前端代码性能检测方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本发明涉及前端性能分析技术领域，特别是涉及一种前端代码性能检测方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.近些年，随着数据化转型，各大公司的业务越来越复杂，迭代越来越多，前端项目也越来越庞大，导致项目启动越来越慢，问题定位也越来越难。因此，对前端项目的性能检测刻不容缓。
3.目前，虽然前端代码性能检测的工具层出不穷，但是对于业务数据比较隐私的公司来说，接入外部的前端代码检测工具风险较大，而如果利用人工去项目组中查找代码问题，又会耗费太多的人力成本和时间成本，且性能检测效果较差。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种前端代码性能检测方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有的前端代码审查工具存在隐私风险以及人工审查耗费人力和时间成本等技术问题。
5.为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
6.一种前端代码性能检测方法，包括：
7.采用java语言在项目的流水线侧部署扫描插件；
8.在所述项目的流水线运行过程中，获取流水线的运行参数，将所述运行参数传入npx命令，通过所述npx命令调用所述扫描插件获取项目的流水线信息；
9.基于所获取到的流水线信息，利用所述扫描插件对所述项目进行代码性能检测，并返回代码性能检测结果，所述代码性能检测结果中包括代码的错误问题类型以及代码修复意见。
10.本发明实施例采取的技术方案还包括：所述采用java语言在项目的流水线侧部署扫描插件具体为：
11.所述项目的流水线侧设有插件配置页面，采用java语言在所述插件配置页面中部署扫描插件；
12.所述扫描插件为pafe/vt-scan插件。
13.本发明实施例采取的技术方案还包括：所述通过所述npx命令调用所述扫描插件获取项目的流水线信息具体为：
14.所述npx命令接收到流水线的运行参数后，调起主要逻辑，并调用pafe/vt-scan插件获取项目的流水线信息；所述流水线信息包括流水线名称、流水线id、子系统、项目空间名、项目地址以及代码路径，其中所述主要逻辑封装在pafe/vt-scan插件中；
15.如果所述pafe/vt-scan插件没有获取到流水线信息，则直接在项目的流水线中反馈出报错信息。
16.本发明实施例采取的技术方案还包括：所述基于所获取到的流水线信息，利用所
述扫描插件对所述项目进行代码性能检测包括：
17.对所述项目的代码进行eslint违规检测和stylelint违规检测，所述eslint违规检测用于检测代码中的js错误，所述stylelint违规检测用于检测代码中的样式问题；
18.所述eslint违规检测和stylelint违规检测具体为：所述pafe/vt-scan插件使用“npx eslint”命令指定检测文件类型，并通过子进程标准输出流得到检测结果，通过反序列化得到检测对象，所述检测结果中包括代码的错误问题类型、错误问题所在的文件夹、行数以及代码修复意见。
19.本发明实施例采取的技术方案还包括：所述基于所获取到的流水线信息，利用所述扫描插件对所述项目进行代码性能检测还包括：
20.使用depcheck包对所述项目进行代码依赖检测，所述代码依赖检测的检测结果包括：
21.用户在代码中引入了npm包，但是在配置文件package.json中没有声明；或用户在配置文件package.json中声明引入了npm包，但在代码中没有使用。
22.本发明实施例采取的技术方案还包括：所述基于所获取到的流水线信息，利用所述扫描插件对所述项目进行代码性能检测还包括：
23.使用jscpd包对所述项目进行代码重复率检测，所述代码重复率检测结果包括代码重复率、源码的行数以及源码文件数。
24.本发明实施例采取的技术方案还包括：所述基于所获取到的流水线信息，利用所述扫描插件对所述项目进行代码性能检测还包括：
25.对所述项目进行技术栈统计；所述技术栈统计具体包括：
26.利用所述pafe/vt-scan插件检测项目的源码目录下是否存在tsconfig.json文件；
27.利用所述pafe/vt-scan插件检测项目的技术框架；
28.利用所述pafe/vt-scan插件检测项目的源码目录下的脚手架配置文件。
29.本发明实施例采取的另一技术方案为：一种前端代码性能检测装置，包括：
30.插件部署模块：用于采用java语言在项目的流水线侧部署扫描插件；
31.信息获取模块：用于在所述项目的流水线运行过程中，获取流水线的运行参数，将所述运行参数传入npx命令，通过所述npx命令调用所述扫描插件获取项目的流水线信息；
32.性能检测模块：用于基于所获取到的流水线信息，利用所述扫描插件对所述项目进行代码性能检测，并返回代码性能检测结果，所述代码性能检测结果中包括代码的错误问题类型代码修复意见。
