Practica Final Diseño y Mantenmiento de Software

📊 RepoAnalyzer - Analizador de Métricas de Software

¡Bienvenido a RepoAnalyzer!

Esta es una aplicación web construida con Flask diseñada para analizar repositorios de GitHub (proyectos en Python) y extraer métricas de calidad de software automáticamente.

El objetivo principal de este proyecto no es solo calcular datos, sino demostrar la implementación correcta de Patrones de Diseño de Software para crear una arquitectura desacoplada, mantenible y robusta.

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🚀 Características

• Análisis de Repositorios: Clona y analiza repositorios remotos de GitHub.
• Métricas Soportadas:
  • Líneas de Código (LOC).
  • Complejidad Ciclomática (CC) Promedio.
  • Índice de Mantenibilidad (Maintainability Index).
  • Ratio de Duplicación de Código.
  • Conteo de funciones, clases, imports y comentarios "TODO".
• Sistema de Caché: Utiliza una base de datos SQLite para guardar análisis previos y evitar recálculos innecesarios.
• Historial: Visualización de análisis anteriores.

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🏗️ Arquitectura y Patrones de Diseño

Este proyecto es un ejemplo práctico de la asignatura Diseño y Mantenimiento del Software. Hemos implementado los siguientes patrones:

1. Mediator (Mediador): Desacopla la interfaz web (Flask) de la lógica de negocio. El UIMediator coordina los componentes visuales (Input, Output, History) con el sistema.
2. Proxy: ProxySubject actúa como intermediario. Gestiona el acceso a la base de datos (caché) y decide cuándo llamar al cálculo real.
3. Facade (Fachada): MetricsFacade simplifica la complejidad del subsistema de métricas, ofreciendo una única función compute_all para analizarlo todo.
4. Strategy (Estrategia): Cada métrica (Lines, Functions, Duplication, etc.) es una estrategia independiente intercambiable.
5. Singleton: ConfigSingleton asegura una configuración centralizada y única para toda la app.
6. Visitor: Usado internamente (via ast.NodeVisitor) para recorrer el árbol sintáctico de Python.

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🛠️ Requisitos Previos

• Python 3.10 o superior.
• Git instalado en tu sistema (necesario para clonar los repositorios a analizar).

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⚙️ Instalación y Ejecución

Sigue estos pasos para ponerlo en marcha en tu máquina local:

1. Clonar o descargar

Descarga este repositorio y abre una terminal en la carpeta raíz (repo_analyzer).

2. Crear entorno virtual (Recomendado)

Es buena práctica no ensuciar tu Python global.

En Linux/Mac

python3 -m venv venv source venv/bin/activate

En Windows

python -m venv venv venv\Scripts\activate

3. Instalar dependencias

El proyecto es ligero. Principalmente necesitamos Flask y Pytest. Bash

pip install flask pytest

4. Ejecutar la aplicación

Arranca el servidor de desarrollo: Bash

python app.py

Verás un mensaje indicando que el sistema está listo en http://127.0.0.1:5000.

🖥️ Manual de Uso

Abre tu navegador web y ve a http://127.0.0.1:5000.

Repo URL: Introduce la URL de un repositorio público y de Python.

    Ejemplo para probar: https://github.com/kennethreitz/samplemod
    Otro ejemplo: https://github.com/psf/requests

Opciones:

    Forzar recálculo: Si lo marcas, borrará la caché de ese repo, lo volverá a descargar y calculará todo de cero. Si no lo marcas y ya existe en la BD, te mostrará el resultado guardado al instante.

    Dup Window: Tamaño de la ventana para detectar código duplicado (por defecto es 5 líneas).

Pulsa "Analizar".

Nota: La primera vez que analices un repo grande puede tardar unos segundos o minutos dependiendo de tu conexión a internet, ya que tiene que clonarlo.

⚠️ Solución de Problemas Comunes

"Num Files: 0": Asegúrate de que el repositorio que estás analizando es de Python. El sistema filtra automáticamente y solo analiza archivos .py.

Error de permisos: Verifica que tienes permisos de escritura en la carpeta del proyecto, ya que la aplicación necesita crear las carpetas repo_cache/ (para descargas) y analysis.db (base de datos).

Error "Git not found": Asegúrate de tener Git instalado y añadido al PATH de tu sistema.

✒️ Autores

Igor Arroyo Ortega & Nicolás Pérez Ibáñez

Práctica Final Diseño y Mantenimiento de Software - Curso 2025/2026