jcci:Java代码提交影响分析工具
2026-01-31 05:19:26作者:毕习沙Eudora
项目介绍
jcci 是一个纯 Python 库,专注于Java代码提交影响分析。它能够分析Java项目两次git提交之间的差异,并确定这些差异对项目的影响范围。通过生成树形图数据,jcci 可以直观地展示代码改动的影响链路,帮助开发者快速理解代码变更对整个项目的影响。
项目技术分析
jcci 的核心是基于代码语法分析和git差异解析技术。以下是该项目的技术构成:
- javalang: 用于Java文件语法解析的库,可以获取Java文件的import、class、extends、implements、declarators、methods等信息。
- unidiff: 用于解析git diff信息,包括diff file、added_line_num、removed_line_num等。
- 本地环境执行: 确保代码分析的安全性,所有操作都在本地环境执行,没有代码收集和日志上报。
项目及应用场景
jcci 的应用场景主要集中在以下几个方面:
- 代码改动影响分析: 当一个Java项目发生改动时,jcci 可以分析这些改动对项目其他部分的影响,帮助开发者快速定位潜在的问题区域。
- 代码审查: 在代码审查过程中,使用jcci可以直观地展示代码变更的影响范围,提高审查效率。
- 项目重构: 在进行项目重构时,jcci 可以帮助开发者理解代码变更对整个项目结构的影响,从而做出更合理的重构决策。
- 问题追踪: 当项目出现问题时,jcci 可以帮助追踪问题的根源,找到导致问题的代码改动。
项目特点
jcci 的特点如下:
- 安全性: 所有分析都在本地环境执行,确保用户代码和数据的安全。
- 直观展示: 通过树形图数据,直观展示代码变更的影响链路。
- 多场景适用: 适用于代码改动分析、代码审查、项目重构等多种场景。
- 简单易用: 提供了清晰的安装教程和使用说明,使得开发者可以快速上手。
- 广泛支持: 支持Python 3.9及以上版本,以及sqlite3 3.38及以上版本。
以下是jcci的使用示例:
from path.to.jcci.src.jcci.analyze import JCCI
# 同一分支不同commit分析
commit_analyze = JCCI('git@xxxx.git', 'username1')
commit_analyze.analyze_two_commit('master', 'commit_id1', 'commit_id2')
# 分析一个类的方法影响
class_analyze = JCCI('git@xxxx.git', 'username1')
class_analyze.analyze_class_method('master', 'commit_id1', 'package/src/main/java/ClassA.java', '20,81')
# 不同分支分析
branch_analyze = JCCI('git@xxxx.git', 'username1')
branch_analyze.analyze_two_branch('branch_new', 'branch_old')
jcci 通过这些功能为Java项目的代码管理和维护提供了强大的支持,使得开发者能够更加高效地管理代码变更。
总结来说,jcci 是一个功能强大的Java代码提交影响分析工具,它通过直观的树形图展示了代码变更的影响链路,适用于多种开发场景,是Java项目开发者的得力助手。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
348
413
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++
889
609
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
338
185
暂无简介
Dart
778
193
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (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
1.34 K
758
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
357
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
896