33.本发明实施例采取的又一技术方案为：一种计算机设备，所述计算机设备包括：
34.存储有可执行程序代码的存储器；
35.与所述存储器连接的处理器；
36.所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如上述的前端代码性能检测方法。
37.本发明实施例采取的又一技术方案为：一种存储介质，存储有处理器可运行的程序文件，所述程序文件用于执行上述的前端代码性能检测方法。
38.本发明实施例的前端代码性能检测方法、装置、计算机设备及存储介质通过在流
水线侧部署扫描插件，利用扫描插件获取代码性能数据，避免了由于接入外部前端代码检测工具存在的隐私泄露风险，并且能够针对问题性能直接定位到问题所在地同时给出修复意见，可以较大程度的提高代码质量。扫描插件的接入方式简单，部署发布不会影响其他的项目，有利于节省前端代码性能检测的人力成本和时间成本，且能够获得较好的代码性能检测效果。
附图说明
39.图1是本发明第一实施例的前端代码性能检测方法的流程示意图；
40.图2是本发明第二实施例的前端代码性能检测方法的流程示意图；
41.图3是本发明实施例前端代码性能检测装置的结构示意图；
42.图4是本发明实施例的计算机设备结构示意图；
43.图5是本发明实施例的存储介质结构示意图。
具体实施方式
44.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
45.本发明中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
46.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
47.请参阅图1，是本发明第一实施例的前端代码性能检测方法的流程示意图。本发明第一实施例的前端代码性能检测方法包括以下步骤：
48.s100：采用java语言在项目的流水线侧部署扫描插件；
49.本步骤中，项目的流水线侧设有插件配置页面，采用java语言在插件配置页面中部署扫描插件；扫描插件为pafe/vt-scan插件。
50.s110：在项目的流水线运行过程中，获取流水线的运行参数，将运行参数传入npx命令，通过npx命令调用扫描插件获取项目的流水线信息；
51.本步骤中，首先需要获取自动化流水线的运行参数，同时将运行参数传入npx命令，npx命令接收到流水线的运行参数后，调起主要逻辑，并调用pafe/vt-scan插件获取项目的流水线信息；流水线信息包括流水线名称、流水线id、子系统、项目空间名、项目地址以及代码路径，其中主要逻辑封装在pafe/vt-scan插件中；如果pafe/vt-scan插件没有获取到流水线信息，则直接在项目的流水线中反馈出报错信息。
52.s120：基于所获取到的流水线信息，利用扫描插件对项目进行代码性能检测，并返回代码性能检测结果，所述代码性能检测结果中包括代码的错误问题类型以及代码修复意见；
53.本步骤中，代码性能检测任务包括但不限于eslint违规检测、stylelint违规检测、依赖检测、重复率检测以及技术栈统计等。为了提升运行速度，代码性能检测任务均以子进程并发方式执行。
54.具体的，eslint违规检测用于检测代码中的js(javascript)错误。pafe/vt-scan插件使用“npx eslint”命令指定检测文件类型，并通过子进程标准输出流得到检测结果，通过反序列化得到检测对象。检测结果中包括代码的错误问题类型、错误问题所在的文件夹、行数以及代码修复意见。其中，eslint是一个开源的javascript验证工具，用于检查语法规则和代码风格,可以保证代码的语法正确、风格统一。stylelint违规检测用于检测代码中的样式问题。stylelint违规检测与eslint违规检测的检测逻辑类似，pafe/vt-scan插件同样使用“npx eslint”命令指定检测文件类型，并通过子进程标准输出流得到检测结果，通过反序列化得到结果对象，检测结果中包括代码的错误问题类型、错误问题所在的文件夹、行数以及代码修复意见。其中，stylelint是一个代码规范工具，用于强制按照某个顺序编写css。
55.本技术实施例使用depcheck包执行代码依赖检测，依赖检测的检测结果主要包括以下两种：
56.用户在代码中引入了npm包，但是在配置文件package.json中没有声明；
57.或用户在配置文件package.json中声明引入了npm包，但在代码中没有使用。
58.本技术实施例使用jscpd包对代码进行重复率检测，由于部分项目的源码数量过大，造成nodejs进程内存溢出，导致获取不到检测数据。针对该问题，本技术实施例通过将执行jscpd的逻辑写到一个js文件中，并配置node内存，通过node
‑‑
max-old-space-size＝5000./temp.js方式指定子进程内存。其中重复率检测结果中包括但不限于代码重复率、源码的行数以及源码文件数等。
