代码重构与测试优化实践指南

1、在 Docker 中查找重构候选对象。仓库地址：https://github.com/moby/moby；编程语言：Go；领域：Docker 自动将应用程序部署在包含运行系统所需一切的容器内；分析快照：https://codescene.io/projects/169/jobs/3964/results/code/hotspots/system - map。从测试自动化的角度检查 Docker 中的热点区域。是否存在维护问题？代码朝哪个方向发展？你建议将改进重点放在哪里？

维护问题可能包括：

• 测试用例覆盖不全
• 测试代码与生产代码耦合度高
• 测试执行效率低

代码可能朝着以下方向发展：

• 提升性能
• 增强安全性
• 支持更多功能和平台

建议将改进重点放在：

• 提高测试覆盖率
• 优化测试框架和流程
• 提升代码可测试性

2、对tensorflow/contrib/layers/python/layers/layers.py进行代码分析。检查内部变更耦合结果，并比较convolution2d_transpose和fully_connected这两个函数。查看这两个函数中不同的代码块，判断是否有显示潜在错误的可能遗漏，指出有哪些需要注意的风格问题。

在 fully_connected 函数中有对输入参数 num_outputs 的类型检查，而在 convolution2d_transpose 函数中缺失该检查。此外， fully_connected 函数中的条件检查

if not normalizer_params:

在 convolution2d_transpose 函数中写法不同，虽属小的风格变化，但小的不一致会累积起来。

3、在TensorFlow分析中，为core/lib/core包建议一种新的模块化结构，以指导文件组的使用并稳定更大的代码块。（以突出显示的线程池模块作为提取代码的起点。）

• TensorFlow的 core/lib/core 包内聚性较低，可拆分为更小、内聚性更强的包。
• 线程池模块可放入并发包。
• 竞技场和引用计数模块与堆内存管理相关，可共同包含在新的分配包中。

4、对文件 /erts/emulator/beam/erl_process.c 进行 X-Ray 分析，寻找可以通过引入相似代码的共享抽象来消除的内部变更耦合。如果成功，你将获得快速收益，因为你成功降低了文件的整体复杂度。

先对文件 `/erts/emulator/beam/erl_process.c` 运行 X-Ray 分析，该分析需解析文件中的方法，将其映射到每次提交中不同的代码块，最后对结果数据集进行变更耦合计算。然后在分析结果里寻找内部变更耦合，尝试引入共享抽象来处理相似代码，若能成功消除耦合，就能降低文件整体复杂度，获得快速收益。

5、探索 PhpSpreadsheet 中逻辑组件的复杂性趋势。查看应用程序代码和测试代码的协同演化情况。这些趋势是否表明单元测试得到了积极维护，还是有令人担忧的迹象？思考一下从趋势角度来看，这些警告信号会是什么样子。

逻辑组件趋势分析

逻辑组件的趋势显示存在两种情况：