В современном веб-разработке поддержание высокого качества кода является одной из ключевых задач как для отдельных программистов, так и для команд. Автоматизация проверки стиля и потенциальных ошибок значительно ускоряет процесс разработки и снижает количество багов на продакшене. Среди множества инструментов, которые помогают контролировать качество, особенно выделяются средства, анализирующие исходный код на основании заданных правил. В этой статье мы подробно рассмотрим, как создать собственный инструмент для проверки кода в проекте на языке JavaScript.

Причины создания собственного инструмента анализа кода

Стандартные линтеры предоставляют широкий набор правил и настроек, однако в некоторых случаях их функционала может оказаться недостаточно. Индивидуальные требования проекта, уникальные бизнес-логики, нестандартные соглашения по стилю требуют кастомизации, которая часто выражается в создании собственного инструмента анализа. Это позволяет гибко и детально настроить проверку, избавляясь от лишних или нерелевантных правил.

Кроме того, разработка собственной утилиты повышает понимание внутренней структуры кода и процесса его анализа, что в дальнейшем помогает в оптимизации и расширении функционала. Согласно статистике, около 37% крупных команд разрабатывают собственные инструменты для контроля качества кода, что свидетельствует о востребованности такого подхода.

Преимущества подхода

Ключевыми преимуществами создания кастомного средства являются:

• Точная настройка проверки под конкретные требования и стандарты команды;
• Возможность интеграции с существующими процессами CI/CD и другими инструментами;
• Улучшенная поддержка уникальных паттернов кода, которые сложно обработать обычным линтером;
• Возможность постепенного расширения и изменения набора правил по мере эволюции проекта.

Все это в сумме ведет к повышению общего качества продукта и снижению затрат времени на ревью и исправление ошибок.

Выбор технологий и подготовка окружения

Для реализации подобного инструмента в JavaScript-проекте основой служит правильный выбор технологий. Наиболее распространенным инструментом для парсинга и анализа кода являются парсеры, которые преобразуют исходный текст в абстрактное синтаксическое дерево (AST). AST предоставляет структурированное представление кода и позволяет проводить сложный анализ.

В качестве парсера для JavaScript обычно выбирают такие библиотеки, как Esprima, Babel Parser или Acorn. Они поддерживают современные стандарты ECMAScript и обеспечивают расширяемость. Для анализа AST часто применяют библиотеку ESLint, написанную именно для написания правил и проверки кода, либо специализированные утилиты для обхода дерева.

Настройка проекта

Для начала потребуется создать новый проект с менеджером пакетов npm или yarn, установить необходимые зависимости и настроить структуру файлов. Например, для минимального рабочего прототипа достаточно:

После установки можно переходить к написанию кода, который загрузит исходный файл, распарсит его и начнёт анализ.

Реализация базового анализатора

Первый шаг — чтение исходного JavaScript-файла и преобразование его в AST. Далее необходимо обойти дерево и реализовать логику проверки, например, на запрет определённых конструкций, стиль именования или использование устаревших функций.

Пример кода для чтения файла и парсинга с использованием Esprima выглядит так:

const fs = require('fs');
const esprima = require('esprima');

const code = fs.readFileSync('example.js', 'utf-8');
const ast = esprima.parseScript(code, { loc: true });
console.log(ast);

Далее для обхода дерева применим библиотеку estraverse, которая предоставляет удобные методы для входа и выхода из узлов:

const estraverse = require('estraverse');

estraverse.traverse(ast, {
    enter: node => {
        if (node.type === 'Identifier' && node.name === 'eval') {
            console.log(`Запрещено использование eval на строке ${node.loc.start.line}`);
        }
    }
});

Так мы можем реализовать первую правило для проверки безопасности кода.

Создание кастомных правил

Чтобы покрыть все требования проекта, нужно определить список правил. Пример простых правил:

• Запрет использования переменных с именем, начинающимся с символа подчеркивания;
• Ограничение длины строк к 80 символам;
• Отслеживание использования устаревших методов или глобальных объектов.

Каждое из правил оформляется в отдельную функцию, которая на вход принимает узлы AST и выдает предупреждения с описанием и позициями. Например, реализация проверки длины строк:

if(code.length > 80) {
    const lines = code.split('n');
    lines.forEach((line, index) => {
        if (line.length > 80) {
            console.log(`Длина строки больше 80 символов: строка ${index + 1}`);
        }
    });
}

Интеграция с процессом разработки

После создания базового аналізатора необходимо интегрировать его в рабочий процесс, чтобы команды могли автоматически запускать проверки перед коммитом или на сервере сборки. Для этого используют инструменты, которые связывают собственные скрипты с системой контроля версий или CI/CD.

Один из популярных вариантов — подключение через Husky и lint-staged, которые запускают линтер на изменённых файлах перед фиксацией коммита. Это позволяет значительно снизить вероятность попадания некорректного кода в репозиторий.

Пример настройки pre-commit hook

Добавим в package.json новый скрипт:

"scripts": {
    "custom-lint": "node customLinter.js"
}

Затем установим Husky:

npm install husky --save-dev
npx husky install
npx husky add .husky/pre-commit "npm run custom-lint"

Теперь перед каждым коммитом запускается ваша кастомная утилита, и в случае обнаружения ошибок процесс прервётся, что позволяет сразу исправить проблемы.

Поддержка, расширение и автоматизация

Инструмент проверки требует постоянного обновления и поддержки, так как проект меняется, а вместе с ним меняется и набор правил. Для удобства стоит предусмотреть возможность конфигурирования правил из внешних файлов или UI.

Еще одним эффективным решением является написание системы отчетов и статистики, которые помогут командам отслеживать качество кода в динамике и выявлять проблемные участки. Это существенно улучшает процессы ревью и обучения.

Советы по масштабируемости

• Разделяйте правила по тематике и частям кода (например, правила для UI, бизнес-логики, тестов);
• Используйте типизацию и статический анализ для предотвращения ошибок в самих правилах;
• Автоматизируйте запуск линтера в пайплайнах сборки для контроля на сервере.

Регулярная работа с кастомной утилитой не только помогает поддерживать кодовую базу в порядке, но и воспитывает культуру качества в команде.

Создание собственной утилиты для проверки качества в JavaScript-проекте — это мощный инструмент для повышения надежности и последовательности кода. Такой подход обеспечивает адаптацию под особенности конкретного проекта, улучшает взаимодействие внутри команды и снижает затраты времени на исправление проблем. При грамотной реализации и интеграции это становится неотъемлемой частью процесса разработки, способствуя выпуску более качественных и стабильных продуктов.