59.技术栈统计具体包括：
60.1.利用扫描插件检测项目的源码目录下是否存在tsconfig.json文件；其中，tsconfig.json文件指定了项目所需的根文件和编译器选项，如果源码目录下存在tsconfig.json文件，表明该源码目录是项目的根目录。
61.2.利用扫描插件检测项目的技术框架，读取项目的配置文件package.json，反序列化后查找配置文件package.json中是否存在vue、react或angular框架属性，以及响应的版本。
62.3.利用扫描插件检测项目的脚手架：寻找项目的源码目录下的脚手架配置文件，比如通过脚手架配置文件判断是否使用相应的脚手架。其中，脚手架配置文件包括但不限
于pafe.config.js等。
63.基于上述，本发明第一实施例的前端代码性能检测方法通过在流水线侧部署扫描插件，利用扫描插件获取代码性能数据，避免了由于接入外部前端代码检测工具存在的隐私泄露风险，并且能够针对问题性能直接定位到问题所在地同时给出修复意见，可以较大程度的提高代码质量。扫描插件的接入方式简单，部署发布不会影响其他的项目，有利于节省前端代码性能检测的人力成本和时间成本，且能够获得较好的代码性能检测效果。
64.请参阅图2，是本发明第二实施例的前端代码性能检测方法的流程示意图。本发明第二实施例的前端代码性能检测方法包括以下步骤：
65.s200：在项目的自动化流水线侧部署扫描插件；
66.本步骤中，自动化流水线侧设置有插件配置页面，采用java语言在插件配置页面中部署扫描插件，在部署扫描插件后，该扫描插件以自动化流水线为载体，获取项目的流水线信息。具体的，扫描插件为pafe/vt-scan插件，通过将主要逻辑封装进pafe/vt-scan插件中，在流水线中部署该pafe/vt-scan插件后，后续如果需要修改逻辑主体，只需要执行npm run build，更改项目的配置文件package.json的版本号，并执行npm publish将代码发布到内网的npm包库，则流水线中的pafe/vt-scan插件会自动更新，且pafe/vt-scan插件的更新不影响项目的部署过程。
67.s210：在流水线运行过程中，获取流水线的运行参数，并将运行参数传入npx命令，通过npx命令调用扫描插件获取项目的流水线信息；
68.本步骤中，首先需要获取自动化流水线的运行参数，同时将运行参数传入npx命令，npx命令接收到运行参数后，调起主要逻辑，并调用pafe/vt-scan插件获取项目的流水线名称、流水线id、子系统、项目空间名、项目地址以及代码路径等流水线信息。而如果pafe/vt-scan插件没有获取到流水线信息，则直接在项目的流水线中反馈出报错信息。其中，npx命令是npm5.2之后发布的一个命令，npx命令会自动查找当前依赖包中的可执行文件，使得项目内部安装的模块用起来更方便。
69.s220：基于获取到的流水线信息，利用扫描插件进行代码性能检测；
70.本步骤中，代码性能检测任务包括但不限于eslint违规检测、stylelint违规检测、依赖检测、重复率检测以及技术栈统计等。为了提升运行速度，代码性能检测任务均以子进程并发方式执行。
71.具体的，eslint违规检测用于检测代码中的js(javascript)错误。pafe/vt-scan插件使用“npx eslint”命令指定检测文件类型，并通过子进程标准输出流得到检测结果，通过反序列化得到检测对象。其中，检测结果中包括代码的错误问题类型、错误问题所在的文件夹、行数以及代码修复意见。
72.stylelint违规检测用于检测代码中的样式问题。stylelint违规检测与eslint违规检测的检测逻辑类似，pafe/vt-scan插件同样使用“npx eslint”命令指定检测文件类型，并通过子进程标准输出流得到检测结果，通过反序列化得到结果对象，检测结果中包括代码的错误问题类型、错误问题所在的文件夹、行数以及代码修复意见。
73.本技术实施例使用depcheck包执行代码依赖检测，依赖检测的检测结果主要包括以下两种：
74.用户在代码中引入了npm包，但是在配置文件package.json中没有声明；
75.或用户在配置文件package.json中声明引入了npm包，但在代码中没有使用。
76.本技术实施例使用jscpd包对代码进行重复率检测，由于部分项目的源码数量过大，造成nodejs进程内存溢出，导致获取不到检测数据。针对该问题，本技术实施例通过将执行jscpd的逻辑写到一个js文件中，并配置node内存，通过node
‑‑
max-old-space-size＝5000./temp.js方式指定子进程内存。其中重复率检测结果中包括但不限于代码重复率、源码的行数以及源码文件数等。
77.技术栈统计具体包括：
78.1.利用扫描插件检测项目的源码目录下是否存在tsconfig.json文件；其中，tsconfig.json文件指定了项目所需的根文件和编译器选项，如果源码目录下存在tsconfig.json文件，表明该源码目录是项目的根目录。
