Эффективные методы статического анализа кода для улучшения качества кода

Как повысить эффективность статического анализа кода за счет наслоения предиктивного выбора тестов

Компьютерное программирование прошло долгий путь со времен расцвета перфокарт. Прошли те времена, когда программисты вручную программировали задачу, пробивая отверстия в бумажной карточке, трижды проверяя ее на правильность и надеясь, что она сработает, когда они, наконец, выполнят программу.

Сегодня разработчики могут получить отзыв о правильности строки кода, как только они введут ее в свой редактор кода — это далеко от процесса разработки перфокарты благодаря инновациям в области статического анализа кода.

Статический анализ кода может выявлять и предотвращать проблемы на ранних этапах процесса разработки программного обеспечения, но не без риска сжигания ресурсов. Хотя статический анализ кода может быть ценным инструментом для повышения качества и надежности программного обеспечения, вы можете увеличить его ценность, выполнив анализ влияния тестирования и добавив прогнозирующий выбор теста.

Статический анализ кода означает анализ исходного кода на наличие проблем без его выполнения. Это отличается от динамического тестирования кода, которое запускает исполняемый файл и проверяет правильность поведения.

Статические анализаторы используют алгоритмы и наборы правил для выявления потенциальных проблем, классифицируют их по серьезности и влиянию и передают проблемы разработчикам для сортировки и устранения.

Читайте дальше, чтобы узнать больше о различных типах статического анализа и о том, как повысить его эффективность, наслаив предиктивное тестирование. Выбор.

Обзор методов статического анализа кода

Методы статического анализа кода используются для выявления потенциальных проблем в коде до его развертывания, что позволяет разработчикам вносить изменения и повышать качество программного обеспечения. Три метода включают анализ синтаксиса, анализ потока данных и управления, а также анализ безопасности.

Анализ синтаксиса

Синтаксический анализ включает проверку кода на наличие синтаксических ошибок и нарушений стандартов кодирования, таких как отсутствие квадратных скобок, недопустимые имена переменных и неправильный отступ. Большинство современных IDE имеют встроенный анализ синтаксиса. Например, в Visual Studio и Visual Studio Code анализ кода встроен в функцию Intellisense. На приведенном ниже снимке экрана Visual Studio 2022 выявляет синтаксическую ошибку C# из-за отсутствия точки с запятой еще до того, как код скомпилирован.

Анализ синтаксиса помогает разработчикам выявлять ошибки еще до того, как они нажмут кнопку "Выполнить".

Анализ потока данных и управления

Этот метод включает в себя отслеживание потока данных в коде для выявления потенциальных проблем, таких как неинициализированные переменные, нулевые указатели и условия гонки данных. Анализ потока управления аналогичен и помогает выявлять такие ошибки, как бесконечные циклы и недостижимый код. Многие современные компиляторы имеют встроенный анализ потока данных и анализ потока управления. Они отображают любые результаты в виде предупреждений или ошибок во время компиляции.

Например, набор инструментов Clang для семейства языков C автоматически выполняет анализ потока во время компиляции. Для языков, которые не компилируются, например Python, вы можете вручную использовать data & инструмент анализа потока управления, такой как CodeQL.

Анализ безопасности

Статический анализ безопасности включает проверку кода на наличие потенциальных уязвимостей безопасности, таких как переполнение буфера, межсайтовый скриптинг и атаки путем внедрения. Они также могут сканировать ваши сторонние зависимости на наличие пакетов с известными уязвимостями и обнаруживать учетные данные, зарегистрированные в вашем исходном коде.

Инструменты статического тестирования безопасности приложений (SAST) включают:

• Код Сник
• Microsoft CredScan
• Расширенная безопасность Github
• SemGrep

Пример: тестирование безопасности статического приложения с помощью SemGrep

SemGrep – популярный бесплатный инструмент статического анализа безопасности приложений. Запуск анализатора безопасности SemGrep в проекте с небезопасным кодом, таком как OWASP Juice Shop, обнаруживает десятки уязвимостей в системе безопасности. код.

Преимущества статического анализа кода: качество, предотвращение, стоимость

1. Повышение качества и надежности кода. Статический анализ расширяет возможности разработчиков, помогая выявлять проблемы на ранней стадии. В результате получается более качественный и надежный код.
2. Раннее выявление и предотвращение проблем. Вместо того, чтобы искать ошибку, когда она уже вызывает проблемы у клиентов, статический анализ может помочь найти их еще до первого запуска кода.
3. Повышение эффективности и экономия средств. Нет необходимости повторно запускать тесты в вашем наборе CI/CD, если разработчики могут выявлять проблемы на ранней стадии с помощью статического анализа. Это снижает затраты на облачные вычисления и ускоряет темпы разработки.

Проблемы и рекомендации по использованию статического анализа кода

Хотя статический анализ кода помогает командам выявлять проблемы раньше, он не является идеальным подходом и может привести к ложным срабатываниям и ложным отрицательным результатам, а также ограничен набором инструментов.

Ложные срабатывания

Если вы спросите любого разработчика, что ему не нравится в инструментах статического анализа, вы снова и снова услышите один ответ: ложные срабатывания.

Статические анализаторы используют эвристику и наборы правил для определения результатов в строке кода. Однако они не идеальны и часто выдают результаты, которые на самом деле не выдаются в контексте.

