來,我們一起打造一款程式碼命名工具
你是否還在為程式碼命名而糾結不已?
here are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.– Phil Karlton
那麼如何更好的命名呢? 是否有好的工具可以支援我們命名呢?網上搜索一圈沒有發現滿意的,於是自己動手豐衣足食,//jadepeng.gitee.io/code-naming-tool/。
使用方法: 打開網頁後,在中文輸入框中輸入 中文命名,然後回車即可。也可以直接在英文輸入框輸入英文,搜索候選。
現有的工具
unbug.github.io/codelf/ 提供了一個選擇,作者先調用有道、百度等翻譯,然後調用searchcode搜索程式碼,從搜索的程式碼中提取變數名。
介面做的很酷,但是推薦出來的變數名稱品質參差不齊,失去了參考意義。
新的思路
我們常說以史為鑒,換一個思路,我們可以從優秀的開源庫中去吸收他們命名的經驗,看看他們是如何命名的,來供我們參考。
實現思路:
1. 從spring、apache等程式碼庫,讀取變數、方法、類名稱
2. 根據關鍵詞匹配出候選命名
3. 候選結果排序
獲取優秀命名
要獲取命名,首先想到的是讀取程式碼庫,需要先下載程式碼,然後解析 ———— 工作量巨大,PASS。
那怎麼做呢,換個角度,可以通過java的反射來實現。
首先添加一個輔助庫:
<dependency>
<groupId>org.reflections</groupId>
<artifactId>reflections</artifactId>
<version>0.9.12</version>
</dependency>
然後初始化Reflections,FilterBuilder可以用來過濾類庫,我們設置”org”,”javax”,”com”,”io”, 基本上囊庫了主要的開源類庫,比如spring,apache等.
List<ClassLoader> classLoadersList = new LinkedList<ClassLoader>();
classLoadersList.add(ClasspathHelper.contextClassLoader());
classLoadersList.add(ClasspathHelper.staticClassLoader());
Reflections reflections = new Reflections(new ConfigurationBuilder()
.setScanners(new SubTypesScanner(false), new ResourcesScanner())
.setUrls(ClasspathHelper.forClassLoader(classLoadersList.toArray(new ClassLoader[0])))
.filterInputsBy(new FilterBuilder().includePackage("org","javax","com","io")));
然後,可以通過reflections.getSubTypesOf(Object.class);
來獲取相關的class了,注意,我們初始化一個 Map<String, Integer> name2count = new HashMap<String, Integer>();
用來存儲程式碼命名以及對應的出現次數。
Set<Class<? extends Object>> allClasses =
reflections.getSubTypesOf(Object.class);
Map<String, Integer> name2count = new HashMap<String, Integer>();
for (Class<?> clazz : allClasses) {
System.out.println(clazz.getName());
try {
appendToNameMap(name2count, clazz.getSimpleName());
Field[] fields = clazz.getDeclaredFields();
for (Field field : fields) {
String name = field.getName();
appendToNameMap(name2count, name);
}
Method[] methods = clazz.getMethods();
for (Method method : methods) {
String name = method.getName();
appendToNameMap(name2count, name);
// parameters
Parameter[] parameters = method.getParameters();
for (Parameter param : parameters) {
name = param.getName();
appendToNameMap(name2count, name);
}
}
}catch(Throwable t)
{ }
其中appendToNameMap
:
private static void appendToNameMap(Map<String, Integer> name2count, String name) {
// filter
if(name.contains("-") || name.contains("_")|| name.contains("$")){
return;
}
if (!name2count.containsKey(name)) {
name2count.put(name, 1);
} else {
name2count.put(name, name2count.get(name) +1);
}
}
最後把結果存儲到文件,作為我們的資源。
FileUtils.writeAllText(JSON.toJSONString(name2count), new File("name2count.txt"));
可以到//gitee.com/jadepeng/code-naming-tool/blob/master/vars.js
查看結果。
命名推薦
命名推薦,還是遵循,先翻譯,然後根據翻譯結果搜索並召回。
其中翻譯直接調用網易有道的,但是搜索如何搞定呢?
最簡單的方法,肯定是分詞,然後建立索引,lucene是標配。但是上lucene就要上伺服器,PASS!
我們來找一個瀏覽器端的lucene,google 後選定flexsearch
.
flexsearch github上有6.5k star,因此優先選擇。
下面來看具體的實現。
建立索引
初始化FlexSearch,然後將之前獲取的程式碼命名建立索引。
var index = new FlexSearch({
encode: "advanced",
tokenize: "reverse",
suggest: true,
cache: true
})
var data = []
var i = 0
for (var name in names) {
var indexName = name.replace(/([A-Z])/g, " $1")
data[i] = {
"name": name,
"count": names[name]
}
index.add(i++, indexName)
}
這裡有個小技巧,name.replace(/([A-Z])/g, " $1")
可以將駝峰命名拆分成單詞。
同時data數組會保存所有的命名和響應的出現次數。
搜索候選
先翻譯,然後將翻譯結果給FlexSearch搜索。
function searchFromIndex(value) {
var results = index.search(value, 25)
results = results.map(function (i) {
return data[i]
})
results = results.sort(function (a, b) {
return b.count - a.count
})
return results
}
先搜索,出來的結果是data中的index序號,轉換為list對象,然後按照count倒排。
tips: 理論上,翻譯的結果可以去除一些停用詞,搜索效果應該更好,這裡先放著。
顯示結果
對結果進行格式化:
function formatSuggestion(item){
return `${item.name} <span class='tips'>程式碼庫共出現${item.count}次 (相關搜索: <a target='_blank' href='//unbug.github.io/codelf/#${item.name}'>codelf</a> <a target='_blank' href='//searchcode.com/?q=${item.name}&lan=23'>searchcode</a>)</span>`;
}
增加到codelf 和 searchcode的鏈接,顯示結果如下:
開源地址
命名工具地址: //jadepeng.gitee.io/code-naming-tool/
歡迎大家體驗使用,歡迎fork並貢獻程式碼。
後續展望
當前僅僅用到了翻譯+搜索,還有很多可以優化的地方:
- 搜索去停用詞
- 從文本語義相似度層面去推薦
- 專業術語支援
作者:Jadepeng
出處:jqpeng的技術記事本–//www.cnblogs.com/xiaoqi
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