Tulmot / Sklearn-Multilabel

Ensembles de clasificadores Multi-Label en Scikit-Learn
2 stars 0 forks source link

Sonarqube #104

Closed Tulmot closed 6 years ago

Tulmot commented 6 years ago

Utilizar la aplicación sonarqube para ver que no hay código duplicado

Tulmot commented 6 years ago

He estado mirando como funciona Sonarqube, en el uso online, la cosa es que no se como hacer para introducir mi proyecto, he estado siguiendo el tutorial de https://about.sonarcloud.io/get-started/ pero el último paso: image No se exactamente donde tengo que ejecutar eso.

alvarag commented 6 years ago

Puedes analizar el código online "enganchando" tu proyecto Git con SonarQube (o al menos antes se podía).

Regístrate en: https://about.sonarcloud.io/ y sigue los pasos.

Tulmot commented 6 years ago

He conseguido hacer que funcione pero no se si esta bien image Porque por lo que pone a la derecha solo analizado 393 lineas de código y tengo mas.

alvarag commented 6 years ago

Vete a la pestaña Code, supongo que ahí podrás ver los ficheros analizados.

Tulmot commented 6 years ago

Me salen cosillas en los 3 base y en homogeneous, en los ensemble en verdad como solo tienen el constructor y el validate_estimator por eso supongo que no tendrán nada. En casi todos los code me dice esto: Rename this parameter "X" to match the regular expression ^[a-z][a-z0-9]*$.

alvarag commented 6 years ago

Supongo que tras haber cursado Procesadores del Lenguaje sabrás interpretar la expresión regular que te recomienda utilizar. Como te dije, no todas las recomendaciones que da Sonar Qube debemos aplicarlas. En el anexo en el que hables de cómo se ha aplicado SonarQube y el resultado, comentas el por qué no se ha seguido esa recomendación.

alvarag commented 6 years ago

Por cierto, si son públicos los datos (es decir, podemos verlo desde una URL), ponla por aquí.

Tulmot commented 6 years ago

mmm vale entonces tengo que explicar porque no sigo esa recomendación, entonces entiendo que no necesito cambiar nada.

Aquí podéis verlo: https://sonarcloud.io/dashboard?id=sklearn

alvarag commented 6 years ago

Eso es, la valoración global es buena "A". Si vas a código si que te ha analizado todo, tienes unas mil líneas en total pero sin comentarios son las 393 que aparecen (por eso te marca el proyecto como XS).

Esto es un buen indicativo de que el código (siempre y cuando funcione bien), esta bien escrito.

Recuerda incluir todo esto en el Anexo de manual del programdor: cómo has incluido tu proyecto en SonarQube, la URL, y los comentarios.