ExceptionalReSharper 的项目扩展与二次开发
2025-05-20 12:08:54作者:庞眉杨Will
1. 项目的基础介绍
ExceptionalReSharper 是一个为 ReSharper 提供的开源扩展,它专注于分析和优化 C# 代码中的异常处理。该扩展通过静态分析,检查代码中抛出和记录的异常,并提供改进建议。它可以帮助开发者发现未记录或未捕获的异常,以及不符合最佳实践的异常处理代码,从而提升代码质量和项目的稳定性。
2. 项目的核心功能
- 异常未记录或未捕获警告:对于方法或属性外部抛出的异常,如果未在方法的 XML 文档中记录,或者未在代码中进行捕获,ExceptionalReSharper 会给出警告。
- 文档异常与实际抛出异常不一致:如果方法的 XML 文档中记录了某些异常,但实际上方法并未抛出这些异常,扩展将提示移除这些不必要的文档。
- 避免使用 catch-all 捕获:建议开发者避免使用通用的 catch-all 捕获块,而是针对具体的异常类型进行处理。
- 异常构造时不包含内部异常:当在 catch 块中抛出新的异常时,提醒开发者包含原始异常作为内部异常。
- 避免抛出 System.Exception:建议不要抛出基异常 System.Exception,而是使用更具体的异常类型。
3. 项目使用了哪些框架或库?
ExceptionalReSharper 主要是基于 ReSharper 的插件开发框架构建的。它使用了 ReSharper 的插件API,并且依赖于 .NET 编程环境。
4. 项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
- src/:包含项目的源代码。
- ExceptionalReSharper.Core/:核心逻辑代码。
- ExceptionalReSharper Simpsons/:示例代码,用于展示如何使用核心库。
- assets/:可能包含一些资源文件,如图片、样式表等。
- build/:构建脚本和配置文件。
- .git/:版本控制相关文件,用于自动化测试、构建等。
- docs/:项目文档,可能包含开发指南和用户手册。
- tests/:单元测试代码。
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增强分析功能:可以添加新的异常处理模式分析,如检测异常处理的一致性,或者分析异常处理流程中的潜在性能问题。
- 自定义规则:扩展自定义规则,允许用户根据自己的项目需求添加特定的异常处理规则。
- 集成其他工具:将 ExceptionalReSharper 的分析与代码质量工具(如 SonarQube)集成,实现更全面的代码质量分析。
- 增加可视化:为分析结果增加图表或仪表板,帮助开发者更直观地理解异常处理的状况。
- 国际化:扩展项目以支持更多语言,使其在全球范围内更具有可用性。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217