……

数据开发的代码规范以及代码评审脚本
 

1、概述

  • 场景
    在数据开发中，由于各程序员风格不一、部分程序员代码太烂、代码注释过少等原因，导致代码维护时困难重重
    同事A请假去生娃，此时Ta的代码出了问题需要同事B去修改，但由于代码太烂，同事B改不动
  • 代码评审：通过 阅读代码 来 检查代码质量
    目的：降低代码维护成本
  • 使用代码评审自动化脚本（Python3实现），可提高代码评审的效率

2、代码规范

以下规范按照高危、强制、建议3个级别进行标注，优先级从高到低

2.1、通用代码规范

  • 注释
    【建议】中文注释≥1行
    【建议】注释不用太多，代码即注释
  • 命名规范
    【建议】用纯英文
    【建议】查词典用英文全称；当 名称过长 或 关键字冲突 时，可使用缩写
    【建议】变量、参数、类使用[形容词+]名词
    【建议】方法、函数使用动词[+名词]
    【强制】禁止数字开头
    【强制】禁止拼音和英文混用
    【建议】不使用保留字
时间命名规范【强制】格式示例【强制】变量名
年 yyyy 2022  
年月 yyyy-mm 2021-01  
年月日 yyyy-mm-dd 2020-02-02 ymd
季度 yyyyQq 2021Q4、2022Q1  
时分秒 hh:mm:ss 08:00:00  
年月日时分秒 yyyy-mm-dd hh:mm:ss 2022-02-01 08:00:00  
常见缩写全称中文常见缩写全称中文
fn function 函数 ymd Year Month Day 日期
txt textfile 文本文件 cnt count v. 计数；n. 总数
obj object 对象 num number 数字；号码
ls list n. 列表；v. 列清单 lvl level 等级
lib library 软件库 dw data warehouse 数据仓库
str string 字符串 bak backup 备份
prob probability 概率 sku Stock Keeping Unit 库存单位
conf configuration file 配置文件 idx index file 索引文件
calc calculation n. 计算 uv unique visitor 独立访客
regexp regular expression 正则表达式 pv page view 页面浏览量
app application 应用程序 ai Artificial Intelligence 人工智能
dept department 部；科；处 addr address 地址
db database 数据库 pwd password 密码
mkt market 市场 biz business 商业
  • 括号
    【强制】左括号前不换行
    【强制】当行过长时，左括号后换行，换行后要缩进
    【强制】当右括号后还没结束时，不允许换行
{
	"timestamp": 1585744376001,
	"page": {
		"page_id": "页面ID",
		"last_page_id": "上个页面ID",
		"page_type": "登录页"
	},
	"actions": [{
		"action": "拖动",
		"item": "拼图验证码",
		"timestamp": 1585744376605
	}, {
		"action": "点击",
		"item": "登录键",
		"timestamp": 1585744377778
	}]
}
 
  • 其它
    【建议】代码中不得出现生产环境的明文密码
    【建议】单行代码不可太长（例外：长URL、长import）
    【建议】项目要有说明文档，名为README.md

2.2、配置文件和传参规范

  • 配置文件通常用于存储数据库连接参数
  • 通常是时间传参

https://yellow520.blog.csdn.net/article/details/122088401

2.3、Python代码规范

Python代码规范 继承 通用代码规范

命名规范说明示例
变量、方法、函数、包 【强制】全小写，下划线分隔单词 function_name
类中的方法和函数（不被外部直接调用的） 【强制】双下划线开头，全小写，下划线分隔单词 __method_name
常量 【强制】全大写 和 下划线 PUBLIC_CONSTANT
模块 【强制】全小写，下划线分隔单词 module_name.py
类 【强制】每个单词首字母大写 ClassName
项目名 【建议】每个单词首字母大写 ProjectName
注释规范注释建议
模块注释、函数注释、类注释、方法注释… 【强制】三双引号，注释的前面没有空行
单行代码和多行代码 的 单行注释 【强制】井号
单行代码后 的 单行注释 【强制】两个空格+井号
多行注释（单行注释太长时，建议写成多行） 【建议】井号（连续行）
其它规范说明
缩进、空行、空格 【强制】Tab缩进量：4个空格
【建议】把Pycharm更到最新，用Ctrl+Alt+l来规范代码
字符串 【建议】单行优先用单引号
【建议】单行子字符串里有单引号时用双引号，如：sql = "SELECT '2021-12-02'"
【强制】多行用三单引号
【建议】不使用三双引号		 
"""
模块注释
"""
from time import time

