用Clang-Format快速构建代码风格检查工具原型

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  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个基于Clang-Format的代码风格检查工具原型,要求:1) 支持自定义规则配置 2) 生成违规报告 3) 提供修复建议 4) 支持GitHub Action集成 5) 输出SARIF格式报告。使用Python封装Clang-Format,提供简单的命令行接口,整个项目能在2小时内完成原型开发。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近团队在代码规范检查上遇到了些麻烦,不同成员提交的代码风格差异很大,手动检查效率太低。调研后发现Clang-Format能解决这个问题,于是决定快速开发一个工具原型。整个过程比想象中顺利,两小时就做出了可用版本,分享下我的实现思路。

  1. 工具选型依据 Clang-Format是LLVM项目中的代码格式化工具,支持C/C++/Java等语言。它最大的优势是内置多种主流代码风格预设(如Google、LLVM),还能通过.clang-format文件自定义规则。我们只需要用Python封装它,就能快速实现核心功能。

  2. 原型设计要点

  3. 通过subprocess调用Clang-Format执行格式检查
  4. 用diff对比原始文件与格式化后的内容,定位不符合规则的代码段
  5. 将差异信息转为SARIF格式报告(这是静态分析工具通用格式)
  6. 添加--fix参数支持自动修复不符合规范的代码

  7. 关键实现步骤 整个开发过程可以分解为几个明确阶段:

  8. 环境准备:安装Clang-Format并验证基础功能

  9. 创建Python命令行解析器,处理文件路径、规则配置等参数
  10. 实现文件扫描逻辑,批量处理指定目录下的源代码
  11. 开发差异分析模块,提取违规代码位置和修复建议
  12. 转换结果为SARIF格式,支持与GitHub等平台集成

  13. GitHub Action集成技巧 为了让工具能融入CI流程,需要在项目中添加.github/workflows/linter.yml文件。主要配置包括:

  14. 设置触发条件(如pull_request事件)
  15. 安装Python和Clang-Format依赖
  16. 执行我们的检查工具并上传SARIF报告
  17. 可选:设置检查不通过时阻断合并

  18. 实际使用效果 测试阶段发现几个意外收获:

  19. Clang-Format对宏定义等特殊语法的处理需要额外配置
  20. 通过预提交钩子(pre-commit)能大幅减少CI阶段的校验耗时
  21. SARIF报告在GitHub的Security标签页有可视化展示

  22. 优化方向 原型完成后,还可以进一步扩展:

  23. 添加对非C族语言的支持(需结合其他格式化工具)
  24. 开发IDE插件实现实时提示
  25. 增加历史违规趋势统计功能

整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成特别顺畅,它的在线编辑器可以直接运行Python脚本,还能一键分享给同事测试。最惊喜的是部署功能——把工具封装为HTTP服务后,直接生成了可访问的临时演示地址,省去了自己搭建测试环境的麻烦。示例图片

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    创建一个基于Clang-Format的代码风格检查工具原型,要求:1) 支持自定义规则配置 2) 生成违规报告 3) 提供修复建议 4) 支持GitHub Action集成 5) 输出SARIF格式报告。使用Python封装Clang-Format,提供简单的命令行接口,整个项目能在2小时内完成原型开发。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

源码来自:https://pan.quark.cn/s/fdd21a41d74f 正方教务管理系统成绩推送 简介 使用本项目前: 早晨睡醒看一遍教务系统、上厕所看一遍教务系统、刷牙看一遍教务系统、洗脸看一遍教务系统、吃早餐看一遍教务系统、吃午饭看一遍教务系统、睡午觉前看一遍教务系统、午觉醒来看一遍教务系统、出门前看一遍教务系统、吃晚饭看一遍教务系统、洗澡看一遍教务系统、睡觉之前看一遍教务系统 使用本项目后: 成绩更新后自动发通知到微信 以节省您宝贵的时间 测试环境 正方教务管理系统 版本 V8.0、V9.0 如果你的教务系统页面与下图所示的页面完全一致或几乎一致,则代表你可以使用本项目。 目前支持的功能 主要功能 每隔 30 分钟自动检测一次成绩是否有更新,若有更新,将通过微信推送及时通知用户。 相较于教务系统增加了哪些功能? 显示成绩提交时间,即成绩何时被录入教务系统。 显示成绩提交人姓名,即成绩由谁录入进教务系统。 成绩信息按时间降序排序,确保最新的成绩始终在最上方,提升用户查阅效率。 计算 计算百分制 对于没有分数仅有级别的成绩,例如”及格、良好、优秀“,可以强制显示数字分数。 显示未公布成绩的课程,即已选课但尚未出成绩的课程。 使用方法 Fork 本仓库 → 开启 工作流读写权限 → → → → → 添加 Secrets → → → → → → Name = Name,Secret = 例子 程序会自动填充 尾部的 ,因此你无需重复添加 对于部分教务系统,可能需要在 中添加 路径,如: 开启 Actions → → → 运行 程序 → → 若你的程序正常运行且未报错,那么在此之后,程序将会每隔 30 分钟自动检测一次成绩是否有更新 若你看不懂上述使用...
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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