http://habrahabr.ru/post/241103/


Недавно в нашем проекте потребовалось настроить мониторинг качества кода. Качество кода — понятие субъективное, однако давным-давно придумали множество метрик, позволяющих провести мало-мальски количественный анализ. К примеру, цикломатическая сложность или индекс поддерживаемости (maintainability index). Измерение подобного рода показателей — обычное дело для языков вроде Java или C++, однако (складывается впечатление) в питоньем сообществе редко когда кто-то об этом задумывается. К счастью, существует замечательный radon с xenon-ом, который быстро и качественно вычисляет упомянутые выше метрики и даже некоторые другие. Конечно, для профессиональных enterprise инструментов маловато, но все необходимое присутствует.

Кроме вычисления метрик, бывает также полезно провести анализ зависимостей. Если в проекте задекларирована архитектура, то между отдельными частями должны существовать определенные связи. Самый частый пример: приложение построено вокруг библиотеки, предоставляющей API, и весьма нежелательно выполнять действия в обход этого API. Другими словами, нехорошо ioctl-ить в ядро когда libc есть. Для питона есть несколько пакетов, строящих граф зависимостей между модулями, и snakefood показался мне самым удачным.

Помимо анализа зависимостей, не менее полезно определять копипасту, особенно, если в проекте задействованы джуниоры или другие люди, любящие «срезать углы болгаркой». Об этом собственно и пойдет речь в статье.

clonedigger

Наверняка науке известны коммерческие инструменты определения копипасты для Python, но основным критерием выбора была бесплатность. Первая же ссылка в поисковике вывела на clonedigger. За этот замечательный пакет говорим спасибо peter_bulychev. В статье 6-летней давности можно посмотреть презентацию, в ней находится описание алгоритма и пересказывать его смысла нет. Самое важное с прикладной точки зрения: pip install clonedigger, поддержки тройки нет, 3 года не обновлялся, есть дохленький форк на гитхабе. Ну и ладно! На 2.7.8 работает нормально, а мой проект всё равно насквозь пропитан six-ом.

Диггер представляет собой одноименную консольную утилиту, которой на вход подаются опции и путь к корню подопытного проекта. Умеет выплёвывать машиночитаемый XML по схеме CPD, если передать --cpd-output. Тем самым делает счастливым Violations Plugin в Jenkins-е.

Также у clonedigger есть супер крутая фича «не сканировать избранные директории» (--ignore-dir), позволяющая не краснеть за говнокод в тестах исключить из анализа сторонний код. Правда, реализована она самобытно:

def walk(dirname):
    for dirpath, dirs, files in os.walk(file_name):
        dirs[:] = (not options.ignore_dirs and dirs)  or [d for d in dirs if d not in options.ignore_dirs]
        ...

Пояснение: исключаются не относительные пути, а имена. Передавая, к примеру, «ext», вы исключите разом и «root/ext», и «root/foo/bar/ext», и «root/tests/ext» — пришлось потратить некоторое время, чтобы это осознать, и даже залезть в исходники.

Итак, после завершения работы диггера с нужной опцией появится XML с найденными клонами. Структура примерно такова:

<pmd-cpd>
  <duplication lines="13" tokens="40">
    <file line="853" path="tornado/auth.py"/>
    <file line="735" path="tornado/auth.py"/>
    <codefragment>
    <![CDATA[
    def _on_friendfeed_request(self, future, response):
        if response.error:
            future.set_exception(AuthError(
                "Error response %s fetching %s" % (response.error,
                                                   response.request.url)))
            return
        future.set_result(escape.json_decode(response.body))
    def _oauth_consumer_token(self):
        self.require_setting("friendfeed_consumer_key", "FriendFeed OAuth")
        self.require_setting("friendfeed_consumer_secret", "FriendFeed OAuth")
        return dict(
            key=self.settings["friendfeed_consumer_key"],
            secret=self.settings["friendfeed_consumer_secret"])
    ]]>
    </codefragment>
  </duplication>
  <duplication>
  ...
</pmd-cpd>

Здорово, когда можно в любой момент получить список клонов в CI, но для мониторинга, пожалуй, недостаточно. Нет пресловутой картинки, глядя на которую, менеджер проекта сможет составить мнение о масштабе бедствия.

Визуализация

Представляю на суд общественности скрипт для отображения величины взаимной копипасты в модулях проекта. На вход подаются имена двух файлов — XML от clonedigger и создаваемое изображение. Зависимости: matplotlib, scipy, xmltodict, cairo. Алгоритм работы:

1. Распарсить cpd
2. Построить матрицу величины клонирования между модулями
3. Кластеризовать модули по обратной матрице (т.е., по матрице расстояния между файлами)
4. Применить найденный порядок следования модулей к исходной матрице
5. Долго и нудно рисовать на matplotlib-е

Парсинг

with open(sys.argv[1], 'r') as fin:
        data = xmltodict.parse(fin.read())

Парсинг по сути выполняется в одну строку моим любимым xmltodict-ом: никакого SAX, никаких знаний xml, это даже проще чем XDocument в шарпе. Если xmltodict встречает несколько одинаковых тегов на одном уровне, то он создает массив, а атрибуты отличаются от вложенных элементов "@" в в начале имени. Конечно, это не самый быстрый метод и не самый универсальный, но в данном случае работает на все сто.