Для следующей строки примера кода:

// Set the password policy so that user passwords expire after 365 days.
passwordExpiry = 365;

Неискушенный статический анализатор безопасности видит строку «пароль» и помечает ее как учетные данные в исходном коде. При осмотре видно, что это не секрет и не требует изменения кода. Разработчику требуется дополнительное время, чтобы исследовать эту проблему и пометить ее как ложноположительную, что может вызывать разочарование.

Ложноотрицательные результаты

Программный код может быть сложным, и статические анализаторы могут упустить нюансы ситуации. Поэтому вы не можете полагаться на статические анализаторы, чтобы найти 100% ошибок, которые вы пишете.

В вашей облачной среде есть два почти идентичных файла конфигурации сервера: serverprod.config (рабочая среда) и servertest.config.dev (тестовая среда).

Статический анализатор настроен на сканирование файлов с расширением .config и правильно находит проблемы в serverprod.config, но пропускает те же проблемы в servertest. config.dev, потому что это не соответствует его шаблону имени файла.

Использование нескольких инструментов и подходов

Не существует универсального инструмента статического анализа. Многие из них специализированы для различных сред, типов файлов и типов сканирования. Организации может понадобиться один инструмент для сканирования безопасности, другой инструмент для внешнего интерфейса Typescript, третий инструмент для сканирования внутреннего интерфейса Golang и еще один статический анализатор для файлов конфигурации сервера Terraform. Каждый инструмент приносит пользу, но настройка и обслуживание всех их может быть обременительной.

Инструменты статического анализа кода

Вот некоторые из лучших инструментов для статического анализа кода:

1. SonarQube: популярный инструмент статического анализа кода с открытым исходным кодом, который поддерживает широкий спектр языков программирования и интегрируется с различными инструментами сборки и развертывания.

2. Checkstyle: инструмент статического анализа кода с открытым исходным кодом, который проверяет стиль кодирования и нарушения соглашений в коде Java.

3. FindBugs: инструмент статического анализа кода с открытым исходным кодом, который выявляет потенциальные проблемы в коде Java, включая проблемы с производительностью, уязвимости в системе безопасности и нарушения стандартов кодирования.

4. PMD: инструмент статического анализа кода с открытым исходным кодом, который проверяет наличие проблем в различных языках программирования, включая Java, C++ и Python.

5. Veracode: коммерческий инструмент статического анализа кода, предлагающий ряд функций для выявления и устранения уязвимостей безопасности в программном обеспечении.

6. Coverity: коммерческий инструмент статического анализа кода, предназначенный для выявления и предотвращения дефектов безопасности в коде.

7. ESLint: проект с открытым исходным кодом, помогающий находить и устранять проблемы в коде JavaScript. Если вы используете TypeScript, ознакомьтесь с вариантом typescript-eslint.

Эти инструменты предлагают ряд функций, поддерживают разные языки программирования и имеют разные типы лицензий на программное обеспечение. При выборе инструмента статического анализа кода важно учитывать лицензирование и конкретные потребности и требования организации.

Пример: статический анализ кода JavaScript с помощью ESLint

Вот простой пример статического анализа кода JavaScript с использованием ESLint:

В этой единственной строке кода есть две проблемы, которые ESLint быстро находит:

1. В строках необходимо использовать двойные кавычки.
2. Переменной присваивается значение, но она никогда не используется.

Выявляя и устраняя эти проблемы с помощью статического анализа кода, организации могут повысить качество и надежность своего программного обеспечения. Хотите попробовать ESLint самостоятельно? Вы можете использовать игровую площадку ESLint Playground онлайн.

Статический анализ кода и прогнозный выбор тестов

Прогнозирующий выбор тестов – это метод, использующий машинное обучение для анализа результатов предыдущих тестов. и прогнозировать, какие тесты, скорее всего, не пройдут в будущем. Это можно использовать в сочетании со статическим анализом кода для повышения эффективности и результативности процесса тестирования.

Статический анализ — это только один из аспектов стратегии обеспечения качества программного обеспечения.

Большинство организаций используют статический анализ для расширения своих функциональных сквозных тестов программного обеспечения. Тесты статического анализа — это только один из типов тестов, которые могут выполняться в конвейере CI/CD.

Прогнозирующий выбор тестов может помочь в анализе статического кода, отдавая приоритет тестированию кода, который с наибольшей вероятностью содержит проблемы. Анализируя результаты прошлых тестов и выявляя закономерности, которые коррелируют со сбоями, Предиктивный выбор тестов может помочь сосредоточить усилия по тестированию на наиболее важных или проблемных областях кода. Это может помочь обеспечить выявление и устранение наиболее важных проблем как можно скорее, а также сократить время и ресурсы, затрачиваемые на ненужное тестирование.

В целом, совмещая Predictive Test Selection со статическим анализом кода, организации могут повысить эффективность и результативность своего процесса тестирования, а также обеспечить качество и надежность своего программного обеспечения.

Заключительные мысли

Статический анализ — важный инструмент в арсенале организации для поддержания качества кода. Это может уменьшить дефекты кода и повысить удобство сопровождения, но также может изобиловать ложными срабатываниями и может потребовать нескольких инструментов для охвата, необходимого вашей организации.

Даже несмотря на эти проблемы, статический анализ является важным аспектом для любой организации в создании качественного кода.

Выполняйте более быстрый и интеллектуальный статический анализ кода с помощью Predictive Test Selection< strong>. Он легко интегрируется с вашей CI, независимо от типа теста, частоты коммитов или количества ветвей.

Predictive Test Selection может сократить время простоя на 70%. Предоставьте своим разработчикам отличный опыт статического анализа с интеллектуальным масштабируемым тестированием.