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CodeDetect开发者指南

本文档为开发者提供CodeDetect系统的详细开发指南，包括系统架构、模块说明、开发环境设置、编码规范、测试指南和发布流程。

系统架构

整体架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Web界面层                                │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┤
│   REST API      │   WebSocket     │      文件上传            │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   业务逻辑层                                │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┤
│  工作流管理     │   作业调度      │     结果聚合            │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   核心引擎层                                │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┤
│   代码解析      │   规范生成      │     规范突变            │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   验证执行层                                │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┤
│   CBMC运行器    │   结果解析      │     报告生成            │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   基础设施层                                │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┤
│   配置管理      │   日志系统      │     监控告警            │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┘

核心模块

1. 解析模块 (`src/parse/`)

功能: C/C++代码解析和分析

主要组件:

code_parser.py: 主解析器，使用clang或自定义解析器
ast_processor.py: AST处理和元数据提取
complexity_analyzer.py: 代码复杂度分析
dependency_resolver.py: 依赖关系解析

设计原则:

模块化设计，支持多种解析器
错误恢复机制，部分解析失败不影响整体流程
缓存机制提高重复解析性能

2. 突变模块 (`src/mutate/`)

功能: CBMC规范突变生成和质量评估

主要组件:

engine.py: 突变引擎主类
operators.py: CBMC特定突变操作符
selector.py: 突变选择策略
evaluator.py: 突变质量评估
mutation_types.py: 突变类型定义

CBMC突变操作符:

谓词突变: 修改条件表达式中的运算符
边界突变: 调整边界值
算术突变: 修改算术运算
数组突变: 修改数组访问和边界
指针突变: 修改指针操作

3. 验证模块 (`src/verify/`)

功能: CBMC验证执行和结果分析

主要组件:

cbmc_runner.py: CBMC执行器
command_builder.py: CBMC命令构建
result_parser.py: 结果解析器
harness_gen.py: 测试线束生成器
verification_types.py: 验证类型定义

特性:

异步执行支持
超时控制
资源限制
结果缓存

4. UI模块 (`src/ui/`)

功能: Web界面和API服务

主要组件:

web_app.py: Flask应用
api.py: REST API接口
websocket.py: WebSocket实时通信
static/: 前端静态资源

技术栈:

后端: Flask + SocketIO
前端: 原生JavaScript + WebSocket
实时通信: WebSocket

5. 配置模块 (`src/config/`)

功能: 系统配置管理

主要组件:

config_manager.py: 配置管理器
validation.py: 配置验证
environment.py: 环境变量处理

特性:

YAML配置文件支持
环境变量覆盖
配置验证
热重载支持

开发环境设置

前置要求

操作系统: Linux (推荐Ubuntu 20.04+)
Python: 3.8+
内存: 最少4GB，推荐8GB+
存储: 最少2GB可用空间

依赖安装

系统依赖:

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3 python3-pip python3-venv git cmake build-essential

# CBMC安装
sudo apt-get install -y cbmc

Python虚拟环境:

# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 升级pip
pip install --upgrade pip

项目依赖:

# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装开发依赖
pip install -r requirements-dev.txt

开发工具配置

VS Code配置 (.vscode/settings.json):

{
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.pylintEnabled": true,
    "python.formatting.provider": "black",
    "editor.formatOnSave": true,
    "python.testing.pytestEnabled": true,
    "python.testing.pytestArgs": ["tests"]
}

Git配置:

git config --local user.name "Your Name"
git config --local user.email "your.email@example.com"
git config --local core.autocrlf input

Pre-commit钩子:

# 安装pre-commit
pre-commit install

# 运行pre-commit检查
pre-commit run --all-files

环境变量配置

创建 .env 文件:

# LLM配置
LLM_PROVIDER=deepseek
LLM_MODEL=deepseek-coder
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_MAX_TOKENS=2000
LLM_TEMPERATURE=0.3

# CBMC配置
CBMC_PATH=/usr/bin/cbmc
CBMC_TIMEOUT=300
CBMC_DEPTH=20

# Web配置
WEB_HOST=0.0.0.0
WEB_PORT=8080
WEB_DEBUG=false

# 日志配置
LOG_LEVEL=INFO
LOG_FILE=logs/app.log

模块开发指南

新增解析器支持

创建解析器类 (src/parse/custom_parser.py):

from typing import List, Dict, Any, Optional
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class CustomParseResult:
    functions: List[Dict[str, Any]]
    variables: List[Dict[str, Any]]
    complexity: Dict[str, Any]

class CustomParser:
    def __init__(self, config: Optional[Dict] = None):
        self.config = config or {}

    def parse_file(self, file_path: str) -> CustomParseResult:
        """实现文件解析逻辑"""
        pass

    def parse_code(self, code: str, filename: str = "temp.c") -> CustomParseResult:
        """实现代码字符串解析逻辑"""
        pass

    def get_supported_extensions(self) -> List[str]:
        """返回支持的文件扩展名"""
        return [".c", ".cpp", ".h", ".hpp"]

