CodeChecker 技术文档
CodeChecker 是一个基于 LLVM/Clang 静态分析器工具链的静态分析基础设施,它在Linux或macOS(OS X)开发环境中替代了传统的 scan-build
工具。
安装指南
使用pip安装
如果你的环境配置支持pip,可以通过以下命令直接安装CodeChecker:
pip install codechecker
使用Snap包管理器安装
对于支持Snap的Linux发行版,可以通过以下步骤安装:
snap install codechecker
Docker安装
Docker提供了一个容器化的方式运行CodeChecker,可以快速启动而不涉及复杂的系统依赖安装:
docker run -it codechecker/codechecker:latest
手动安装
针对特定的操作系统如Linux、Mac OS X和Docker,详细安装步骤可参考官方安装指南。
项目的使用说明
步骤一:生成编译数据库
首先,需要为你的项目生成JSON编译数据库。这一步可以通过执行带有 CodeChecker log
命令的构建过程来完成,例如:
CodeChecker log -b "make"
步骤二:执行代码分析
接下来,利用记录下的编译信息进行代码分析:
CodeChecker analyze -o <output_dir> path/to/compilation_database.json
步骤三:结果处理
分析完成后,可以选择解析并查看结果,或者上传到CodeChecker服务器:
- 查看分析结果:
CodeChecker parse <output_dir>
- 存储到服务器:
CodeChecker store <output_dir> --url http://your.codechecker.server
项目API使用文档
CodeChecker设计了一套基于Thrift的接口以供客户端和服务端通信。开发者可以通过这些API实现自定义报告展示、集成CI/CD流程等高级功能。具体的API调用细节和示例可在官方文档的Thrift API部分找到。
项目特色与Web界面
- 特性亮点:自动分析、增量更新、多种分析工具集成、误报抑制与审查注释。
- Web界面使用:通过启动CodeChecker Web服务,你可以访问一个交互式界面来浏览、过滤、比较不同版本的分析报告,并且支持团队协作,评论和解决报告中的问题。详细操作说明见官方Web用户指南。
以上是针对CodeChecker的基本使用和技术框架的简要介绍。为了深入理解和高效应用,强烈建议查阅其官方文档,特别是用户指南,以获取完整的操作流程和实例演示。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考