SciTools UnderstandのAPIは、ソフトウェア開発やメンテナンスにおいて、コード解析やデータ抽出を自動化するための強力なツールです。ここでは、開発プロジェクトで特に役立つ使い方の例をいくつか挙げます。
1. コードメトリックのレポート生成
Understand APIを使って、コードの品質を評価するためのメトリック（例：コード行数、循環的複雑度、重複コード）を自動で抽出し、定期的なレポートを生成できます。これにより、プロジェクト全体の品質を客観的に追跡できます。
import understand as und
# プロジェクトを開く
db = und.open('path/to/project.udb')
# 関数ごとの複雑度をレポート
for func in db.ents('function'):
complexity = func.metric(['Cyclomatic'])
print(f"{func.longname()} - 複雑度: {complexity['Cyclomatic']}")
2. カバレッジ分析とテストケースの改善
テストケースとコードのカバレッジ情報を解析し、テストが不足している箇所を特定するために使用できます。これにより、リグレッションテストの精度を向上させたり、新しい機能のテスト戦略を最適化したりできます。
3. デッドコードの発見と削除
呼び出し関係や定義関係をAPIで自動分析することで、利用されていない関数や変数を検出し、プロジェクトのクリーンアップに役立てられます。
# 関数の呼び出しが存在しないものを表示
for func in db.ents('function'):
if not func.refs('Callby'):
print(f"{func.longname()} は使われていません")
4. 依存関係の可視化とモジュール化
モジュール間の依存関係を解析し、特定の機能を持つモジュール同士の関連を可視化します。これにより、モジュールの分離が必要な箇所を特定し、再設計やリファクタリングを容易に行えます。
5. リファクタリングの計画
コードの構造や関係性をAPIで抽出し、リファクタリング計画を自動化することができます。コードの依存関係を可視化することで、変更が大規模に影響しないように設計ができます。
6. レガシーコードの理解とドキュメント化
Understand APIを使って、既存のレガシーコードを解析し、関数やクラスの関係、処理の流れをドキュメント化することで、新たな開発者が理解しやすくなります。
これらの例を活用することで、Understand APIはコードの品質向上や効率的な開発、保守に役立ちます。