注册解析器 (src/parse/__init__.py):

from .custom_parser import CustomParser

PARSER_REGISTRY = {
    "default": DefaultParser,
    "custom": CustomParser,
    # 添加更多解析器
}

def get_parser(parser_type: str = "default", config: Optional[Dict] = None):
    """获取指定类型的解析器"""
    parser_class = PARSER_REGISTRY.get(parser_type, DefaultParser)
    return parser_class(config)

配置解析器 (config/default.yaml):

parser:
  type: "custom"  # 使用自定义解析器
  config:
    option1: "value1"
    option2: "value2"

新增突变操作符

定义突变类型 (src/mutate/mutation_types.py):

from enum import Enum

class MutationType(Enum):
    PREDICATE = "predicate"
    BOUNDARY = "boundary"
    ARITHMETIC = "arithmetic"
    ARRAY = "array"
    POINTER = "pointer"
    CUSTOM = "custom"  # 新增自定义类型

实现突变操作符 (src/mutate/operators.py):

class CBMCMutationOperators:
    def __init__(self, config: Optional[Dict] = None):
        self.config = config or {}

    def generate_custom_mutations(
        self,
        specification: str,
        function_metadata: List[Dict]
    ) -> List[str]:
        """生成自定义突变"""
        mutations = []

        # 实现自定义突变逻辑
        # 例如：修改循环条件
        import re
        loop_pattern = r'for\s*\(\s*.*;\s*.*;\s*.*\s*\)'
        def replace_loop_condition(match):
            condition = match.group(0)
            # 修改循环条件
            return condition.replace('i < n', 'i <= n')

        mutated_spec = re.sub(loop_pattern, replace_loop_condition, specification)
        if mutated_spec != specification:
            mutations.append(mutated_spec)

        return mutations

集成到突变引擎 (src/mutate/engine.py):

class MutationEngine:
    def generate_mutations(self, specification: str, function_metadata: List[Dict], **kwargs):
        # ... 现有逻辑

        # 生成自定义突变
        if MutationType.CUSTOM in mutation_types:
            custom_mutations = self.operators.generate_custom_mutations(
                specification, function_metadata
            )
            for custom_spec in custom_mutations:
                mutation = CBMCMutation(
                    specification=custom_spec,
                    mutation_type=MutationType.CUSTOM,
                    confidence=0.8,  # 评估置信度
                    description="自定义突变描述"
                )
                all_mutations.append(mutation)

新增验证类型

定义验证类型 (src/verify/verification_types.py):

from enum import Enum

class VerificationType(Enum):
    MEMORY_SAFETY = "memory_safety"
    OVERFLOW_DETECTION = "overflow_detection"
    POINTER_VALIDITY = "pointer_validity"
    CONCURRENCY = "concurrency"
    CUSTOM_TYPE = "custom_type"  # 新增验证类型

实现验证逻辑 (src/verify/custom_verifier.py):

class CustomVerifier:
    def __init__(self, config: Optional[Dict] = None):
        self.config = config or {}

    async def verify_custom_type(
        self,
        specification: str,
        source_file: str,
        function_metadata: Dict
    ) -> VerificationResult:
        """实现自定义验证逻辑"""
        # 构建验证命令
        command = self._build_verification_command(
            specification, source_file, VerificationType.CUSTOM_TYPE
        )

        # 执行验证
        result = await self._execute_verification(command)

        # 解析结果
        parsed_result = self._parse_verification_result(result)

        return parsed_result

    def _build_verification_command(self, specification: str, source_file: str, verification_type: VerificationType) -> List[str]:
        """构建验证命令"""
        base_command = ["cbmc", source_file]

        # 添加自定义选项
        if verification_type == VerificationType.CUSTOM_TYPE:
            base_command.extend([
                "--custom-option",
                "--custom-value"
            ])

        return base_command

新增API端点

定义API路由 (src/ui/api.py):

from flask import request, jsonify
from functools import wraps

def require_auth(f):
    @wraps(f)
    def decorated(*args, **kwargs):
        token = request.headers.get('Authorization')
        if not token or not validate_token(token):
            return jsonify({"success": False, "error": "Unauthorized"}), 401
        return f(*args, **kwargs)
    return decorated

@app.route('/api/custom', methods=['POST'])
@require_auth
def handle_custom_operation():
    """处理自定义操作"""
    try:
        data = request.get_json()

