【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及代码部署，尤其涉及一种自动化代码合并及部署方法。
技术介绍
1、代码部署是软件开发过程中的一个关键阶段，涉及将编写的代码从开发环境转移到运行环境的过程。这个领域包含多种技术和实践，旨在确保代码的稳定、安全、高效地部署到生产环境中。主要涉及版本控制、持续集成（ci）、持续部署（cd）以及各种自动化测试和部署工具。
2、自动化代码合并及部署方法是一种自动化技术，旨在简化并加速代码从开发到生产的迁移过程。通常涉及自动化的脚本和工具，能够自动合并代码变更（如从特性分支合并到主分支）并将其部署到目标环境。这种方法减少人工干预，降低了错误和延迟的可能性。自动化代码合并及部署的主要目的是提高软件开发和部署的效率和可靠性。通过自动化过程，团队可以快速、频繁地发布更新，同时减少出错的风险。这对于遵循敏捷开发和持续交付的实践尤为重要，因为依赖于快速反馈循环和高频率的版本迭代。
3、传统的代码合并及部署方法存在一些不足之处。传统方法在风险评估方面通常缺乏高效的算法支持，无法准确预测和管理风险，从而增加项目的不确定性。缺少自动化的部署策略制定和资源规划，使得资源分配不够高效，且部署过程需要较多的人工干预，降低工作效率。在代码合并和冲突解决方面，手工操作的复杂性和错误率较高，导致部署过程中的稳定性和可靠性下降。传统方法在性能监控和优化方面也较为欠缺，难以保证部署后系统的最佳性能。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术拟解决的技术问题是，提供一种自动化代码合并
2、本专利技术解决所述技术问题的技术方案是，提供一种自动化代码合并及部署方法，包括以下步骤：
3、s1：基于版本控制系统，采用数据清洗算法，进行代码变更数据收集，并进行格式规范化，生成清洗后的代码变更数据；
4、s2：基于所述清洗后的代码变更数据，采用主成分分析方法，进行关键特征提取，并进行特征编码，生成代码特征集；
5、s3：基于所述代码特征集，采用支持向量机算法，进行风险模式训练，并进行模型优化，生成风险评估模型；
6、s4：基于所述风险评估模型和历史部署数据，采用决策树算法，进行部署策略制定，并进行资源分配规划，生成部署策略方案；
7、s5：基于所述部署策略方案，采用git合并命令，进行代码合并操作，并进行冲突检测与解决，生成代码合并操作；
8、s6：基于所述代码合并操作，采用selenium框架，进行自动化测试执行，并进行测试结果分析，生成测试报告；
9、s7：基于代码部署过程，采用应用性能监控工具，进行性能数据收集，并进行时间序列分析，生成性能评估报告；
10、s8：基于所述测试报告和性能评估报告，采用规则引擎，进行部署策略调整，并进行优化操作执行，生成优化后的部署执行。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述清洗后的代码变更数据具体包括规范化的提交记录和变更详情，所述代码特征集具体包括代码更改量、提交频率和作者信息特征，所述风险评估模型用于预测代码变更风险，所述部署策略方案包括部署时间、顺序和资源配置计划，所述代码合并操作具体指完成的代码合并及冲突解决流程，所述测试报告具体包括测试执行情况、错误记录和性能指标，所述性能评估报告具体指应用的运行性能分析和潜在问题指示。
12、作为本专利技术的进一步方案，基于版本控制系统，采用数据清洗算法，进行代码变更数据收集，并进行格式规范化，生成清洗后的代码变更数据的步骤具体为：
13、s101：基于版本控制系统，采用爬虫技术收集代码变更记录，进行原始数据收集，生成原始代码变更数据集；
14、s102：基于所述原始代码变更数据集，采用异常值检测和去除算法进行数据清洗，生成清洗过程中间数据集；
15、s103：基于所述清洗过程中间数据集，应用文本预处理技术进行代码文本标准化，生成文本预处理后数据集；
16、s104：将所述文本预处理后数据集进行格式规范化，保持数据一致性，生成清洗后的代码变更数据；
17、所述爬虫技术具体为自动化脚本，用于检索和提取版本控制系统中的代码提交记录，所述异常值检测和去除算法包括统计方法和基于规则的过滤技术，所述文本预处理技术具体包括分词、词干提取和标准化编码。
18、作为本专利技术的进一步方案，基于所述清洗后的代码变更数据，采用主成分分析方法，进行关键特征提取，并进行特征编码，生成代码特征集的步骤具体为：
19、s201：基于所述清洗后的代码变更数据，采用主成分分析方法进行初步特征提取，生成初步特征提取数据集；
20、s202：基于所述初步特征提取数据集，应用深度学习模型进行关键特征提取，生成关键特征提取数据集；
21、s203：基于所述关键特征提取数据集，采用特征编码技术进行特征转换，生成特征编码后数据集；
22、s204：基于所述特征编码后数据集，进行有效性验证，生成代码特征集；
23、所述主成分分析方法具体为一种通过提取数据中的主要变化因素，减少数据维度的统计技术，所述深度学习模型具体为神经网络，用于识别和提取代码变化中的模式和关联，所述特征编码技术具体为独热编码或标签编码。
24、作为本专利技术的进一步方案，基于所述代码特征集，采用支持向量机算法，进行风险模式训练，并进行模型优化，生成风险评估模型的步骤具体为：
25、s301：基于所述代码特征集，采用支持向量机算法进行风险模式训练，生成初步风险模式模型；
26、s302：基于所述初步风险模式模型，应用交叉验证技术评估模型性能，生成性能评估报告；
