RefDiff 开源项目教程
2024-09-18 07:05:47作者:滑思眉Philip
1. 项目介绍
RefDiff 是一个用于在 git 仓库的提交历史中挖掘重构操作的工具。目前支持三种编程语言:Java、JavaScript 和 C。RefDiff 通过分析两个给定版本的代码元素之间的关系,识别出重构操作。支持的重构关系类型包括:Same、Convert、Type Change Signature、Pull Up Method、Push Down Method、Rename、Move、Move and Rename、Extract Supertype、Extract Method/Function、Inline Method/Function 等。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您的系统中已安装以下工具:
- Git
- Java Development Kit (JDK) 版本 8
同时,设置 JAVA_HOME 环境变量指向 JDK 的安装目录。
克隆项目
首先,克隆 RefDiff 项目到本地:
git clone https://github.com/aserg-ufmg/RefDiff.git
构建项目
使用 Gradle 构建项目,并生成 Eclipse IDE 项目元数据:
cd RefDiff
./gradlew eclipse
导入项目到 Eclipse
将 RefDiff 文件夹中的所有项目导入到 Eclipse 中。
运行示例代码
在 RefDiffExample.java 中,您可以找到示例代码来检测特定仓库/提交中的重构操作。以下是一个简单的示例代码:
private static void runExamples() throws Exception {
// 这是一个临时文件夹,用于克隆或检出 git 仓库
File tempFolder = new File("temp");
// 创建一个配置了 JavaScript 插件的 RefDiff 实例
JsPlugin jsPlugin = new JsPlugin();
RefDiff refDiffJs = new RefDiff(jsPlugin);
// 克隆 angular.js GitHub 仓库
File angularJsRepo = refDiffJs.cloneGitRepository(
new File(tempFolder, "angular.js"),
"https://github.com/refdiff-study/angular.js.git"
);
// 您可以计算某个提交与其前一个提交之间的代码元素关系
// 该操作的结果是一个 CstDiff 对象,包含所有 CstNodes 之间的关系
// 关系类型不是 RelationshipType.SAME 的即为重构
CstDiff diffForCommit = refDiffJs.computeDiffForCommit(angularJsRepo, "2636105");
printRefactorings("Refactorings found in angular.js 2636105", diffForCommit);
}
private static void printRefactorings(String headLine, CstDiff diff) {
System.out.println(headLine);
for (Relationship rel : diff.getRefactoringRelationships()) {
System.out.println(rel.getStandardDescription());
}
}
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
RefDiff 可以用于以下场景:
- 代码质量分析:通过识别重构操作,分析代码库的质量和演化过程。
- 版本控制系统审计:帮助审计 git 仓库中的重构操作,确保代码的正确性和一致性。
- 自动化测试:在自动化测试中集成 RefDiff,自动检测代码中的重构操作,确保代码的稳定性和可维护性。
最佳实践
- 定期分析:定期使用 RefDiff 分析代码库,确保代码库的健康状态。
- 集成 CI/CD:将 RefDiff 集成到 CI/CD 流程中,自动检测每次提交中的重构操作。
- 文档化重构:在代码库中记录每次重构操作,便于后续维护和理解。
4. 典型生态项目
RefDiff 可以与其他开源项目结合使用,形成更强大的生态系统:
- SonarQube:结合 SonarQube 进行代码质量分析,自动检测代码中的重构操作。
- Jenkins:将 RefDiff 集成到 Jenkins 中,实现自动化重构检测和报告。
- GitLab CI:在 GitLab CI 中使用 RefDiff,自动检测每次提交中的重构操作。
通过这些生态项目的结合,可以进一步提升代码质量和开发效率。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868