        # 验证输入
        if not data or 'required_field' not in data:
            return jsonify({
                "success": False,
                "error": {
                    "code": "VALIDATION_ERROR",
                    "message": "Missing required field"
                }
            }), 400

        # 处理业务逻辑
        result = process_custom_operation(data)

        return jsonify({
            "success": True,
            "data": result
        })

    except Exception as e:
        logger.error(f"Custom operation failed: {e}")
        return jsonify({
            "success": False,
            "error": {
                "code": "INTERNAL_ERROR",
                "message": str(e)
            }
        }), 500

添加WebSocket事件 (src/ui/websocket.py):

@socketio.on('custom_event')
def handle_custom_event(data):
    """处理自定义WebSocket事件"""
    try:
        # 验证事件数据
        if not validate_event_data(data):
            emit('error', {'message': 'Invalid event data'})
            return

        # 处理事件
        result = process_custom_event(data)

        # 发送结果
        emit('custom_result', {
            'success': True,
            'data': result
        })

    except Exception as e:
        emit('error', {
            'success': False,
            'error': str(e)
        })

编码规范

Python编码规范

1. 代码风格

遵循PEP 8规范，使用Black格式化代码：

# 正确的函数定义
def process_verification_result(result: VerificationResult) -> Dict[str, Any]:
    """处理验证结果并返回格式化数据。

    Args:
        result: 验证结果对象

    Returns:
        格式化的结果字典
    """
    if not result:
        return {"status": "error", "message": "No result provided"}

    return {
        "status": result.status,
        "execution_time": result.execution_time,
        "memory_used": result.memory_used,
        "timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
    }

2. 类型注解

所有函数和公共方法都应有类型注解：

from typing import List, Dict, Any, Optional, Union
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class FunctionMetadata:
    name: str
    return_type: str
    parameters: List[Parameter]
    complexity_score: float
    line_start: int
    line_end: int

def analyze_function_complexity(
    metadata: FunctionMetadata,
    options: Optional[Dict[str, Any]] = None
) -> float:
    """分析函数复杂度。

    Args:
        metadata: 函数元数据
        options: 分析选项

    Returns:
        复杂度评分 (0.0-1.0)
    """
    options = options or {}
    # 实现复杂度分析逻辑
    return calculate_complexity(metadata)

3. 错误处理

使用具体的异常类型和适当的错误消息：

class ValidationError(Exception):
    """验证错误"""
    pass

class ConfigurationError(Exception):
    """配置错误"""
    pass

def validate_configuration(config: Dict[str, Any]) -> None:
    """验证配置参数。

    Args:
        config: 配置字典

    Raises:
        ValidationError: 当配置验证失败时
        ConfigurationError: 当配置格式错误时
    """
    if not isinstance(config, dict):
        raise ConfigurationError("Configuration must be a dictionary")

    required_keys = ['llm', 'cbmc', 'web']
    for key in required_keys:
        if key not in config:
            raise ValidationError(f"Missing required configuration key: {key}")

    # 验证子配置
    if not isinstance(config.get('llm'), dict):
        raise ValidationError("LLM configuration must be a dictionary")

4. 日志记录

使用结构化日志记录：

import logging
import structlog

# 配置结构化日志
structlog.configure(
    processors=[
        structlog.stdlib.filter_by_level,
        structlog.stdlib.add_logger_name,
        structlog.stdlib.add_log_level,
        structlog.stdlib.PositionalArgumentsFormatter(),
        structlog.processors.TimeStamper(fmt="iso"),
        structlog.processors.StackInfoRenderer(),
        structlog.processors.format_exc_info,
        structlog.processors.UnicodeDecoder(),
        structlog.processors.JSONRenderer()
    ],
    context_class=dict,
    logger_factory=structlog.stdlib.LoggerFactory(),
    wrapper_class=structlog.stdlib.BoundLogger,
    cache_logger_on_first_use=True,
)

logger = structlog.get_logger()

def process_verification_request(request_id: str, data: Dict[str, Any]) -> VerificationResult:
    """处理验证请求。

    Args:
        request_id: 请求ID
        data: 请求数据

    Returns:
        验证结果
    """
    logger.info(
        "Processing verification request",
        request_id=request_id,
        function_count=len(data.get('functions', [])),
        verification_types=data.get('verification_types', [])
    )

    try:
        result = perform_verification(data)
        logger.info(
            "Verification completed",
            request_id=request_id,
            status=result.status,
            execution_time=result.execution_time
        )
        return result

    except Exception as e:
        logger.error(
            "Verification failed",
            request_id=request_id,
            error=str(e),
            exc_info=True
        )
        raise