# 多行代码的
# 多行注释（一行写不下的时候才写多行）
NUM = 5
CNT = 1000


def function1():
    """函数注释"""
    return time()  # 单行代码后 的 单行注释


class ClassName:
    """类注释"""

    @classmethod
    def method4(cls):
        """方法注释"""


if __name__ == '__main__':
    print(__doc__)
    print(function1.__doc__)
    print(ClassName.__doc__)
    print(ClassName.method4.__doc__)

2.4、SQL代码规范

SQL代码规范 继承 通用代码规范

  • 命名
    【强制】库、表、字段、视图：全小写，下划线分隔单词
    【强制】视图：view_作为前缀
    【强制】临时表：temp_作为前缀
    【强制】备份表：bak_作为前缀
    【建议】库名和表名不使用复数名词，正例user_info，负例users_info和user_informations
  • 建表
    【强制】创建 表和字段 要添加中文注释
    【强制】涉及外键关联的字段，须添加外键注释
    【强制】建表时，主键字段排在所有字段的第一行
  • 查询
    【建议】关键字：全大写
    【建议】使用别称时不要省略AS
    【强制】注释用-- （双减号+空格，MySQL和HIVE都支持）
    【建议】子查询用WITH AS，每个子查询都附带中文注释
-- 整个查询的注释
WITH
-- 子查询注释
t1 AS (
  SELECT a FROM t0
),
-- 子查询注释
t2 AS (
  SELECT a FROM t1
)
-- 查询注释
SELECT a FROM t2;
  • 换行和缩进
    【建议】缩进量：4空格或2空格
    【建议】单行过长时，按允许换行的关键字换行
【强制】关键字前后是否允许换行前后
AS 不允许  
SELECT 允许  
FROM 允许 不允许
[LEFT/RIGHT/...] JOIN 允许 不允许
ON   不允许
WHERE 允许 不允许
GROUP BY 允许  
HAVING 允许  
ORDER BY 允许  
LIMIT 允许 不允许 
SELECT t1.f1
      ,t2.f2
      ,t2.f3
FROM t1
LEFT JOIN t2 ON t1.f1=t2.f4
WHERE t2.f1>4
  AND t2.f2<5
  AND t2.f3<>1
ORDER BY t1.f1;
  • 【建议】代码头部添加 日期、需求、业务、作者 等信息
-- 名称：A9527
-- 所属业务：A
-- 需求文档：链接
-- 创建者：小基基
-- 创建日期: 2021-10-24
-- 修改日志（修改日期，修改人，修改内容）:
-- 2021-12-12，小黄，添加xxx指标

2.4.1、MySQL代码规范（待完善）

MySQL代码规范 继承 SQL代码规范

  • 库、表、字段
    【建议】建库时显式指定字符集utf8或utf8mb4
    示例：CREATE DATABASE db1 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4;

  • 表、字段
    【强制】非负数必须UNSIGNED
    【建议】主键 以pk_开头，唯一索引 以uq_开头，普通索引 以idx_开头
    【建议】建立组合索引，把区分度高的字段放在前面
    【强制】手机号存储不得使用数字，而使用VARCHAR（支持开头0及模糊查询）
    【建议】金额存储用INT，程序端乘以和除以100进行存取，因为INT占4字节，而DOUBLE占8字节
    【强制】高并发或分布式场景不允许外键约束

  • 【建议】字段允许适当 冗余，以减少联表来提高查询性能，但必须考虑数据一致性
    冗余字段应遵循：不是频繁修改的字段，不是text等较长字段

-- 表必备字段，这些字段起到似metadata的作用；在数据分析的时候，可用update_time作为数据抽取的增量标识
CREATE TABLE `xxx_info` (
  `id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `create_time` DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `update_time` DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  `delete_flag` TINYINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '逻辑删除标识:1=删除,0=未删',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT 'xxx信息表';

