[发明专利]基于配置管理工具的代码质量自动识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于配置管理工具的代码质量自动识别方法及装置，该方法包括：获取开发人员在配置库中的代码提交行为数据；对所述代码提交行为数据进行清洗和筛选处理，获得处理后的数据；从多个维度对处理后的数据进行统计分析，获得多维度的特征数据；根据所述多维度的特征数据，采用人工智能算法对代码质量进行分析。本发明采用人工智能算法，根据配置库中开发人员代码提交行为对代码质量进行自动识别，很好的解决了这个问题。

技术领域

本发明涉及代码质量分析技术领域，尤其涉及基于配置管理工具的代码质量自动识别方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

在软件开发过程中，由于人力、工期限制，很难做到对全部代码质量的精准把握。目前大部分代码走查是基于人为集中走查实施的，由于人为识别待走查代码范围规则不一，可能造成部分代码不在走查范围内。同时由于人为走查效率较低，部分重要代码逻辑遗漏走查可能会对业务功能产生严重影响。所以需要一种方式来自动识别代码质量，以便开展相关的质量保证活动。

发明内容

本发明实施例提供一种基于配置管理工具的代码质量自动识别方法，用以解决全量检查代码质量的难度以及人为辨别代码质量的缺陷，该方法包括：

获取开发人员在配置库中的代码提交行为数据；

对所述代码提交行为数据进行清洗和筛选处理，获得处理后的数据；

从多个维度对处理后的数据进行统计分析，获得多维度的特征数据；

根据所述多维度的特征数据，采用人工智能算法对代码质量进行分析。

本发明实施例还提供一种基于配置管理工具的代码质量自动识别装置，用以解决全量检查代码质量的难度以及人为辨别代码质量的缺陷，该装置包括：

代码提交行为数据获取模块，用于获取开发人员在配置库中的代码提交行为数据；

清洗和筛选处理模块，用于对所述代码提交行为数据进行清洗和筛选处理，获得处理后的数据；

统计分析模块，用于从多个维度对处理后的数据进行统计分析，获得多维度的特征数据；

人工智能分析模块，用于根据所述多维度的特征数据，采用人工智能算法对代码质量进行分析。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于配置管理工具的代码质量自动识别方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述基于配置管理工具的代码质量自动识别方法的计算机程序。

本发明实施例中，与现有技术中人为识别代码质量的技术方案相比，通过获取开发人员在配置库中的代码提交行为数据，对所述代码提交行为数据进行清洗和筛选处理，获得处理后的数据；从多个维度对处理后的数据进行统计分析，获得多维度的特征数据；根据所述多维度的特征数据，采用人工智能算法对代码质量进行分析，可以实现对项目代码有全局掌控，使最需要被关注的代码得到关注。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本发明实施例中基于配置管理工具的代码质量自动识别方法流程图(一)；