文档规范

1. 模块文档

每个模块都应有详细的文档字符串：

"""
突变引擎模块

负责生成CBMC验证规范的突变版本，以提高验证覆盖率。

主要功能:
- 生成多种类型的突变
- 评估突变质量
- 选择最佳突变组合
- 支持自定义突变策略

使用示例:
    engine = MutationEngine()
    mutations = engine.generate_mutations(
        specification,
        function_metadata,
        max_mutations=10
    )
"""

class MutationEngine:
    """CBMC突变引擎。

    提供智能的突变生成功能，支持多种突变类型和质量评估。

    Attributes:
        operators (CBMCMutationOperators): 突变操作符集合
        selector (SpecSelector): 突变选择器
        evaluator (QualityEvaluator): 质量评估器
        config (Dict): 引擎配置
    """

2. 函数文档

遵循Google或NumPy文档字符串格式：

def generate_mutations(
    self,
    specification: str,
    function_metadata: List[Dict[str, Any]],
    max_mutations: int = 10,
    mutation_types: Optional[List[MutationType]] = None,
    quality_threshold: float = 0.7
) -> List[CBMCMutation]:
    """生成验证规范的突变版本。

    基于原始规范和函数元数据，生成多种类型的突变以提高验证覆盖率。
    使用质量评估确保生成的突变具有实际价值。

    Args:
        specification: 原始CBMC验证规范字符串
        function_metadata: 函数元数据列表，包含函数名、参数、复杂度等信息
        max_mutations: 最大突变数量，默认为10
        mutation_types: 要生成的突变类型列表，None表示使用所有类型
        quality_threshold: 突变质量阈值 (0.0-1.0)，低于此值的突变将被丢弃

    Returns:
        突变结果列表，按质量评分排序

    Raises:
        ValidationError: 当规范格式无效时
        ConfigurationError: 当配置错误时

    Example:
        >>> engine = MutationEngine()
        >>> metadata = [{"name": "test", "complexity_score": 0.5}]
        >>> mutations = engine.generate_mutations(
        ...     "void test() { }",
        ...     metadata,
        ...     max_mutations=5
        ... )
        >>> len(mutations) <= 5
        True
    """

测试规范

1. 测试文件组织

tests/
├── unit/           # 单元测试
│   ├── test_parse.py
│   ├── test_mutate.py
│   └── test_verify.py
├── integration/    # 集成测试
│   ├── test_complete_pipeline.py
│   └── test_freertos_verification.py
├── performance/    # 性能测试
│   └── test_system_performance.py
└── regression/     # 回归测试
    └── test_regression_suite.py

2. 测试用例编写

import pytest
from unittest.mock import Mock, AsyncMock
from src.mutate.engine import MutationEngine
from src.mutate.mutation_types import MutationType

class TestMutationEngine:
    """突变引擎测试类"""

    @pytest.fixture
    def mutation_engine(self):
        """创建突变引擎实例"""
        config = {"max_mutations": 5}
        return MutationEngine(config)

    @pytest.fixture
    def sample_specification(self):
        """示例规范"""
        return "void test(int x) { __CPROVER_assume(x > 0); }"

    @pytest.fixture
    def sample_metadata(self):
        """示例函数元数据"""
        return [{
            "name": "test",
            "return_type": "void",
            "parameters": [{"name": "x", "type": "int"}],
            "complexity_score": 0.5
        }]

    def test_generate_mutations_basic(
        self,
        mutation_engine: MutationEngine,
        sample_specification: str,
        sample_metadata: List[Dict]
    ):
        """测试基本突变生成功能。

        验证突变引擎能够正常生成突变，并返回正确格式的结果。
        """
        mutations = mutation_engine.generate_mutations(
            sample_specification,
            sample_metadata,
            max_mutations=3
        )

        # 验证基本属性
        assert isinstance(mutations, list)
        assert len(mutations) <= 3

        # 验证突变对象结构
        for mutation in mutations:
            assert hasattr(mutation, 'specification')
            assert hasattr(mutation, 'mutation_type')
            assert hasattr(mutation, 'confidence')
            assert mutation.specification is not None
            assert mutation.mutation_type is not None
            assert 0 <= mutation.confidence <= 1

    @pytest.mark.asyncio
    async def test_generate_mutations_async(
        self,
        mutation_engine: MutationEngine,
        sample_specification: str,
        sample_metadata: List[Dict]
    ):
        """测试异步突变生成功能。

        验证突变引擎的异步方法能够正常工作。
        """
        mutations = await mutation_engine.generate_mutations_async(
            sample_specification,
            sample_metadata
        )

        assert isinstance(mutations, list)
        assert len(mutations) > 0

    def test_quality_threshold_filtering(
        self,
        mutation_engine: MutationEngine,
        sample_specification: str,
        sample_metadata: List[Dict]
    ):
        """测试质量阈值过滤功能。