79.2.利用扫描插件检测项目的技术框架，读取项目的配置文件package.json，反序列化后查找配置文件package.json中是否存在vue、react或angular框架属性，以及响应的版本。
80.3.利用扫描插件检测项目的脚手架：寻找项目的源码目录下的脚手架配置文件，比如通过脚手架配置文件判断是否使用相应的脚手架。其中，脚手架配置文件包括但不限于pafe.config.js等。
81.s230：通过http请求将代码性能检测数据拉取到数据库中；
82.本步骤中，通过将流水线中的代码性能检测数据直接通过http请求拉取到数据库中，方便研发人员直接对数据进行可视化分析，并查看检测问题。
83.基于上述，本发明第二实施例的前端代码性能检测方法通过在流水线侧部署扫描插件，利用扫描插件获取代码性能数据，避免了由于接入外部前端代码检测工具存在的隐私泄露风险，并且能够针对问题性能直接定位到问题所在地同时给出修复意见，可以较大程度的提高代码质量。扫描插件的接入方式简单，部署发布不会影响其他的项目，有利于节省前端代码性能检测的人力成本和时间成本，且能够获得较好的代码性能检测效果。
84.在一个可选的实施方式中，还可以：将所述的前端代码性能检测方法的结果上传至区块链中。
85.具体地，基于所述的前端代码性能检测方法的结果得到对应的摘要信息，具体来说，摘要信息由所述的前端代码性能检测方法的结果进行散列处理得到，比如利用sha256s算法处理得到。将摘要信息上传至区块链可保证其安全性和对用户的公正透明性。用户可以从区块链中下载得该摘要信息，以便查证所述的前端代码性能检测方法的结果是否被篡改。本示例所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
86.请参阅图3，是本发明实施例前端代码性能检测装置的结构示意图。本发明实施例前端代码性能检测装置40包括：
87.插件部署模块41：用于在项目的自动化流水线侧部署扫描插件；其中，自动化流水线侧设置有插件配置页面，采用java语言在插件配置页面中部署扫描插件，在部署扫描插
件后，该扫描插件以自动化流水线为载体，获取项目的流水线信息。具体的，扫描插件为pafe/vt-scan插件，通过将主要逻辑封装进pafe/vt-scan插件中，在流水线中部署该pafe/vt-scan插件后，后续如果需要修改逻辑主体，只需要执行npm run build，更改项目的配置文件package.json的版本号，并执行npm publish将代码发布到内网的npm包库，则流水线中的pafe/vt-scan插件会自动更新，且pafe/vt-scan插件的更新不影响项目的部署过程。
88.信息获取模块42：用于在流水线运行过程中，获取流水线的运行参数，并将运行参数传入npx命令，通过npx命令调用扫描插件获取项目的流水线信息；
89.本步骤中，首先需要获取自动化流水线的运行参数，同时将运行参数传入npx命令，通过npx命令调起主要逻辑，并调用pafe/vt-scan插件获取项目的流水线名称、流水线id、子系统、项目空间名、项目地址以及代码路径等流水线信息。而如果pafe/vt-scan插件没有获取到流水线信息，则直接在项目的流水线中反馈出报错信息。
90.性能检测模块43：用于基于获取到的流水线信息，利用扫描插件进行代码性能检测；其中，代码性能检测任务包括但不限于eslint违规检测、stylelint违规检测、依赖检测、重复率检测以及技术栈统计等。为了提升运行速度，代码性能检测任务均以子进程并发方式执行。
91.具体的，eslint违规检测用于检测代码中的js(javascript)错误。pafe/vt-scan插件使用“npx eslint”命令指定检测文件类型，并通过子进程标准输出流得到检测结果，通过反序列化得到检测对象。其中，检测结果中包括代码的错误问题类型、错误问题所在的文件夹、行数以及代码修复意见。
92.stylelint违规检测用于检测代码中的样式问题。stylelint违规检测与eslint违规检测的检测逻辑类似，pafe/vt-scan插件同样使用“npx eslint”命令指定检测文件类型，并通过子进程标准输出流得到检测结果，通过反序列化得到结果对象，检测结果中包括代码的错误问题类型、错误问题所在的文件夹、行数以及代码修复意见。
93.本技术实施例使用depcheck包执行代码依赖检测，检测情况主要包括以下两种：
94.1.用户在代码中引入了npm包，但是在配置文件package.json中没有声明；
95.2.用户在配置文件package.json中声明引入了npm包，但在代码中没有使用。
96.本技术实施例使用到jscpd包进行代码重复率检测，由于部分项目的源码数量过大，造成nodejs进程内存溢出，导致获取不到检测数据。针对该问题，本技术实施例通过将执行jscpd的逻辑写到一个js文件中，并配置node内存，通过node
