PMD 静态代码分析器使用教程
2024-08-10 01:20:21作者:宣海椒Queenly
项目介绍
PMD 是一个可扩展的多语言静态代码分析器。它能够发现常见的编程缺陷,如未使用的变量、空的 catch 块、不必要的对象创建等。PMD 主要关注 Java 和 Apex 语言,但也支持其他 16 种语言。它内置了 400 多个规则,并且可以通过自定义规则进行扩展。PMD 使用 JavaCC 和 Antlr 将源文件解析为抽象语法树(AST),并运行规则以发现违规行为。
项目快速启动
安装 PMD
在 Linux 或 MacOS 上安装
$ cd $HOME
$ wget https://github.com/pmd/pmd/releases/download/pmd_releases%2F7.4.0/pmd-dist-7.4.0-bin.zip
$ unzip pmd-dist-7.4.0-bin.zip
$ alias pmd="$HOME/pmd-bin-7.4.0/bin/pmd"
$ pmd check -d /usr/src -R rulesets/java/quickstart.xml -f text
在 Windows 上安装
-
下载并解压 PMD 压缩包:
$ cd $HOME $ curl -OL https://github.com/pmd/pmd/releases/download/pmd_releases%2F7.4.0/pmd-dist-7.4.0-bin.zip $ unzip pmd-dist-7.4.0-bin.zip -
将 PMD 添加到系统 PATH 中:
- 永久添加:使用系统属性对话框 > 环境变量 > 追加到 PATH 变量
- 临时添加:在命令行中执行
SET PATH=C:\pmd-bin-7.4.0\bin;%PATH%
-
运行 PMD:
$ pmd.bat check -d c:\src -R rulesets/java/quickstart.xml -f text
使用 PMD 进行代码检查
$ pmd check -d /path/to/your/source -R rulesets/java/quickstart.xml -f text
应用案例和最佳实践
案例一:Java 项目代码质量提升
在一个 Java 项目中,使用 PMD 进行代码质量检查,发现并修复了多个未使用的变量和空的 catch 块。通过定期运行 PMD,项目代码质量得到了显著提升。
案例二:Apex 代码优化
在 Salesforce 项目中,使用 PMD 对 Apex 代码进行分析,发现了一些不必要的对象创建和冗余代码。通过优化这些代码,提高了代码的执行效率和可维护性。
最佳实践
- 定期运行 PMD:建议在持续集成(CI)流程中定期运行 PMD,以确保代码质量。
- 自定义规则:根据项目需求,编写自定义规则以满足特定的代码检查需求。
- 结合其他工具:将 PMD 与其他静态代码分析工具(如 Checkstyle、FindBugs)结合使用,以获得更全面的代码质量报告。
典型生态项目
PMD Designer
PMD Designer 是一个用于创建和测试 PMD 自定义规则的工具。它提供了直观的界面,帮助开发者编写和调试规则。
PMD Eclipse 插件
PMD Eclipse 插件允许开发者在 Eclipse IDE 中直接运行 PMD,并在编辑器中显示代码质量问题。这大大提高了开发效率和代码质量。
PMD Maven 插件
PMD Maven 插件可以在 Maven 构建过程中自动运行 PMD,并将代码质量报告集成到 Maven 的构建报告中。这使得代码质量检查成为构建流程的一部分。
通过以上模块的介绍和实践,您可以快速上手并有效使用 PMD 进行代码质量管理。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 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 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 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 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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