        验证低质量的突变被正确过滤。
        """
        mutations = mutation_engine.generate_mutations(
            sample_specification,
            sample_metadata,
            quality_threshold=0.9  # 高阈值
        )

        # 验证所有突变都满足质量要求
        for mutation in mutations:
            assert mutation.confidence >= 0.9

    def test_empty_specification_handling(
        self,
        mutation_engine: MutationEngine
    ):
        """测试空规范处理。

        验证对空输入的处理是否正确。
        """
        mutations = mutation_engine.generate_mutations("", [], max_mutations=1)

        # 空规范可能返回空列表或抛出异常
        assert isinstance(mutations, list)

测试指南

测试框架

使用pytest作为主要测试框架：

# 运行所有测试
pytest

# 运行特定测试文件
pytest tests/unit/test_mutate.py

# 运行特定测试类
pytest tests/unit/test_mutate.py::TestMutationEngine

# 运行特定测试方法
pytest tests/unit/test_mutate.py::TestMutationEngine::test_generate_mutations_basic

# 生成覆盖率报告
pytest --cov=src --cov-report=html --cov-report=term

# 并行运行测试
pytest -n auto  # 需要pytest-xdist插件

测试分类

1. 单元测试

测试单个函数或类的功能：

def test_function_isolation(self):
    """测试函数的独立功能"""
    # 准备测试数据
    input_data = {"key": "value"}

    # 调用被测试函数
    result = function_to_test(input_data)

    # 验证结果
    assert result == expected_result

2. 集成测试

测试模块间的交互：

def test_complete_pipeline(self):
    """测试完整的验证管道"""
    # 准备测试文件
    with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', suffix='.c', delete=False) as f:
        f.write(test_code)
        temp_file = f.name

    try:
        # 运行完整管道
        result = run_verification_pipeline(temp_file)

        # 验证管道结果
        assert result['success'] is True
        assert 'verifications' in result
        assert len(result['verifications']) > 0

    finally:
        os.unlink(temp_file)

3. 性能测试

测试系统性能特征：

def test_response_time(self):
    """测试API响应时间"""
    start_time = time.time()

    # 执行操作
    result = api_call()

    end_time = time.time()
    response_time = end_time - start_time

    # 验证性能要求
    assert response_time < 1.0, f"响应时间 {response_time:.2f}s 过长"

Mock和Stub

使用unittest.mock创建测试替身：

from unittest.mock import Mock, AsyncMock, patch

def test_with_mock_llm(self):
    """使用Mock的LLM服务测试"""
    with patch('src.mutate.engine.LLMService') as mock_llm:
        # 设置Mock行为
        mock_llm.return_value.generate_spec.return_value = "mocked_spec"

        # 运行测试
        result = mutation_engine.generate_spec(function_metadata)

        # 验证Mock被正确调用
        mock_llm.return_value.generate_spec.assert_called_once()
        assert result == "mocked_spec"

def test_async_with_mock(self):
    """测试异步函数的Mock"""
    async def test_async_operation():
        with patch('src.verify.cbmc_runner.CBMCRunner') as mock_runner:
            # 设置异步Mock
            mock_runner.return_value.run_verification.return_value = AsyncMock(
                return_value=mock_verification_result
            )

            # 运行异步测试
            result = await runner.run_verification(
                function_metadata, source_file, specification
            )

            # 验证结果
            assert result.status == "success"

测试数据管理

1. 测试固件

使用pytest fixture管理测试数据：

@pytest.fixture
def sample_c_code(self):
    """示例C代码"""
    return """
    int add(int a, int b) {
        return a + b;
    }
    """

@pytest.fixture
def sample_function_metadata(self):
    """示例函数元数据"""
    return {
        "name": "add",
        "return_type": "int",
        "parameters": [
            {"name": "a", "type": "int"},
            {"name": "b", "type": "int"}
        ],
        "complexity_score": 0.2
    }

@pytest.fixture
def temporary_c_file(self, sample_c_code):
    """临时C文件"""
    with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', suffix='.c', delete=False) as f:
        f.write(sample_c_code)
        temp_file = f.name

    yield temp_file

    # 清理
    os.unlink(temp_file)

2. 参数化测试

使用参数化测试减少代码重复：

@pytest.mark.parametrize("input_code,expected_functions", [
    ("int f() { return 0; }", ["f"]),
    ("int f() { return 0; } int g() { return 1; }", ["f", "g"]),
    ("", []),  # 空代码
])
def test_function_extraction(self, input_code, expected_functions):
    """参数化测试函数提取"""
    parser = CodeParser()
    result = parser.parse_code(input_code)

    actual_functions = [f.name for f in result.functions]
    assert actual_functions == expected_functions