27、s303：基于所述性能评估报告，采用超参数优化技术调整svm模型参数，生成调优后风险模式模型；
28、s304：基于所述调优后风险模式模型，应用特征选择技术精细化模型，生成风险评估模型；
29、所述支持向量机算法具体为一种用于分类和回归任务的监督学习算法，所述交叉验证技术具体指将数据集分割成多个部分，轮流使用其中一部分作为测试集，其余作为训练集，进而评估模型性能，所述超参数优化技术具体为通过网格搜索系统地测试差异化参数组合，获取最佳模型配置，所述特征选择技术具体为识别并选取用于模型预测的特征。
30、作为本专利技术的进一步方案，基于所述风险评估模型和历史部署数据，采用决策树算法，进行部署策略制定，并进行资源分配规划，生成部署策略方案的步骤具体为：
31、s401：基于所述风险评估模型和历史部署数据，采用决策树算法制定初步部署策略，生成初步部署策略方案；
32、s402：基于所述初步部署策略方案，应用模拟测试技术评估策略可行性，生成策略模拟测试报告；
33、s403：基于所述策略模拟测试报告，采用资源分配优化技术进行资源规划，生成资源分配优化方案；
34、s404：基于所述资源分配优化方本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自动化代码合并及部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，所述清洗后的代码变更数据具体包括规范化的提交记录和变更详情，所述代码特征集具体包括代码更改量、提交频率和作者信息特征，所述风险评估模型用于预测代码变更风险，所述部署策略方案包括部署时间、顺序和资源配置计划，所述代码合并操作具体指完成的代码合并及冲突解决流程，所述测试报告具体包括测试执行情况、错误记录和性能指标，所述性能评估报告具体指应用的运行性能分析和潜在问题指示。
3.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，基于版本控制系统，采用数据清洗算法，进行代码变更数据收集，并进行格式规范化，生成清洗后的代码变更数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，基于所述清洗后的代码变更数据，采用主成分分析方法，进行关键特征提取，并进行特征编码，生成代码特征集的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，基于所述代码特征集，采用支持向量机算
6.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，基于所述风险评估模型和历史部署数据，采用决策树算法，进行部署策略制定，并进行资源分配规划，生成部署策略方案的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，基于所述部署策略方案，采用Git合并命令，进行代码合并操作，并进行冲突检测与解决，生成代码合并操作的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，基于所述代码合并操作，采用Selenium框架，进行自动化测试执行，并进行测试结果分析，生成测试报告的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，基于代码部署过程，采用应用性能监控工具，进行性能数据收集，并进行时间序列分析，生成性能评估报告的步骤具体为：
10.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，基于所述测试报告和性能评估报告，采用规则引擎，进行部署策略调整，并进行优化操作执行，生成优化后的部署执行的步骤具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种自动化代码合并及部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，所述清洗后的代码变更数据具体包括规范化的提交记录和变更详情，所述代码特征集具体包括代码更改量、提交频率和作者信息特征，所述风险评估模型用于预测代码变更风险，所述部署策略方案包括部署时间、顺序和资源配置计划，所述代码合并操作具体指完成的代码合并及冲突解决流程，所述测试报告具体包括测试执行情况、错误记录和性能指标，所述性能评估报告具体指应用的运行性能分析和潜在问题指示。
3.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，基于版本控制系统，采用数据清洗算法，进行代码变更数据收集，并进行格式规范化，生成清洗后的代码变更数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，基于所述清洗后的代码变更数据，采用主成分分析方法，进行关键特征提取，并进行特征编码，生成代码特征集的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的自动化代码合并及部署方法，其特征在于，基于所述代码特征集，采用支持向量机算法，进行风险模...
【专利技术属性】
技术研发人员：王心安，
申请(专利权)人：北京智麟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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