作爲碼農，日常幹得最多的事兒就是coding(小聲：debugging），那完成功能後，一般流程我們需要code review(衡量代碼質量的一種方式便是會議上sh*t的數量了）。那爲了減少code review時被噴的次數，減小我們幼小心靈的創傷，我們最好提前消滅掉醜陋的代碼。
正好前兩天閱讀Teams的一款應用源代碼的時候，想着能拿着它掃描一把，看會不會發現一些可以改進的地方，順便介紹下我使用的方法和工具。
環境準備（在Mac上操作，win上大家自行變通，玩法相通）：
- dotnet core環境：.NET Core SDK 3.1.101
- visual studio code：1.44.0
- docker(基於docker運行sonarqube鏡像)：version 19.03.5, build 633a0ea（docker desktop version 2.1.0.5）
- java：version "13-ea" 2019-09-17
以上便是需要的環境。接下來簡單介紹下具體步驟（我們省略掉寫代碼的過程，直接分析代碼），今天直接分析開源Teams項目lucky draw的源代碼（https://github.com/Office365DevOps/lucky-draw-bot，自行克隆，如有興趣，也可PR，歡迎大家推廣使用這款Teams應用，自己用過，感覺很香）
- 安裝sonarqube的dotnet版本scanner，戳這裏。確認安裝成功。
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- docker拉取sonarqube鏡像（默認latest tag就可以）
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- docker中運行sonarqube的鏡像：
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網頁中打開sonarqube的portal![]()
- 用戶名密碼都爲admin，登入。
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- 點擊右上角創建項目
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- 輸入key和項目名稱（這裏就輸入lucky-draw-bot）
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- 輸入名稱（init-token）生成token，用戶後續sonarqube分析數據並上傳到sonarqube的portal（localhost:8888)
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生成token後，點擊continue按鈕，進入下一步，準備分析項目(大家忽略sonarqube的端口，我自己啓了兩個，大家玩的時候，用一個就好了)，如下：
當然這裏是針對msbuild生成的腳本語句，對於我們的dotnetcore項目，使用我們第一步安裝的dotnetcore版本的scanner，所以對應的語句應該依次爲：
1）
dotnet-sonarscanner begin /k:"bot" /d:sonar.host.url="http://localhost:8888" /d:sonar.login="8587694913910d903290a98a75607f2e7bf1c642"
2)
dotnet build
3)
dotnet-sonarscanner end /d:sonar.login="8587694913910d903290a98a75607f2e7bf1c642"
- run完以上語句後，刷新sonarqube的項目，則會出現對應的分析數據，包括code smells，test coverage(如果有的話)，還有其他相關指標
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上面分析結果我們可以看出很多問題，及時修復。比如代碼的複雜度也可以通過已有規則掃描出來（也可以自定義規則，自行某度），這樣我們就可以在code review時少被diss，其實code review是大家一起審視代碼，這裏只是將表明顯的問題提前暴露出來，及時fix，並不能完全代替code review。
其實，通過sonarqube的scanner，會在根目錄下生成一系列分析文件，也就是說，不用sonarqube也能看出來一系列warning，sonarqube的portal可以分析這些讀起來不怎麼友好的文件，再生成report/便於查看的形式，提高fix的效率。![]()
總結：今天主要跟大家介紹這個掃描工具，日後大家如果開發Teams應用，也可以及時使用它來掃描代碼質量，對日後迭代可以起到很重要的作用。後續還有什麼工具可以幫助我們開發Teams應用，我也會分享出來。