이 가이드에서는 Bitbucket 파이프라인을 사용하여 ESLint 결과를 Bitbucket Pull Request에 통합하는 방법을 설명합니다. JSON 형식으로 ESLint 보고서를 생성하고, Bitbucket 보고서 및 주석 API를 사용하여 이를 인라인 주석으로 게시하고, ESLint를 자동으로 실행하도록 Bitbucket 파이프라인을 구성하는 방법을 알아봅니다.
ESLint 보고서를 JSON으로 생성
먼저 ESLint를 실행하고 결과를 JSON 형식으로 출력해야 합니다. 이 파일은 나중에 보고서와 주석을 만드는 데 사용됩니다.
eslint 명령에 -f 및 -o args를 추가하세요. 예:
eslint . --ext .ts -f json -o eslint-report.json
Bitbucket에 ESLint 보고서 및 주석 게시
ESLint 결과를 끌어오기 요청에 직접 표시하려면 Bitbucket의 Report API 및 Annotations API를 사용하세요.
- ESLint JSON 보고서를 읽어보세요.
- 총 오류 및 경고 수가 포함된 보고서를 생성합니다.
- ESLint 메시지를 기반으로 인라인 주석을 게시합니다.
const fs = require('fs') const path = require('path') const util = require('util') // External ID must be unique per report on a commit const EXTERNAL_ID = 'com.yorcompany.reports.eslint' const BB_USER = 'YOUR_USER' const BB_REPO = 'YOUR_REPO' const BB_URL = 'https://api.bitbucket.org/2.0' // This is available by default in the pipeline. const COMMIT = process.env.BITBUCKET_COMMIT // For this to be availble you need to create an access token with read access to the repo // and set it an environment variable in the pipeline. const TOKEN = process.env.BITBUCKET_TOKEN // Map ESLint severities to Bitbucket report severities const severities = { 0: 'LOW', 1: 'MEDIUM', 2: 'HIGH' } // Read the ESLint JSON report const data = await util.promisify(fs.readFile)(path.join(process.cwd(), 'eslint-report.json'), 'utf8') .catch(err => { console.error('Error reading eslint-report.json:', err) throw err }) const eslintOutput = JSON.parse(data) let totalErrorCount = 0 let totalWarningCount = 0 const annotations = [] let i = 1 eslintOutput.forEach(file => { totalErrorCount += file.errorCount totalWarningCount += file.warningCount const relativePath = path.relative(process.cwd(), file.filePath) file.messages.forEach(message => { annotations.push({ external_id: `${EXTERNAL_ID}.${COMMIT}.${i++}`, path: relativePath, annotation_type: 'CODE_SMELL', summary: message.message, line: message.line, severity: severities[message.severity] }) }) }) // Prepare the report const report = { title: 'ESLint Report', details: 'Results from ESLint analysis', report_type: 'TEST', logoUrl: 'https://eslint.org/img/logo.svg', data: [ { title: 'Error Count', type: 'NUMBER', value: totalErrorCount }, { title: 'Warning Count', type: 'NUMBER', value: totalWarningCount } ] } try { // Post the report to Bitbucket const reportUrl = `${BB_URL}/repositories/${BB_USER}/${BB_REPO}/commit/${COMMIT}/reports/${EXTERNAL_ID}` let response = await fetch(reportUrl, { method: 'PUT', body: JSON.stringify(report), headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Accept': 'application/json', 'Authorization': `Bearer ${TOKEN}` } }) if (!response.ok) { console.error(await response.text()) throw new Error(`Error posting report: ${response.statusText}`) } console.log('Report posted successfully!') console.log(await response.json()) // Post annotations if any if (annotations.length > 0) { const annotationsUrl = `${BB_URL}/repositories/${BB_USER}/${BB_REPO}/commit/${COMMIT}/reports/${EXTERNAL_ID}/annotations` response = await fetch(annotationsUrl, { method: 'POST', body: JSON.stringify(annotations), headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Accept': 'application/json', 'Authorization': `Bearer ${TOKEN}` } }) if (!response.ok) { console.error(await response.text()) throw new Error(`Error posting annotations: ${response.statusText}`) } console.log('Annotations posted successfully!') console.log(await response.json()) } } catch (error) { console.error('Error posting insights:', error.response ? error.response.data : error.message) }
Bitbucket 파이프라인 구성
CI/CD 워크플로의 일부로 이 프로세스를 자동화하려면 ESLint를 실행하고 JSON 보고서를 생성하고 결과를 게시하도록 Bitbucket 파이프라인을 설정하면 됩니다. 다음은 시작하는 데 도움이 되는 샘플 bitbucket-pipelines.yml 파일입니다.
image: node:18.13.0 pipelines: default: - step: name: ESLint caches: - node script: - npm install - npx eslint . --ext .ts -f json -o eslint-report.json # Run ESLint and save the report after-script: - node post-eslint-results.js # Post results to Bitbucket artifacts: - eslint-report.json
메모
eslint가 0이 아닌 종료 코드를 반환하는 경우(ESLint에 오류가 있는 경우) 후속 스크립트가 호출되지 않기 때문에 보고서는 이후 스크립트의 Bitbucket에 게시됩니다.
위 내용은 Bitbucket 파이프라인의 Eslint Code Insights의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