Матрица клонов

Далее получаем список уникальных путей и строим индекс:

files = list(sorted(set.union({dup['file'][i]['@path']
                               for dup in data['pmd-cpd']['duplication']
                               for i in (0, 1)})))
findex = {f: i for i, f in enumerate(files)}

Пробегаем по распарсенному дереву и строим треугольную матрицу, в ячейках которой лежат просуммированные количества строк в найденных клонах:

mat = numpy.zeros((len(files), len(files)))
for dup in data['pmd-cpd']['duplication']:
    mat[tuple(findex[dup['file'][i]['@path']] for i in (0, 1))] += \
        int(dup['@lines'])

Прибавляем к нашей треугольной матрице такую же, но транспонированную, тем самым создаем полноценную матрицу:

mat += mat.transpose()

Кластеризация

Если прямо сейчас нарисовать нашу матрицу, будет не очень понятно, какие группы файлов копируют друг друга. В случае единичных пар все ясно, но клоны имеют мерзкое свойство тащиться сразу во много модулей одновременно, например, из-за некачественного рефакторинга. Поэтому лучше сначала сгруппировать файлы по похожести между собой, формируя квадратные попарно непересекающиеся области. Строго говоря, если модуль A похож на модуль B, а B похож на C, то это еще совсем не значит, что A похож на C (отношение не транзитивно), однако очень часто это именно так.

Строим матрицу расстояний как обратную к матрице клонирования, не забывая, что делить на ноль нельзя, затем кластеризуем:

mat[mat == 0] = 0.001
order = leaves_list(linkage(1 / mat))

Вот за это я люблю scipy! Одна строка, а как много внутри! Кстати, вместо linkage можно попробовать и другой метод из доступных. Ах да, кластеризация должна быть иерархичной (см., например, вот эту статью что это такое), т.к. мы хотим упорядочить файлы (функция leaves_list). Если захотите сами поиграться, удобно использовать dendrogram для отображения результирующей иерархии.

Применяем найденный порядок к именам файлов и матрице:

mat = mat[numpy.ix_(order, order)]
files = [files[i] for i in order]

Изобразительное искусство

Я не спец по научной визуализации, и код собрал на коленке, используя старый добрый stackoverflow driven development. Для начала выберем палитру в градациях красного и белого:

cdict = {'red':   ((0.0, 1.0, 1.0),
                   (1.0, 1.0, 1.0)),
         'green': ((0.0, 1.0, 1.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),
         'blue':  ((0.0, 1.0, 1.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0))}
reds = LinearSegmentedColormap('Reds', cdict)

Можно выбрать любую другую из коллекции matplotlib.cm. Дальше создаем фигуру и оси и долго их полируем напильником:

fig = pyplot.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.pcolor(mat, cmap=reds)
# uncomment the following to remove the frame around the map
# ax.set_frame_on(False)
ax.set_xlim((0, len(files)))
ax.set_ylim((0, len(files)))
ax.set_xticks(numpy.arange(len(files)) + 0.5, minor=False)
ax.set_yticks(numpy.arange(len(files)) + 0.5, minor=False)
ax.invert_yaxis()
ax.xaxis.tick_top()
ax.set_xticklabels([os.path.basename(f) for f in files], minor=False,
                   rotation=90)
ax.set_yticklabels([os.path.basename(f) for f in files], minor=False)
ax.grid(False)
ax.set_aspect(1)
for t in ax.xaxis.get_major_ticks():
    t.tick1On = False
    t.tick2On = False
for t in ax.yaxis.get_major_ticks():
    t.tick1On = False
    t.tick2On = False

Как видите, имена файлов берутся базовые, без пути, т.к. иначе для ветвистых проектов не будут помещаться в области для рисования. Ок, осталось совсем мало: задать адекватный размер и собственно выполнить рендер:

fig_size = 16 * len(files) / 55
fig.set_size_inches(fig_size, fig_size)
pyplot.savefig(sys.argv[2], bbox_inches='tight', transparent=False, dpi=100,
            pad_inches=0.1)

Размер подобран на глазок, чтобы имена файлов не слипались. Формат файла определяется по его расширению автоматически, как минимум, cairo поддерживает png и svg.

Тестирование

Для демонстрации я взял три открытых проекта: tornado, matplotlib и twisted. Из анализа были исключены тесты. Кстати, КДПВ — левый верхний угол из twisted.


tornado


matplotlib


twisted

Как видим, у всех проектов прослеживается главная диагональ, т.е. чаще всего файлы копируют самих себя. Возможно, это связано с особенностями языка, возможно, с отсутствием макросов. Тем не менее, яркие красные точки заслуживают пристального внимания и являются кандидатами на рефакторинг — доказано нашими собственными проектами.

Буду рад замечаниям и исправлениям, спасибо за внимание.