにした。価格は、開発者向けの最下位版「Professional Edition」で49万8000円（税別）。開発会社は米Parasoft。 Jtestは、Javaアプリケーションを対象とした単体テストツール。あらかじめ設定されている1000個以上のコーディングルールを用いてソースコードを静的解析する（ルールの追加やカスタマイズも可能）。テストケースの作成/実行機能やカバレッジ機能、実行時エラーの検出機能なども提供する。 今回の新版では、コンパイル/リンクなどのビルドのプロセスにJtestのテスト機能を組み込めるようにした。具体的には、ビルド自動化ツールであるAntやMavenの組み込み機能（

2011年10月4日、コベリティは、C/C++やJava、C#のソースコード解析ツールの新バージョン「Coverity Static Analysis 5.5」を発表しました。発見が難しく、誤動作の原因となるバグを効率よく検出できる同ツールの新バージョンでは、前バージョンに比べてコード解析速度が向上し、より広範囲な開発環境に対応できるよう強化が施されました。Coverity Static Analysisの特長や新機能から、ソースコード静的解析のメリットについて考えてみましょう。 テストケースの用意は不要。ビルド時に不具合を発見 「Coverity Static Analysis」は、C/C++やJava、C#の各言語で記述されたソースコードに含まれるバグを検出できるソフトウェア開発支援ツールです。大規模・複雑化するソフトウェア開発において、ソースコードの不具合は、出荷遅延や修正対応による

ある程度プログラマーとして経験を積めば、ソースコードを読んだときに、そのソースコードの良し悪しというものは、嗅覚を使って直感的に嗅ぎ分けることができるものです。実際、そのように体の感覚を使ってこのコードは不吉だと感じるところは実際大いにあり、コードの臭い（code smell)として知られています。 コードの臭い - リファクタリングの必要性を示す兆候 これはファウラーの名著 リファクタリング―プログラムの体質改善テクニック (Object Technology Series) 作者: マーチンファウラー,Martin Fowler,児玉公信,平澤章,友野晶夫,梅沢真史出版社/メーカー: ピアソンエデュケーション発売日: 2000/05メディア: 単行本購入: 94人 クリック: 3,091回この商品を含むブログ (312件) を見るでも紹介されており、こういった不吉な部分を適切に嗅ぎ分け

Debian開発者は12月16日、バグの検出と修正を支援するコード解析プロジェクト「Debian’s Automated Code Analysis（DACA）」を発表した。現在、「cppcheck」など2つのコード分析ツールがリストされている。 DACAは、Debianがディストリビューションするソフトウェアの品質を改善するためのツールを提供するプロジェクト。ソースコードに含まれる問題の検出や修正を支援すると同時に、ツール開発者には試験用のテストベッドを提供するとしている。 現在、C/C++向けの静的解析ツールのcppcheckと「checkbashisms」がある。プロジェクトを開始したRaphael Geissert氏によると、今後は他のツールの評価を進める計画で、ツールは最終的に20以上になる見通しだという。また、ツールの多くがCPUのリソースを消費するCPUバウンド型であるため、

Hudson等を使った継続的インテグレーションでは、テストの自動実行の他にも、ドキュメントの自動作成、コーディング規約の自動チェック、重複コードのチェック(DRY原則のチェック)等を行うことができるし、実行するべきである。 今回は、PHP＋Hudsonの環境でコードの重複を継続的にチェックできるようにしてみた。 phpcpdPHPでコードの重複を検査するには、phpcpdというツールを使うのが定番である。 phpcpdはpearコマンドでインストール可能だ。 なお、phpcpdを利用するためには、pearが1.9.1以上である必要がある。 インストール手順 pear upgrade pear pear channel-discover pear.phpunit.de pear channel-discover components.ez.no pear install phpunit/ph

Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

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