C/C에서 JavaScript로 전환하려면 동적 타이핑, 쓰레기 수집 및 비동기 프로그래밍으로 적응해야합니다. 1) C/C는 수동 메모리 관리가 필요한 정적으로 입력 한 언어이며 JavaScript는 동적으로 입력하고 쓰레기 수집이 자동으로 처리됩니다. 2) C/C를 기계 코드로 컴파일 해야하는 반면 JavaScript는 해석 된 언어입니다. 3) JavaScript는 폐쇄, 프로토 타입 체인 및 약속과 같은 개념을 소개하여 유연성과 비동기 프로그래밍 기능을 향상시킵니다.

각각의 엔진의 구현 원리 및 최적화 전략이 다르기 때문에 JavaScript 엔진은 JavaScript 코드를 구문 분석하고 실행할 때 다른 영향을 미칩니다. 1. 어휘 분석 : 소스 코드를 어휘 단위로 변환합니다. 2. 문법 분석 : 추상 구문 트리를 생성합니다. 3. 최적화 및 컴파일 : JIT 컴파일러를 통해 기계 코드를 생성합니다. 4. 실행 : 기계 코드를 실행하십시오. V8 엔진은 즉각적인 컴파일 및 숨겨진 클래스를 통해 최적화하여 Spidermonkey는 유형 추론 시스템을 사용하여 동일한 코드에서 성능이 다른 성능을 제공합니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 서버 측 프로그래밍, 모바일 애플리케이션 개발 및 사물 인터넷 제어가 포함됩니다. 1. 서버 측 프로그래밍은 Node.js를 통해 실현되며 동시 요청 처리에 적합합니다. 2. 모바일 애플리케이션 개발은 재교육을 통해 수행되며 크로스 플랫폼 배포를 지원합니다. 3. Johnny-Five 라이브러리를 통한 IoT 장치 제어에 사용되며 하드웨어 상호 작용에 적합합니다.

일상적인 기술 도구를 사용하여 기능적 다중 테넌트 SaaS 응용 프로그램 (Edtech 앱)을 구축했으며 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다. 먼저, 다중 테넌트 SaaS 응용 프로그램은 무엇입니까? 멀티 테넌트 SAAS 응용 프로그램은 노래에서 여러 고객에게 서비스를 제공 할 수 있습니다.

이 기사에서는 Contrim에 의해 확보 된 백엔드와의 프론트 엔드 통합을 보여 주며 Next.js를 사용하여 기능적인 Edtech SaaS 응용 프로그램을 구축합니다. Frontend는 UI 가시성을 제어하기 위해 사용자 권한을 가져오고 API가 역할 기반을 준수하도록합니다.

JavaScript는 현대 웹 개발의 핵심 언어이며 다양성과 유연성에 널리 사용됩니다. 1) 프론트 엔드 개발 : DOM 운영 및 최신 프레임 워크 (예 : React, Vue.js, Angular)를 통해 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축합니다. 2) 서버 측 개발 : Node.js는 비 차단 I/O 모델을 사용하여 높은 동시성 및 실시간 응용 프로그램을 처리합니다. 3) 모바일 및 데스크탑 애플리케이션 개발 : 크로스 플랫폼 개발은 개발 효율을 향상시키기 위해 반응 및 전자를 통해 실현됩니다.

JavaScript의 최신 트렌드에는 Typescript의 Rise, 현대 프레임 워크 및 라이브러리의 인기 및 WebAssembly의 적용이 포함됩니다. 향후 전망은보다 강력한 유형 시스템, 서버 측 JavaScript 개발, 인공 지능 및 기계 학습의 확장, IoT 및 Edge 컴퓨팅의 잠재력을 포함합니다.


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