代码挖掘终极指南：5 大工具和 8 个用例

软件开发注重在尽可能短的时间内交付高质量的软件。然而，据报道 49% 的软件开发项目失败了。研究人员部署不同的数据挖掘技术和工具来查找和修复错误，以防止如此高的失败率并缩短项目时间。有两个学术领域：

·1、规则挖掘：一种提取和分析规则以在新项目中改进和复制它们的方法。

·2、代码挖掘：一门检测克隆、复制和粘贴代码片段的学科。

我们已经介绍了业务规则挖掘。在本文中，我们重点解释代码挖掘，以便项目经理和软件开发人员可以获得必要的知识。

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什么是代码挖掘？

代码挖掘是软件存储库挖掘中的一项技术，用于从软件代码存储库中提取有用的信息和见解。它涉及：

·1.分析软件项目的代码库

·2.收集数据和指标

·3.改进软件开发过程。

代码挖掘可以应用于：

1.识别代码变化的模式和趋势

2.评估代码库质量

3.发现潜在的错误和漏洞

4.生成报告和可视化内容。

什么是代码挖掘工具？

根据项目的具体目标和问题，开发人员可以选择各种工具来挖掘他们的代码。已部署在代码挖掘中的一些工具包括：

1.静态代码分析工具：这些工具分析代码并指出潜在问题，例如错误、安全漏洞和性能瓶颈。

2.数据挖掘工具：数据挖掘平台可以发现数据中的模式和趋势。它们可以帮助识别代码不同部分之间的关系，并发现可能不会立即显现的隐藏见解。发现顶级数据科学工具。

3.机器学习工具：使用算法和统计模型的智能工具（例如分类、聚类和回归分析）可以学习模式并根据数据做出预测。

4.可视化工具：可视化工具可以创建图形、图表和图解，帮助开发人员轻松理解复杂数据并识别模式。

5.集成开发环境 (IDE)：许多 IDE 包含用于代码挖掘的内置工具，例如代码导航、重构和代码分析。 

代码挖掘的步骤是什么？

通常，代码挖掘包含6个步骤：

1.收集数据：第一步是从软件代码存储库（例如 GitHub 和 Bitbucket）收集数据。这些数据可能包括源代码、版本控制历史、错误报告和其他相关信息。

2.整理数据：由于收集的数据往往嘈杂且非结构化，开发人员或测试团队必须通过过滤掉不相关的数据、删除重复项和重新格式化 来清理和整理数据。

3.识别特征：数据准备就绪后，团队必须寻找模式和趋势来识别有助于进一步分析的特征。

4.分析：使用第三步中提取的特征，开发人员和测试人员必须应用机器学习和统计方法（例如分类或回归）来进行预测。

5.可视化：虽然这是一个可选步骤，但建议编码挖掘团队可视化他们的分析结果，以简化沟通。

6.解释和改进：最后，代码挖掘团队必须专注于解释结果并开始实施他们得出的见解。他们可以检测代码中需要改进的地方，告知开发人员未来的开发决策，或报告新的见解。

代码挖掘的 8 个用例/应用

代码挖掘可以帮助软件开发人员和测试人员的一些方法包括：

1. 了解代码库

代码挖掘使开发人员能够识别数据模式和趋势，从而更深入地了解代码库。通过提高代码库的可见性，开发人员可以在优化、重构或扩展代码之前做出更好的决策。

2.提高代码质量 

代码质量从三个方面进行分析（见图1）：

1.功能质量：软件必须按照预期为用户提供功能。它必须几乎没有缺陷，具有用户友好的界面和功能良好的用户工作流程。

2.结构质量：代码必须结构良好。结构质量考虑代码的可测试性、可维护性、效率和安全性。

3.流程质量：重点评估软件开发和交付的整个流程的质量。流程质量属性通常包括满足时间和成本约束。

图 1：代码质量的三个方面及其相互关系的说明

代码挖掘可以通过分析代码库并识别潜在问题来改善代码质量的前两个方面，例如：

·错误和失误

·安全问题

·代码异味包括可维护性问题（例如复杂性增加）、混乱的代码（例如重复的代码）和复杂维护（例如复杂的代码）。

快速提示：利用流程挖掘软件来评估流程质量和项目绩效。

3. 简化变更影响分析

通过添加新功能或提高软件质量，开发人员会更改代码，从而需要修改整个源代码。例如，给定函数的更改将导致依赖于此更改函数的其他函数的更改。

程序员需要进行变更影响分析以了解后果（见图2）。变更影响分析的顺序如下：

1.确定变更

2.运行变更影响分析来查看效果

3.实施并测试变更

图 2：变更影响分析流程示例

代码挖掘可用于分析对代码库所做更改的影响。开发人员可以了解更改将如何影响其余代码，并识别潜在风险或冲突以采取预防措施。在文献中，自 2005 年以来，软件存储库挖掘已成为应用影响更改分析的突出工具（见图3）。

图 3：多年来用于变革影响分析的技术分布

4.提高绩效

代码挖掘可以通过自动分析代码库来优化开发人员的绩效，节省时间和精力。因此，开发人员和测试人员可以将更多时间分配给更高附加值的任务，例如修复关键问题或开发新功能。

5. 加快错误分析和调试

通常，一个开发项目大约需要2到12个月。管理层和客户催促开发人员尽快完成项目，导致开发人员忽视测试阶段。然而，快速的调试阶段可以提高产品质量，同时缩短时间（见图4）。

图4：调试过程说明

代码挖掘可以帮助开发人员快速有效地进行调试

·分析错误报告和代码历史

·找出问题的根本原因

·发现导致错误和失误的变化

6. 启用代码重构

代码重构是一系列清理并将脏代码或嘈杂代码转变为标准且漂亮的代码的活动。

代码挖掘可以识别需要重构的代码区域，例如重复代码或复杂代码块。这样，开发人员可以提高代码库的可维护性和可读性。

7. 促进代码审查

代码审查是程序实施后检查其源代码的质量保证活动。代码审查可以发现给定程序中 75% 的缺陷，这就是为什么它们对于维护和改进软件至关重要。

代码挖掘可以促进代码审查，因为它可以轻松分析开发人员所做的代码更改和错误修复。因此，审查人员可以识别潜在问题并向开发人员提供反馈。

8. 增强预测性维护

预测性维护是指预测问题以便能够预防问题并维护系统或软件的努力。

开发人员可以应用代码挖掘，根据代码中的模式和趋势预测何时需要维护。这样，他们可以主动维护代码并降低意外停机的风险。

原文始发于微信公众号（StaticCodeAnalysis）：代码挖掘终极指南：5 大工具和 8 个用例