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max-old-space-size＝5000./temp.js方式指定子进程内存。其中重复率检测结果中包括但不限于代码重复率、源码的行数以及源码文件数等。
97.技术栈统计具体包括：
98.1.利用扫描插件检测项目的源码目录下是否存在tsconfig.json文件；其中，tsconfig.json文件指定了项目所需的根文件和编译器选项，如果源码目录下存在tsconfig.json文件，表明该源码目录是项目的根目录。
99.2.利用扫描插件检测项目的技术框架，读取项目的配置文件package.json，反序列化后查找配置文件package.json中是否存在vue、react或angular框架属性，以及响应的版本。
100.3.利用扫描插件检测项目的脚手架：寻找项目的源码目录下的脚手架配置文件，
比如通过脚手架配置文件判断是否使用相应的脚手架。其中，脚手架配置文件包括但不限于pafe.config.js等。
101.数据拉取模块44：用于通过http请求将代码性能检测数据拉取到数据库中；其中，通过将流水线中的代码性能检测数据直接通过http请求拉取到数据库中，方便研发人员直接对数据进行可视化分析，并查看检测问题。
102.本发明实施例的前端代码性能检测装置通过在流水线侧部署扫描插件，利用扫描插件获取代码性能数据，避免了由于接入外部前端代码检测工具存在的隐私泄露风险，并且能够针对问题性能直接定位到问题所在地同时给出修复意见，可以较大程度的提高代码质量。扫描插件的接入方式简单，部署发布不会影响其他的项目，有利于节省前端代码性能检测的人力成本和时间成本，且能够获得较好的代码性能检测效果。
103.请参阅图4，为本发明实施例的计算机设备结构示意图。该计算机设备50包括：
104.存储有可执行程序代码的存储器51；
105.与存储器51连接的处理器52；
106.处理器52用于调用存储器51中存储的可执行程序代码以执行如下步骤：采用java语言在项目的流水线侧部署扫描插件；在所述项目的流水线运行过程中，获取流水线的运行参数，将所述运行参数传入npx命令，通过所述npx命令调用所述扫描插件获取项目的流水线信息；基于所获取到的流水线信息，利用所述扫描插件对所述项目进行代码性能检测，并返回代码性能检测结果，所述代码性能检测结果中包括代码的错误问题类型以及代码修复意见。
107.其中，处理器52还可以称为cpu(central processing unit，中央处理单元)。处理器52可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器52还可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
108.基于上述，本发明实施例的计算机设备通过在流水线侧部署扫描插件，利用扫描插件获取代码性能数据，避免了由于接入外部前端代码检测工具存在的隐私泄露风险，并且能够针对问题性能直接定位到问题所在地同时给出修复意见，可以较大程度的提高代码质量。扫描插件的接入方式简单，部署发布不会影响其他的项目，有利于节省前端代码性能检测的人力成本和时间成本，且能够获得较好的代码性能检测效果。
109.请参阅图5，图5为本发明实施例的存储介质的结构示意图。本发明实施例的存储介质存储有能够实现如下步骤的程序文件61：采用java语言在项目的流水线侧部署扫描插件；在所述项目的流水线运行过程中，获取流水线的运行参数，将所述运行参数传入npx命令，通过所述npx命令调用所述扫描插件获取项目的流水线信息；基于所获取到的流水线信息，利用所述扫描插件对所述项目进行代码性能检测，并返回代码性能检测结果，所述代码性能检测结果中包括代码的错误问题类型以及代码修复意见。其中，该程序文件61可以以软件产品的形式存储在上述存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程
序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。
110.基于上述，本发明实施例的存储介质通过在流水线侧部署扫描插件，利用扫描插件获取代码性能数据，避免了由于接入外部前端代码检测工具存在的隐私泄露风险，并且能够针对问题性能直接定位到问题所在地同时给出修复意见，可以较大程度的提高代码质量。扫描插件的接入方式简单，部署发布不会影响其他的项目，有利于节省前端代码性能检测的人力成本和时间成本，且能够获得较好的代码性能检测效果。
111.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
112.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。以上仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。