Python 来分析现有的 Java 项目

要使用 Python 来分析现有的 Java 项目（尤其是基于 Maven 构建、使用 Spring + MyBatis 实现 RESTful 接口的工程），有以下几个步骤：

1. 解析 Maven 项目的结构：首先，分析 Maven 项目的结构，了解其包结构、依赖关系和模块。
2. 分析 Spring 和 MyBatis 的配置：解析 Spring 配置文件（如 applicationContext.xml 或 @Configuration 注解），MyBatis 的配置文件（如 mapper.xml）以及实体类和 DAO 层的代码。
3. 分析 RESTful API 相关代码：检查 Spring MVC 配置，尤其是 @RestController 和 @RequestMapping 等注解，提取 API 接口信息。
4. 通过静态分析提取类和方法：通过 Python 对 Java 源代码进行静态分析，提取类、方法、注解、依赖等信息。
5. 生成架构设计和文档：基于分析结果，生成设计文档，或者创建适当的图表（例如，类图、依赖关系图等）。

步骤 1：解析 Maven 项目的结构

Maven 项目的结构通常具有如下形式：

project/
│
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/
│   │   ├── resources/
│   │   └── webapp/
│   ├── test/
│   └── pom.xml

pom.xml 是 Maven 项目的核心配置文件，里面包括了依赖、插件配置等。我们可以通过解析 pom.xml 文件来获取项目的基本依赖和模块信息。

import xml.etree.ElementTree as ET


def parse_pom(pom_file):
    tree = ET.parse(pom_file)
    root = tree.getroot()
    
    
    dependencies = []
    for dep in root.findall(".//dependency"):
        group_id = dep.find("groupId").text if dep.find("groupId") else None
        artifact_id = dep.find("artifactId").text if dep.find("artifactId") else None
        version = dep.find("version").text if dep.find("version") else None
        dependencies.append((group_id, artifact_id, version))
    
    return dependencies


pom_file = 'path_to_pom.xml'
dependencies = parse_pom(pom_file)
for dep in dependencies:
    print(f"Dependency: {dep[0]}:{dep[1]}:{dep[2]}")

这个代码将从 Maven 的 pom.xml 中提取项目的依赖信息，帮助我们了解项目中用到的 Spring、MyBatis 等库。

步骤 2：分析 Spring 和 MyBatis 配置

在 Spring 中，@Configuration 注解的类是配置类，而 @ComponentScan、@EnableAutoConfiguration 等注解决定了哪些类和包会被扫描。MyBatis 的配置一般在 mybatis-config.xml 或通过注解的形式配置。

2.1 解析 Spring 配置（Java）

你可以通过分析 Spring 注解（如 @Component, @Service, @Repository, @RestController 等）来提取相关的类和方法。我们可以使用正则表达式来匹配这些注解，并提取类和方法信息。

import re


def extract_spring_annotations(java_code):
    annotations = []
    
    class_pattern = r'@(w+)s+public class (w+)'
    method_pattern = r'@(w+)s+public (w+) (w+)(.*)'
    
    
    classes = re.findall(class_pattern, java_code)
    for annotation, class_name in classes:
        annotations.append(f"Class: {class_name}, Annotation: {annotation}")
    
    
    methods = re.findall(method_pattern, java_code)
    for annotation, return_type, method_name in methods:
        annotations.append(f"Method: {method_name}, Return Type: {return_type}, Annotation: {annotation}")
    
    return annotations


java_code = """
@RestController
public class OrderController {
    @RequestMapping("/order/{id}")
    public Order getOrder(@PathVariable Long id) {
        // Implementation
    }
}

@Service
public class OrderService {
    public Order createOrder(Order order) {
        // Implementation
    }
}
"""
annotations = extract_spring_annotations(java_code)
for annotation in annotations:
    print(annotation)

2.2 解析 MyBatis 配置（XML）

MyBatis 的配置通常包括 mapper.xml 文件，其中定义了 SQL 查询和与数据库交互的映射关系。我们可以通过 XML 解析库（如 xml.etree.ElementTree）解析 MyBatis 的 XML 文件，提取 SQL 语句及其对应的 Mapper。

import xml.etree.ElementTree as ET


def parse_mybatis_mapper(mapper_file):
    tree = ET.parse(mapper_file)
    root = tree.getroot()
    
    
    sql_statements = []
    for select in root.findall(".//select"):
        statement_id = select.attrib.get('id')
        sql = select.text.strip() if select.text else ''
        sql_statements.append((statement_id, sql))
    
    return sql_statements


mapper_file = 'path_to_mapper.xml'
sql_statements = parse_mybatis_mapper(mapper_file)
for stmt in sql_statements:
    print(f"SQL Statement ID: {stmt[0]}, SQL: {stmt[1]}")

步骤 3：分析 RESTful API 代码

RESTful 接口通常使用 @RestController 和 @RequestMapping 等注解来定义。我们可以通过扫描 Java 代码中的这些注解来提取接口的路径、方法、请求类型等信息。

def extract_rest_apis(java_code):
    api_pattern = r'@RequestMapping(["'](.*)["'])s+public (w+) (w+)(.*)'
    
    apis = re.findall(api_pattern, java_code)
    return apis


java_code = """
@RestController
public class OrderController {
    @RequestMapping("/order/{id}")
    public Order getOrder(@PathVariable Long id) {
        // Implementation
    }

    @RequestMapping(value = "/order", method = RequestMethod.POST)
    public Order createOrder(@RequestBody Order order) {
        // Implementation
    }
}
"""
apis = extract_rest_apis(java_code)
for api in apis:
    print(f"API Path: {api[0]}, Return Type: {api[1]}, Method: {api[2]}")

步骤 4：分析类和方法

我们可以使用静态分析技术来提取 Java 类和方法。这可以通过正则表达式提取类定义、方法签名等信息。

def extract_classes_and_methods(java_code):
    class_pattern = r'class (w+)'
    method_pattern = r'public (w+) (w+)(.*)'

    
    classes = re.findall(class_pattern, java_code)
    methods = re.findall(method_pattern, java_code)

    return classes, methods


java_code = """
public class Order {
    private Long id;
    private String customerName;

    public Order(Long id, String customerName) {
        this.id = id;
        this.customerName = customerName;
    }

    public Long getId() {
        return id;
    }
}
"""
classes, methods = extract_classes_and_methods(java_code)
print(f"Classes: {classes}")
print(f"Methods: {methods}")

步骤 5：生成架构设计和文档

最后，根据以上分析结果，我们可以通过 Python 自动生成架构设计文档（如类图、接口文档等）。可以利用一些库（如 graphviz）生成 UML 类图，或者通过 markdown 生成 API 文档。

from graphviz import Digraph

def generate_class_diagram(classes, methods):
    dot = Digraph(comment='Java Classes')
    for class_name in classes:
        dot.node(class_name, class_name)
    
    for return_type, method_name in methods:
        dot.edge(return_type, method_name)
    
    dot.render('java_class_diagram', format='png', view=True)


generate_class_diagram(classes, methods)

总结

通过 Python，我们可以分析现有的 Java 项目，提取 Spring + MyBatis 架构的关键信息。具体步骤包括：

1. 解析 Maven 项目结构：提取依赖和模块信息。
2. 解析 Spring 配置：提取与 @RestController、@Service 等相关的类和方法。
3. 解析 MyBatis 配置：提取 SQL 映射和查询。
4. **静态

分析 Java 代码**：提取类、方法、注解等信息。
5. 自动生成架构设计：生成类图、API 文档等。