调试指南

日志调试

1. 配置调试日志

import logging

# 设置调试级别日志
logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

logger = logging.getLogger(__name__)

def debug_function_call(func):
    """装饰器：记录函数调用"""
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logger.debug(f"调用 {func.__name__}: args={args}, kwargs={kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        logger.debug(f"{func.__name__} 返回: {result}")
        return result
    return wrapper

@debug_function_call
def process_data(data):
    """处理数据函数"""
    return data * 2

2. 使用调试器

import pdb

def debug_complex_function(data):
    """复杂函数调试"""
    result = []

    for item in data:
        # 设置断点
        if len(result) > 5:
            pdb.set_trace()  # 手动断点

        processed_item = item * 2
        result.append(processed_item)

    return result

性能调试

1. 性能分析

import cProfile
import pstats

def profile_function():
    """性能分析函数"""
    profiler = cProfile.Profile()
    profiler.enable()

    # 运行要分析的代码
    result = run_verification_pipeline("test.c")

    profiler.disable()
    stats = pstats.Stats(profiler).sort_stats('cumulative')
    stats.print_stats(10)  # 显示前10个最耗时的函数

    return result

2. 内存调试

import tracemalloc

def debug_memory_usage():
    """内存使用调试"""
    # 开始内存跟踪
    tracemalloc.start()

    # 运行代码
    result = memory_intensive_operation()

    # 获取内存快照
    snapshot1 = tracemalloc.take_snapshot()
    snapshot2 = tracemalloc.take_snapshot()

    # 比较快照
    top_stats = snapshot2.compare_to(snapshot1, 'lineno')
    print("[ Top 10 内存增长位置 ]")
    for stat in top_stats[:10]:
        print(stat)

    tracemalloc.stop()
    return result

远程调试

1. 配置远程调试

import debugpy

def enable_remote_debug():
    """启用远程调试"""
    debugpy.listen(5678)  # 监听端口
    print("等待调试器连接...")
    debugpy.wait_for_client()  # 等待调试器连接
    print("调试器已连接")

# 在应用启动时调用
if os.getenv('DEBUG_MODE') == 'true':
    enable_remote_debug()

2. VS Code远程调试配置

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python: Remote Debug",
            "type": "python",
            "request": "attach",
            "connect": {
                "host": "localhost",
                "port": 5678
            },
            "pathMappings": [
                {
                    "localRoot": "${workspaceFolder}",
                    "remoteRoot": "."
                }
            ]
        }
    ]
}

性能优化

代码优化

1. 算法优化

# 优化前：O(n²) 复杂度
def find_duplicates_slow(items):
    """查找重复项（慢版本）"""
    duplicates = []
    for i, item1 in enumerate(items):
        for j, item2 in enumerate(items):
            if i != j and item1 == item2:
                duplicates.append(item1)
    return duplicates

# 优化后：O(n) 复杂度
def find_duplicates_fast(items):
    """查找重复项（快版本）"""
    seen = set()
    duplicates = []
    for item in items:
        if item in seen and item not in duplicates:
            duplicates.append(item)
        seen.add(item)
    return duplicates

2. 缓存优化

from functools import lru_cache
import hashlib

# 使用LRU缓存
@lru_cache(maxsize=1000)
def expensive_computation(input_data):
    """昂贵的计算函数"""
    result = complex_calculation(input_data)
    return result

# 自定义缓存
class ComputationCache:
    def __init__(self, max_size=1000):
        self.cache = {}
        self.max_size = max_size

    def get(self, key):
        return self.cache.get(key)

    def set(self, key, value):
        if len(self.cache) >= self.max_size:
            # 移除最旧的条目
            oldest_key = next(iter(self.cache))
            del self.cache[oldest_key]
        self.cache[key] = value

    def compute(self, input_data):
        """带缓存的计算"""
        cache_key = hashlib.md5(str(input_data).encode()).hexdigest()
        cached_result = self.get(cache_key)

        if cached_result is not None:
            return cached_result

        result = expensive_computation(input_data)
        self.set(cache_key, result)
        return result

并发优化

1. 异步I/O

import asyncio
import aiohttp

# 同步版本（慢）
def fetch_urls_sync(urls):
    """同步获取URL内容"""
    results = []
    for url in urls:
        response = requests.get(url)
        results.append(response.json())
    return results

# 异步版本（快）
async def fetch_urls_async(urls):
    """异步获取URL内容"""
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_single_url(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

async def fetch_single_url(session, url):
    """获取单个URL"""
    async with session.get(url) as response:
        return await response.json()

2. 线程池优化

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def parallel_processing(items, max_workers=4):
    """并行处理"""
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
        # 提交所有任务
        futures = [executor.submit(process_item, item) for item in items]

