众所周知，代码审查不但可以提高代码库的质量，而且能够避免开发人员将程序中的错误和问题传递给其他团队成员。不过，手动执行代码审查既费时又费力。这就是为什么许多开发团队会使用自动化工具，来完成此项工作的原因。
通过自动化流程，此类代码审查工具可以提高代码的质量，节省宝贵的开发时间，并且让开发人员更专注于构建应用，而不必反复地检查代码。此外，作为静态分析和单元测试框架，自动化代码审查工具不但能够满足业务所需的速度和敏捷性，还可以提供更快的反馈、更好的代码质量、以及更少的产品转化时间。
通过长时间的迭代，目前自动化的代码审查工具不但高效、准确，而且可以实现自定义。下面，我将和您一起探讨目前五种优秀的自动化代码审查工具，并且通过对比每一种工具的优缺点，以方便您在实际项目中做出适合的选择。
1.CodeBeat
CodeBeat是一种流行的代码审查工具，它可以提供自动化的代码审查与反馈。在从1到4级的通用等级代码审查标准中，它属于第4级工具。CodeBeat支持诸如Python、Ruby、Java、Javascript、Golang、以及Swift等多种语言。
通过提供团队管理工具，CodeBeat可以轻松地分析代码，并在团队中出现开发人员调整时，保持代码的一致性。由于能够与Github、Gitlab、Bitbucket、Slack和Hipchat等许多流行工具相集成，因此开发人员和软件团队都可以在项目中协同使用CodeBeat。
CodeBeat的优势包括：
提供带有项目审查的集成式仪表板
可对发现的问题按照复杂性、重复性、以及代码层面的分类
提供对于目标项目中的电子邮件地址更新，并能持续检查拉取请求的代码质量
提供即时的反馈，并能以“快赢(quick wins)”的方式，来提高代码库的质量
所需的设置最少，并易于集成与使用
CodeBeat的缺点包括：
缺乏安全性分析
缺乏对开源工具和linter工具的支持
总的说来，CodeBeat不但完全免费开源，而且能够为大型团队提供企业级支持，以识别那些复杂、且可能重复的代码。
2.DeepSource
DeepSource可以针对各种流行的通用编程语言，提供自动化的代码分析。目前，它能够支持Python、Javascript、Golang、Ruby、以及Java等语言。凭借着单文件配置，DeepSource能够让针对每一次提交和拉取请求的持续分析，变得更加容易。
DeepSource可以检查各种性能问题、类型问题、样式问题、文档问题、缺陷风险、以及各种反模式。通过明确定义待现实的目标，它可以让开发人员和维护人员管理其代码库，并简化代码的审查过程。
DeepSource的优势包括：
单文件配置，可用于自动化代码分析
可与Travis CI和Circle CI等持续集成管道相整合
支持black、rubocop和gofmt等代码格式化程序
提供横跨代码库的常见问题自动化修复
提供针对每个问题和拉取式请求的分析
DeepSource的缺点包括：
缺乏针对PHP、C++和Rust的支持
缺乏对于Azure DevOps的支持
总的说来，DeepSource不但完全免费开源，而且能够为大型团队提供企业级支持。其分析器不但可以工作在文件级和存储库级，并且能够提供比其他分析器和代码查看工具更低的误报率。
3.CodeClimate
CodeClimate旨在通过提供从提交到部署(commit-to-deploy)的可见性，以提高团队的工作效率。其工程智能化(Engineering Intelligence)可以在“速度”上简化持续交付;并在“质量”上为每一个提交和提取式请求，提供自动化的代码审查。
CodeClimate可以根据各种参数(包括代码重复率、代码风格等)，提供从A到F的可维护性评分等级，并能够方便用户根据测试覆盖率、或技术债的变化，来确定瓶颈与发展趋势。
CodeClimate的优势包括：
能够借助自动化的Git更新，来简化安装
在代码库中识别出各个“热点”，以标记需要重构的部分
通过提供安全仪表板，来识别应用程序中的漏洞
提供可在本地用于自动化代码审查的API
可通过邮件和RSS反馈，来提供警报和实例的通知
能与VS Code和Atom等集成开发环境(IDE)相整合
可通过名为“cc-test-reporter”的软件库，来测试覆盖率
CodeClimate的缺点包括：
缺乏对于问题的描述、搜索、以及过滤
缺乏可定制能力，且售价较高
由于无法提供用于识别核心复杂性(例如文件长度和复杂度)的规则，因此其误报率比较高
4.Codacy
Codacy是个人开发者和软件开发团队最常用的自动化代码审查工具之一。它能够支持包括Python、Java、Javascript、C/C++、Ruby、以及Golang在内的各种通用编程语言。Codacy可以对代码的复杂性、易错点(error-prone)、安全性、代码样式、兼容性、文档和性能等问题进行审查。
Codacy的优势包括：
通过最小化安装，来实现自动化的代码检查
能够与包括GitHub、GitLab、GitHub Actions、CircleCI等服务相集成
通过协助定义项目的特定目标，来提供实现目标的建议
可分析拉取式请求、以及单独的提交
可通过滤除各种“噪点”和重复性，来专注于新出现的问题
提供了易用且直观的用户界面，可协助开发人员轻松地管理其代码
允许开发人员保存完整的代码质量，以及对代码的纯净度进行审查
Codacy的缺点包括：
缺乏对于问题的搜索能力(个别过滤器除外)
缺乏对于导出代码模式提供支持
5.Veracode
Veracode可被用于代码审查、自动化测试、以及提高代码库的效率。它支持包括Python、Java、Javascript、以及Golang在内的多种通用编程语言。Veracode能够提供两种代码检查工具：静态分析和软件组成分析。其中，静态分析工具可以方便开发人员找到各种错误和反模式，并在代码投入生产环境之前进行修复。而软件组成分析则可以在代码库中，使用第三方程序包来识别漏洞。
Veracode的优势包括：
易于配置和快速上手
提供二进制扫描，以减少对于代码的误报
可指出代码中的真实漏洞，并提出解决方案
提供可自定义的仪表板，并带有直观、友好的用户界面
Veracode的缺点包括：
缺乏可定制的分析规则
用户使用体验欠佳
总的说来，由Veracode提供的代码分析平台可方便开发人员查看、分析和修复代码中的安全漏洞。同时，通过与SDLC的集成，Veracode还可以协助开发人员验证目标代码是否符合OWASP Top 10，以及其他实践标准。
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