Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Рефакторинг этой функции, чтобы уменьшить ее когнитивную сложность — отмечен как критическая проблема

Я использую версию SonarQube — 6.7.7 (LTS) и версию плагина анализатора языка Python — sonar-python-plugin-1.13.0.2922.jar.

Успешно завершил сонарный анализ, затем я увидел, что проблемы, связанные с «Рефакторингом этой функции, чтобы уменьшить ее когнитивную сложность с 17 до 15 разрешенных», были помечены как критические проблемы.

введите здесь описание изображения

Я считаю, что этот вопрос должен быть отнесен к категории основных (или второстепенных), но не как критический вопрос.

python sonarqube
20.06.2019

  • У вас есть вопрос? 20.06.2019
  • Правильно ли такое поведение? 20.06.2019
  • Это значение по умолчанию. rules.sonarsource.com/python/RSPEC-3776 Возможно, вы сможете настроить его, если предпочитаю другую жесткость. 20.06.2019
  • В разделе «Правила» -> «Python» -> «Запах кода» -> «Когнитивная сложность» функций не должна быть слишком высокой -> «Критическая» — отображается как серьезность по умолчанию. Я не могу изменить серьезность на незначительную. 20.06.2019

Ответы:


1

Вы должны определить свой собственный профиль качества, чтобы настроить строгость этого правила. См. документацию по профилям качества.

24.06.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..