2.4.2、HIVE代码规范（待完善）

HIVE代码规范 继承 SQL代码规范

  • 命名
    【强制】自定义函数以udf_开头
    【强制】表名以分层名作为前缀，分层仅仅是逻辑上的区分，所有分层都在同一个库
分层命名规范说明例
ODS
Operation Data Store
原始数据		 ods+源类型+源表名+full/i full：全量同步
i：增量同步		 ods_postgresql_sku_full
ods_mysql_order_detail_i
ods_frontend_log
DIM
Dimension
合并维度		 dim+维度+full/zip full：全量表
zip：拉链表
日期维度表没有后缀		 dim_sku_full
dim_user_zip
dim_date
DWD
Data Warehouse Detail
维度建模		 dwd+事实+full/i full：全量事实
i：增量事实		 dwd_inventory_full
dwd_order_detail_i
DWS
Data Warehouse Service
聚合		 dws+原子指标 时间粒度有1d、1h…
1d：按1天
1h：按1小时		 dws_page_visitor_1d
DWT
Data Warehouse Topic
累积		     dwt_consumer
ADS
Application Data Store
最终指标		 ads+衍生指标/派生指标    
  • 建库
    【强制】建库必须加上注释
    【强制】建库不要添加LOCATION，而使用hive-site.xml中配置的默认值
    【建议】库按业务划分，不同库的表不会有关联(JOIN)
  • 建表
    【强制】普通表使用外部表(EXTERNAL_TABLE)，临时表使用内部表(MANAGED_TABLE)
    【强制】创建内部表无需指定LOCATION
    【建议】ADS层使用\t或,作为列分隔符，行存\n分隔，不压缩，方便Sqoop导出
  • 分区
    【强制】日期分区使用ymd，数据类型STRING，格式yyyy-MM-dd，例如2022-02-02
    【强制】月分区使用ym，数据类型STRING，格式yyyy-MM，例如2022-02
    【建议】小时分区使用(ymd,h)多级分区，数据类型STRING，格式(yyyy-MM-dd,HH)，日期在小时前
    【建议】ADS层不分区
  • 查询
    【建议】慎用DISTINCT，性能较差；不过在高版本HIVE可能会被优化，具体还要看执行计划
    【建议】慎用多个OR，避免笛卡尔乘积，可用UNION ALL代替（前提是不影响逻辑，因为UNION ALL不去重）
    【建议】慎用ORDER BY，ORDER BY为全局排序，只有1个Reducer

2.5、其它

2.5.1、Java和Scala（待完善）

  • 【强制】文档注释/** */；多行注释/* */；单行注释//
  • 【强制】缩进量：2或4个空格
命名规范说明示例
变量、方法 【强制】第一个单词全小写，后续单词首字母大写 methodName
类 【强制】每个单词首字母大写 ClassName
包、项目名 【强制】全小写  
常量 【强制】全大写 和 下划线 PUBLIC_CONSTANT

2.5.2、JSON （待完善）

命名规范说明示例
键 【强制】第一个单词全小写，后续单词首字母大写 cityId

2.5.3、Shell（待完善）

  • 【强制】脚本头：#!/usr/bin/sh
  • 【强制】注释方式：井号+空格，例如# 这是注释
  • 【建议】缩进量：4个空格
命名规范说明示例
变量、函数 【强制】全小写，下划线分隔单词 function_name
常量 【强制】全大写 和 下划线 PUBLIC_CONSTANT
脚本名 【建议】全小写，下划线分隔单词 sqoop_mysql2hive.sh

3、代码评审 自动化脚本

  • 功能：
    整体代码扫描、单个代码文件扫描

  • 使用方法：
    将（不含外部包）的代码 和 该代码扫描脚本 放到同级目录，使用Python3运行

代码扫描报告示例：

import os
import re
from collections import defaultdict
from pandas import DataFrame


class File:
    class Compile:
        @staticmethod
        def findall(string):
            return []

        @staticmethod
        def match(string):
            return not None

    # 文件名后缀
    SUFFIX = ''
    # 提取注释的正则表达式
    COMMENT_PATTERN = Compile
    # 合格代码的最低注释占比
    COMMENT_PROPORTION_THRESHOLD = 0
    # 代码头部模板
    HEAD_PATTERN = Compile
    # 单行代码最大长度
    LINE_LENGTH_LIMIT = 120
    # 不合规的代码语句
    UNQUALIFIED_CODE_PATTERN = Compile

    def __init__(self, file_name):
        self.file_name = file_name
        # 读取文件
        txt = self.read_file()
        # 字数
        self.number_of_words = len(txt)
        # 行数
        self.number_of_lines = len(txt.split('\n'))
        # 注释抽取
        comments = self.COMMENT_PATTERN.findall(txt)
        # 注释行数
        self.number_of_comments = sum(len(c.strip().split('\n')) for c in comments)
        # 注释个数的占比
        self.comment_proportion = self.number_of_comments / self.number_of_lines
        # 不及格原因
        self.reason_for_failings = []
        if self.comment_proportion < self.COMMENT_PROPORTION_THRESHOLD:
            self.reason_for_failings.append('注释太少')
        if self.HEAD_PATTERN.match(txt) is None:
            self.reason_for_failings.append('代码头部没有按照指定模板')
        if max(len(line) for line in txt.split('\n')) > self.LINE_LENGTH_LIMIT:
            self.reason_for_failings.append('单行代码过长')
        if self.UNQUALIFIED_CODE_PATTERN.findall(txt):
            self.reason_for_failings.append('含有不合格的代码语句')

