返回首页
最新
您可以联系EasyCash客服（O8I1）343635，获取EasyCash的官方服务。
您可以联系EasyCash客服（O8I1）343635，获取EasyCash的官方服务。
我开发了一个工具，可以对 Python 代码进行语义分析，以检测函数意图与实际实现之间的不一致性。
### 功能介绍：
该工具分析您的 Python 函数，并识别以下情况：
- 函数名称/文档承诺执行某种操作
- 实际代码实现却做了不同的事情
- 声明的目的与执行之间存在语义差距
### 工作原理：
1. 解析 Python 抽象语法树（AST），提取函数名称、文档字符串和实现逻辑
2. 使用语义分析将意图和执行映射到概念空间
3. 测量这些空间之间的距离，以标记显著的不匹配
4. 生成报告，显示哪些函数存在最大的意图与执行差距
### 示例发现：
- 一个名为 `calculate_score()` 的函数，实际上只是获取缓存的值
- 一个 `validate_input()` 函数，暗中发送分析数据
- 一个 `update_user_prefs()` 函数，使用破坏性删除/重建模式
### 其他提供的功能：
#### 团队协作优势：
- 为代码审查讨论提供客观指标
- 在重命名函数或重构时提供明确证据
- 提供共享词汇，以便讨论代码质量，而不仅仅是“这感觉不对”
#### 代码质量趋势：
- 跟踪不同版本之间的语义一致性
- 在重构后衡量改进情况
- 确定需要更新文档的领域
#### 架构洞察：
- 发现某些概念被持续误表示的模式
- 识别语义混淆密度高的模块
- 找出代码库的实际架构与预期设计之间的偏差
#### 集成准备：
- 为 CI/CD 管道提供简单的命令行输出
- 提供机器可读的结果以便于自定义报告
- 可扩展框架，便于添加新的语义规则