        # 收集结果
        results = []
        for future in as_completed(futures):
            try:
                result = future.result()
                results.append(result)
            except Exception as e:
                logger.error(f"处理失败: {e}")

    return results

内存优化

1. 生成器使用

# 内存密集型版本
def process_large_file_list(file_paths):
    """处理大文件列表（内存密集）"""
    results = []
    for file_path in file_paths:
        data = read_large_file(file_path)
        processed_data = process_data(data)
        results.append(processed_data)
    return results  # 一次性返回所有结果

# 内存友好版本
def process_large_file_generator(file_paths):
    """处理大文件列表（生成器）"""
    for file_path in file_paths:
        data = read_large_file(file_path)
        processed_data = process_data(data)
        yield processed_data  # 逐个生成结果

# 使用生成器
for result in process_large_file_generator(large_file_list):
    # 每次只处理一个结果
    handle_result(result)

2. 对象池模式

class ObjectPool:
    """对象池模式"""
    def __init__(self, creator_func, max_size=10):
        self.creator_func = creator_func
        self.max_size = max_size
        self.pool = []
        self.lock = threading.Lock()

    def get(self):
        """获取对象"""
        with self.lock:
            if self.pool:
                return self.pool.pop()
            return self.creator_func()

    def put(self, obj):
        """归还对象"""
        with self.lock:
            if len(self.pool) < self.max_size:
                # 重置对象状态
                if hasattr(obj, 'reset'):
                    obj.reset()
                self.pool.append(obj)

# 使用对象池
connection_pool = ObjectPool(create_db_connection, max_size=5)

def database_operation():
    """数据库操作"""
    conn = connection_pool.get()
    try:
        result = execute_query(conn, "SELECT * FROM table")
        return result
    finally:
        connection_pool.put(conn)

发布流程

版本管理

1. 语义化版本

遵循语义化版本规范：MAJOR.MINOR.PATCH

MAJOR: 不兼容的API更改
MINOR: 向后兼容的功能新增
PATCH: 向后兼容的问题修复

2. 版本标签

# 创建版本标签
git tag -a v1.2.3 -m "Version 1.2.3: Add new features and fix bugs"

# 推送标签
git push origin v1.2.3

# 查看标签
git tag -l

构建和测试

1. 自动化构建

#!/bin/bash
# build.sh - 构建脚本

set -e  # 遇到错误立即退出

echo "=== 开始构建 ==="

# 1. 安装依赖
echo "安装依赖..."
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt

# 2. 运行测试
echo "运行测试..."
pytest --cov=src --cov-report=xml --cov-report=term
pytest_exit_code=$?

if [ $pytest_exit_code -ne 0 ]; then
    echo "测试失败，构建终止"
    exit 1
fi

# 3. 代码质量检查
echo "代码质量检查..."
flake8 src/ --max-line-length=100
black --check src/
mypy src/

# 4. 构建文档
echo "构建文档..."
cd docs/
make html
cd ..

# 5. 创建发布包
echo "创建发布包..."
python setup.py sdist bdist_wheel

echo "=== 构建完成 ==="

2. Docker构建

# Dockerfile
FROM python:3.9-slim

# 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    cbmc \
    git \
    cmake \
    build-essential \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制依赖文件
COPY requirements.txt .
COPY requirements-dev.txt .

# 安装Python依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 复制应用代码
COPY src/ ./src/
COPY config/ ./config/

# 创建日志目录
RUN mkdir -p logs

# 设置环境变量
ENV PYTHONPATH=/app
ENV LOG_LEVEL=INFO

# 暴露端口
EXPOSE 8080

# 启动命令
CMD ["python", "src/ui/web_app.py"]

发布检查清单

1. 代码质量检查

所有测试通过
代码覆盖率 > 80%
静态代码分析通过
类型检查通过
安全扫描通过

2. 文档检查

API文档更新
用户手册更新
更新日志编写
版本说明编写

3. 兼容性检查

向后兼容性测试
依赖版本兼容性
配置文件兼容性
数据库迁移测试

部署流程

1. 滚动更新

#!/bin/bash
# deploy.sh - 部署脚本

set -e

APP_NAME="codedetect"
IMAGE_TAG="v1.2.3"
REGISTRY="your-registry"

echo "=== 开始部署 ==="

# 1. 构建和推送镜像
echo "构建Docker镜像..."
docker build -t ${REGISTRY}/${APP_NAME}:${IMAGE_TAG} .
docker push ${REGISTRY}/${APP_NAME}:${IMAGE_TAG}

# 2. 更新Kubernetes部署
echo "更新Kubernetes部署..."
kubectl set image deployment/${APP_NAME} \
    ${APP_NAME}=${REGISTRY}/${APP_NAME}:${IMAGE_TAG}