    def read_file(self):
        with open(self.file_name, encoding='utf-8') as f:
            return f.read().strip()

    def report(self):
        print('文件名称', self.file_name)
        print('字数', self.number_of_words)
        print('行数', self.number_of_lines)
        print('注释行数', self.number_of_comments)
        print('注释行数占比', self.comment_proportion)
        print('不及格原因：' if self.reason_for_failings else '代码及格！')
        for e, r in enumerate(self.reason_for_failings, 1):
            print(e, r)


class PyFile(File):
    SUFFIX = '.py'
    COMMENT_PATTERN = re.compile(r'"""[\s\S]+?"""|# .+')
    COMMENT_PROPORTION_THRESHOLD = 0.05


class SqlFile(File):
    SUFFIX = '.sql'
    COMMENT_PATTERN = re.compile('-- .+')
    COMMENT_PROPORTION_THRESHOLD = 0.05
    UNQUALIFIED_CODE_PATTERN = re.compile(r'select\s+\*', re.I)


class JavaFile(File):
    SUFFIX = '.java'
    COMMENT_PATTERN = re.compile(r'/\*[\s\S]+?\*/|//.+')
    COMMENT_PROPORTION_THRESHOLD = 0.1


class ScalaFile(JavaFile):
    SUFFIX = '.scala'


class ShFile(File):
    SUFFIX = '.sh'
    COMMENT_PATTERN = re.compile('# .+')
    COMMENT_PROPORTION_THRESHOLD = 0.1
    HEAD_PATTERN = re.compile('#!/usr/bin/sh')


class Files:
    FILES = (PyFile, SqlFile, ScalaFile, JavaFile, ShFile)

    def __init__(self):
        self.statistic = {t.SUFFIX: [] for t in self.FILES}

    def traversal(self, path=os.path.dirname(__file__)):
        """递归遍历文件"""
        for file_name in os.listdir(path):
            abs_path = os.path.join(path, file_name)
            if os.path.isdir(abs_path):
                for p in self.traversal(abs_path):
                    yield p
            elif os.path.isfile(abs_path):
                yield abs_path

    def calculate(self):
        """计算 文件数、代码量、注释量…"""
        for abs_path in self.traversal():
            if abs_path == __file__:
                continue
            for f in self.FILES:
                if abs_path.endswith(f.SUFFIX):
                    self.statistic[f.SUFFIX].append(f(abs_path))
                    break

    @property
    def failed_codes(self):
        """不及格代码"""
        return (f.file_name for files in self.statistic.values() for f in files if f.reason_for_failings)

    def files_report(self):
        """分析全部代码"""
        self.calculate()
        df = defaultdict(list)
        index = []
        for suffix, files in self.statistic.items():
            index.append(suffix)
            df['文件数'].append(len(files))
            df['不及格文件数'].append(sum(1 if f.reason_for_failings else 0 for f in files))
            df['代码字数'].append(sum(f.number_of_words for f in files))
            df['代码行数'].append(sum(f.number_of_lines for f in files))
            df['注释行数'].append(sum(f.number_of_comments for f in files))
        df = DataFrame(df, index)
        df.loc['合计'] = df.sum()
        df['注释占比'] = df['注释行数'] / df['代码行数']
        df['不及格率'] = df['不及格文件数'] / df['文件数']
        print(df)
        # df.to_excel('代码扫描报告.xlsx')
        print('不及格代码：')
        for f in self.failed_codes:
            print(f)

    def single_file_report(self, the_file):
        """单个文件分析"""
        for f in self.FILES:
            if the_file.endswith(f.SUFFIX):
                f(the_file).report()
                break


if __name__ == '__main__':
    Files().files_report()
    Files().single_file_report(__file__)  # 检查自己
    # Files().single_file_report(r'')
 

4、数据逻辑校验机制

  • 数据开发不同于后端开发之处是：后端开发可是有测试妹子帮忙进行功能测试的噢~
    而数据开发工程师却没有😰😂😭

  • 数据逻辑错误不像功能bug那么明显，计算结果错误并不会使程序报错
    对此建立数据逻辑校验机制

  1. 主键重复值检验
  2. 主键NULL值检验
  3. 左联前后数量校验（联表后数据量=左表数据量）
  4. 时间数据类型校验，注意时区
  5. 度量值是否可加
  6. 数值类型校验，是否越界，是否损失精度
 
 posted on 2023-03-29 09:15  大码王  阅读(120)  评论(0)  编辑  收藏  举报
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