1.扫码点餐源码系统怎么开发？
2.源代码审计工具之：SonarQube

扫码点餐源码系统怎么开发？

       要开发扫码点餐系统，扫源码需要以下主要步骤：1. 确定需求：首先需要明确系统的扫源码功能和需求，例如支持哪些支付方式、扫源码支持菜单的扫源码分类和搜索、菜品的扫源码下单和退单、订单的扫源码同城spank源码管理和查询等等。2. 设计数据库结构：根据需求设计数据库表，扫源码例如菜品、扫源码订单、扫源码用户、扫源码支付等表，扫源码确定各表之间的扫源码关系。3. 开发后端API：使用框架如Node.js、扫源码Django、扫源码Flask等实现后端API接口，扫源码莽荒纪页游源码一键端支持前端的调用。4. 开发前端界面：使用HTML/CSS/JavaScript等技术开发前端界面，支持用户扫描二维码、选择菜品、下单支付等操作。5. 集成支付接口：集成支付宝、微信支付等支付接口，支持付款和退款等操作。6. 测试和部署：进行单元测试、集成测试和系统测试，确保系统功能正常。最后部署到服务器上，正式上线。总之，微信小程序点餐数据库源码扫码点餐系统开发需要前后端协同开发，应该有一定的编程基础和对数据库、网络编程、支付等领域的了解。可以参考一些开源的项目或者辅助工具，例如GitHub上的相关项目，或者使用脚手架工具如Create React App、Vue CLI等来快速构建项目。

源代码审计工具之：SonarQube

       SonarQube是一个开源的代码分析平台，用于持续分析和评估项目源代码的质量。它能检测出项目中的重复代码、潜在bug、代码规范和安全性漏洞等问题，并通过web UI展示结果。反编译和源码不一致问题

       1. Sonar简介

       1.1 SonarQube是什么？

       1. 代码质量和安全扫描和分析平台。

       2. 多维度分析代码：代码量、安全隐患、编写规范隐患、重复度、复杂度、代码增量、测试覆盖率等。

       3. 支持+编程语言的代码扫描和分析，包括Java、Python、C#、JavaScript、Go、小程序打开h5网页源码C++等。

       4. 涵盖了编程语言的静态扫描规则：代码编写规范和安全规范。

       5. 能够与代码编辑器、CI/CD平台完美集成。

       6. 能够与SCM集成，可以直接在平台上看到代码问题是由哪位开发人员提交。

       7. 帮助程序猿写出更干净、更安全的代码。

       静态扫描主要针对开发人员编写的源代码。

       通过定义好的代码质量和安全规则，对开发人员编写的代码进行扫描和分析。

       将分析的结果多维护的呈现出来，以方便开发人员进行代码的优化和规范编写。

       1.2 SonarQube的各个功能：

       1.2.1 代码可靠性

       1. BUG检测

       2. 设置需要的代码标准

       3. 代码异味

       4. 代码安全性

       5. 对于开发的各个路径进行检测

       1.2.2 软件安全性

       1. Security Hotspots: 代码存在安全问题的部分

       2. Vulnerabilities: 代码是否存在漏洞

       1.3 SonarQube如何工作？

       Sonar静态代码扫描由两部分组成：SonarQube平台和sonar-scanner扫描器。

       SonarQube: web界面管理平台。

       1）展示所有的项目代码的质量数据。

       2）配置质量规则、管理项目、配置通知、配置SCM等。

       SonarScanner: 代码扫描工具。

       专门用来扫描和分析项目代码。支持+语言。

       代码扫描和分析完成之后，会将扫描结果存储到数据库当中，在SonarQube平台可以看到扫描数据。

       SonarQube和sonarScanner之间的关系：

       2 检测

       Sonar是一个用于代码质量管理的开源平台，用于管理源代码的质量，可以从七个维度检测代码质量。通过插件形式，可以支持包括Java、C#、C/C++、PL/SQL、Cobol、JavaScript、Groovy等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测。

       2.1 Rules提示

       2.1.1 Rule界面

       2.1.2 Rule正确实例提示

       2.2 糟糕的复杂度分布

       文件、类、方法等，如果复杂度过高将难以改变，这会使得开发人员难以理解它们，且如果没有自动化的单元测试，对于程序中的任何组件的改变都将可能导致需要全面的回归测试。

       2.3 重复

       显然程序中包含大量复制粘贴的代码是质量低下的，Sonar可以展示源码中重复严重的地方。

       2.4 缺乏单元测试

       Sonar可以很方便地统计并展示单元测试覆盖率。

       2.5 没有代码标准

       Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具规范代码编写。

       2.6 没有足够的或者过多的注释

       没有注释将使代码可读性变差，特别是当不可避免地出现人员变动时，程序的可读性将大幅下降，而过多的注释又会使得开发人员将精力过多地花费在阅读注释上，亦违背初衷。

       2.7 潜在的bug

       Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具检测出潜在的bug。

       2.8 糟糕的设计（原文Spaghetti Design，意大利面式设计）

       通过Sonar可以找出循环，展示包与包、类与类之间的相互依赖关系，可以检测自定义的架构规则；通过Sonar可以管理第三方的jar包，可以利用LCOM4检测单个任务规则的应用情况，检测耦合。

       3. Sonar组成

       4. Sonar集成过程

       开发人员在他们的IDE中使用SonarLint运行分析本地代码。

       开发人员将他们的代码提交到代码管理平台中（SVN、GIT等），

       持续集成工具自动触发构建，调用SonarScanner对项目代码进行扫描分析，

       分析报告发送到SonarQube Server中进行加工，

       SonarQube Server加工并且保存分析报告到SonarQube Database中，通过UI显示分析报告。