# 3. 等待部署完成
echo "等待部署完成..."
kubectl rollout status deployment/${APP_NAME} --timeout=300s

# 4. 健康检查
echo "执行健康检查..."
sleep 30
curl -f http://your-domain.com/api/health || exit 1

echo "=== 部署完成 ==="

2. 回滚机制

#!/bin/bash
# rollback.sh - 回滚脚本

set -e

APP_NAME="codedetect"
PREVIOUS_VERSION="v1.2.2"

echo "=== 开始回滚 ==="

# 1. 获取当前版本
CURRENT_VERSION=$(kubectl get deployment ${APP_NAME} -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[0].image}')
echo "当前版本: ${CURRENT_VERSION}"

# 2. 回滚到上一个版本
echo "回滚到版本: ${PREVIOUS_VERSION}"
kubectl set image deployment/${APP_NAME} \
    ${APP_NAME}=your-registry/${APP_NAME}:${PREVIOUS_VERSION}

# 3. 等待回滚完成
echo "等待回滚完成..."
kubectl rollout status deployment/${APP_NAME} --timeout=300s

# 4. 验证回滚
echo "验证回滚结果..."
kubectl get deployment ${APP_NAME}

echo "=== 回滚完成 ==="

贡献指南

贡献流程

1. Fork和克隆

# Fork项目到个人账户
git clone https://github.com/your-username/codedetect.git
cd codedetect

2. 创建功能分支

# 创建功能分支
git checkout -b feature/new-feature

# 或者创建修复分支
git checkout -b fix/bug-fix

3. 开发和测试

# 安装开发依赖
pip install -r requirements-dev.txt

# 运行测试
pytest

# 代码格式化
black src/
flake8 src/

# 类型检查
mypy src/

4. 提交更改

# 添加更改
git add .

# 提交更改
git commit -m "feat: 添加新功能

详细描述新功能的内容和目的。"

# 推送到个人仓库
git push origin feature/new-feature

5. 创建Pull Request

在GitHub上创建Pull Request
填写PR模板
等待代码审查
根据反馈修改代码
合并到主分支

代码审查清单

审查要点

代码符合项目编码规范
包含适当的测试用例
文档完整且准确
性能影响评估
安全性考虑
错误处理完善
向后兼容性

PR模板

## 变更描述

简要描述此PR的目的和内容。

## 变更类型

- [ ] Bug修复
- [ ] 新功能
- [ ] 文档更新
- [ ] 重构
- [ ] 性能优化
- [ ] 测试改进

## 测试说明

描述如何测试此变更。

## 相关问题

链接到相关的GitHub Issues。

## 检查清单

- [ ] 代码自审查通过
- [ ] 所有测试通过
- [ ] 文档已更新
- [ ] 变更日志已更新

发布节奏

发布周期

补丁版本: 每2周（如有必要）
次要版本: 每4-6周
主要版本: 每3-6个月

发布冻结

发布前1周进入特性冻结期
只接受bug修复和安全更新
完成最终测试和文档更新

最后更新: 2024年1月

42 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape

CodeDetect开发者指南

目录

系统架构

整体架构

核心模块

1. 解析模块 (src/parse/)

2. 突变模块 (src/mutate/)

3. 验证模块 (src/verify/)

4. UI模块 (src/ui/)

5. 配置模块 (src/config/)

开发环境设置

前置要求

依赖安装

开发工具配置

环境变量配置

模块开发指南

新增解析器支持

新增突变操作符

新增验证类型

新增API端点

编码规范

Python编码规范

1. 代码风格

2. 类型注解

3. 错误处理

4. 日志记录

文档规范

1. 模块文档

2. 函数文档

测试规范

1. 测试文件组织

2. 测试用例编写

测试指南

测试框架

测试分类

1. 单元测试

2. 集成测试

3. 性能测试

Mock和Stub

测试数据管理

1. 测试固件

2. 参数化测试

调试指南

日志调试

1. 配置调试日志

2. 使用调试器

性能调试

1. 性能分析

2. 内存调试

远程调试

1. 配置远程调试

2. VS Code远程调试配置

性能优化

代码优化

1. 算法优化

2. 缓存优化

并发优化

1. 异步I/O

2. 线程池优化

内存优化

1. 生成器使用

2. 对象池模式

发布流程

版本管理

1. 语义化版本

2. 版本标签

构建和测试

1. 自动化构建

2. Docker构建

发布检查清单

1. 代码质量检查

2. 文档检查

3. 兼容性检查

部署流程

1. 滚动更新

2. 回滚机制

贡献指南

贡献流程

1. Fork和克隆

42 KiB

Raw Permalink Blame History Unescape Escape

1. 解析模块 (`src/parse/`)

2. 突变模块 (`src/mutate/`)

3. 验证模块 (`src/verify/`)

4. UI模块 (`src/ui/`)

5. 配置模块 (`src/config/`)