虚拟化导论
人们很容易想当然的以为虚拟化技术仅仅应用于服务器。而在现实中，虚拟化这一苏醒的概念正被运用于各个层面，其中包括网络，存储以及应用基础架构。在这篇导论中，InfoQ将深入每个方面，详尽向您描述虚拟化技术的运用以及其优点与不足。
- Architecture, .NET, Java,
- 1
新闻
Google SoC系列：dcov——Ruby文档覆盖度分析器
作者 Werner Schuster译者 高昂 发布于 2007年6月26日 上午5时30分
静态分析工具对于保证代码质量来说非常有用，特别是如果这些工具被统一在一个可以自动构建过程中时。比如说rcov项目，可以帮助开发者检查Ruby测试代码的覆盖情况。在Google SoC的支持下，一个名叫dcov的新项目已可以帮助开发者分析Ruby代码的文档覆盖情况。
项目的开发者Jeremy McAnally就此解释道：
Dcov分析项目中的文档，提供（类似于rcov的）文档覆盖程度评价，并且（最终会）提供文档覆盖质量的评价。（分析将会）涉及各个功能部件：类、方法和模块。
覆盖质量分析将会使得dcov项目更为有趣：
目前这只是“代码中是否存在注释？”的问题，当质量分析开始应用时，那么事情将会变得越来越有趣。
检查功能部件是否存在注释是很有用的功能，但是这是否会导致开发者向代码中添加无用注释，目的仅是为了从dcov中得到更好的评级。决定注释是否有用将是相对困难的工作，所以Jeremy将这项功能作为dcov的一个可选择插件部分：
实际上我今天刚重构了代码，让分析器变成独立的、可热插拔的类，这样用户可以随意的选择启用或放弃这个功能模块。我希望我们可以有精通语言分析的志愿者加入进来，帮助我们制定衡量注释质量的标准。
dcov项目的文档输出也将基于现有的Ruby工具实现：
我正在试图为项目代码添加Ruby Reports（Ruport）的支持，这意味着，随着Ruport团队不断发布的新的文档输出格式，我们就可以使用这些不同的格式来输出文档报告。
Ruport是一个可拓展的报表系统，可以获得各种输入源的数据，包括（CSV、ActiveRecord models等）之后生成不同格式的报表（包括PDF、HTML等）。
既然dcov可以分析Ruby代码，那么再了解一下Jeremy为其使用何种工具也将十分有趣：
所有代码都通过RDoc的“parse_files”方法解析，之后我们得到一个经解析的数据结构并进行分析。开始的时候，我试图找到一个可以手工解析（或是使用类似于parse_tree来解析的方法），这会使结构更为明晰，但是我后来发现使用RDoc是个更好的选择：一来RDoc的实现更为简洁；二来RDoc是Ruby标准发布版中的一个部分，所有使用Ruby的人都会安装有RDoc类库。
RDoc通过Code Objects系列对象提供了访问Ruby代码及其相应注释的方法，Code Objects被用来表示类、方法等等，以及它们相应的注释。
目前dcov项目建立在RubyForge之上，并且Jeremy拥有一个Blog站点。同时Jeremy还在InfoQ上撰写有一本电子书“Mr. Neighborly's Humble Little Ruby Book”。
查看英文原文：Google SoC Series: dcov - Ruby documentation coverage analyzer
没有回复
回复