第 5 章: パッケージ管理と静的解析¶

5.1 はじめに¶

この章では Clojure プロジェクトのパッケージ管理と静的コード解析ツールについて学びます。

5.2 Leiningen によるパッケージ管理¶

project.clj¶

Leiningen のプロジェクト設定ファイル project.clj で依存関係やプラグインを管理します。

(defproject fizzbuzz "0.1.0-SNAPSHOT"
  :description "FizzBuzz - TDD practice in Clojure"
  :dependencies [[org.clojure/clojure "1.11.1"]]
  :plugins [[lein-cloverage "1.2.4"]
            [lein-kibit "0.1.8"]
            [jonase/eastwood "1.4.3"]]
  :main ^:skip-aot fizzbuzz.core
  :target-path "target/%s"
  :profiles {:uberjar {:aot :all}})

依存関係の管理¶

# 依存関係の取得
$ lein deps

# 依存関係のツリー表示
$ lein deps :tree

Leiningen は Maven リポジトリと Clojars から依存関係を自動的にダウンロードします。

5.3 静的コード解析¶

Eastwood — 静的コード解析¶

Eastwood はコードの潜在的な問題を検出する Linter です。

$ lein eastwood

検出する主な問題:

未使用の変数や名前空間
間違った関数呼び出し
非推奨な構文の使用
リフレクション警告

Kibit — イディオム検査¶

Kibit は Clojure らしい書き方を提案するツールです。

$ lein kibit

提案の例:

;; Before（Kibit が改善を提案）
(if (= x true) :yes :no)

;; After（Clojure イディオム）
(if x :yes :no)

;; Before
(not (empty? coll))

;; After
(seq coll)

cljfmt — コードフォーマッター¶

cljfmt は Clojure コードのフォーマットを統一するツールです。

# フォーマットチェック
$ lein cljfmt check

# 自動フォーマット
$ lein cljfmt fix

5.4 コードカバレッジ¶

静的コード解析による品質の確認ができました。動的なテストに関しては コードカバレッジ を確認する必要があります。

コード網羅率（Code coverage）は、ソフトウェアテストで用いられる尺度の 1 つである。プログラムのソースコードがテストされた割合を意味する。

— ウィキペディア

Cloverage を使ってテストカバレッジを計測します。

$ lein cloverage

project.clj にプラグインを追加済みです。

:plugins [[lein-cloverage "1.2.4"]]

テスト実行後に target/coverage フォルダが作成されます。その中の index.html を開くとカバレッジ状況を確認できます。

5.5 コード複雑度のチェック¶

静的コード解析では、コーディングスタイルやバグパターンだけでなく、コードの複雑度 もチェックできます。Clojure プロジェクトでは、Bikeshed による品質チェックと独自の循環複雑度チェッカーを組み合わせて、関数の複雑度を制限します。

循環的複雑度（Cyclomatic Complexity）¶

循環的複雑度（サイクロマティック複雑度）とは、ソフトウェア測定法の一つであり、コードがどれぐらい複雑であるかを関数単位で数値にして表す指標。

Clojure では以下のフォームが分岐を生み出し、複雑度を上げます。

フォーム	説明
`cond`	各分岐（`:else` 除く）で +1
`if` / `if-let` / `if-not`	条件分岐で +1
`when` / `when-let` / `when-not`	条件付き実行で +1
`case`	各分岐（デフォルト除く）で +1
`and` / `or`	短絡評価による分岐で +1
`loop`	再帰ループで +1
`try`	例外処理で +1

本プロジェクトでは、循環的複雑度を 7 以下 に制限しています。

複雑度の範囲	意味
1〜7	低複雑度：管理しやすく、問題なし
8〜15	中程度の複雑度：リファクタリングを検討
16 以上	高複雑度：関数を分割する必要がある

;; 循環複雑度が低い例（複雑度: 1）
(defn simple-function [x]
  (+ x 1))

;; 循環複雑度が中程度の例（複雑度: 5）
(defn fizzbuzz [n]
  (cond
    (and (zero? (mod n 3)) (zero? (mod n 5))) "FizzBuzz"  ; cond +1, and +1
    (zero? (mod n 3)) "Fizz"                               ; cond +1
    (zero? (mod n 5)) "Buzz"                               ; cond +1
    :else (str n)))                                        ; :else は加算なし
;; 基本 1 + cond 3 分岐 + and 1 = 5

Bikeshed — コード品質チェック¶

Bikeshed は Clojure コードの品質を総合的にチェックするツールです。

$ lein bikeshed

チェック項目:

行の長さ（100 文字制限）
末尾の空白
ファイル末尾の空行
clojure.core 関数との名前衝突
docstring の記述率

project.clj での設定:

:plugins [[lein-bikeshed "0.5.2"]]
:bikeshed {:verbose true
           :max-line-length 100}

循環複雑度チェッカー¶

Clojure には PMD のような循環複雑度チェッカーが標準で提供されていないため、プロジェクト固有のチェッカーを dev/complexity_checker.clj に作成しています。

;; dev/complexity_checker.clj（抜粋）
(def ^:private branching-forms
  #{'if 'if-let 'if-not 'if-some
    'when 'when-let 'when-not 'when-some 'when-first
    'and 'or 'loop 'try})

(defn- complexity-of-form
  "S 式を再帰的に走査して循環複雑度を計算する"
  [form]
  (cond
    (not (sequential? form)) 0
    (empty? form) 0
    :else
    (let [head (first form)
          children-complexity (reduce + (map complexity-of-form (rest form)))]
      (+ children-complexity
         (cond
           (= head 'cond) (count-cond-branches form)
           (= head 'case) (count-case-branches form)
           (contains? branching-forms head) 1
           :else 0)))))

このチェッカーは S 式を再帰的に走査し、分岐フォームの数を数えて循環複雑度を計算します。Clojure のホモイコニシティ（コードがデータ構造である性質）を活かしたアプローチです。

複雑度チェックの実行¶

project.clj にエイリアスを定義して簡単に実行できるようにします。

:aliases {"complexity" ["run" "-m" "complexity-checker"]}
:profiles {:dev {:source-paths ["dev"]}}

$ lein complexity

=== Clojure 循環複雑度チェック (閾値: 7) ===

  [ok] fizzbuzz (core.clj)                      複雑度: 5
  [ok] create-type (type.clj)                   複雑度: 3
  [ok] fizz-buzz? (model.clj)                   複雑度: 2
  [ok] fizzbuzz-list (core.clj)                 複雑度: 1
  [ok] print-fizzbuzz (core.clj)                複雑度: 1
  ...

関数数: 10, 違反: 0

複雑度チェック: 成功

Makefile でも実行できます。

$ make complexity

複雑度チェックの効果¶

コード複雑度の制限により、以下の効果が得られます。

可読性向上 — 小さな関数は理解しやすい
保守性向上 — 変更の影響範囲が限定される
テスト容易性 — 個別機能のテストが簡単
自動品質管理 — 複雑なコードの混入を自動防止

現在の FizzBuzz の fizzbuzz 関数は循環複雑度が 5 で、制限値 7 以内に収まっています。第 3 部でプロトコルとマルチメソッドによる設計を進める際も、この制限を意識してコードを書いていきます。

5.6 名前空間と依存関理¶

Clojure では ns マクロで名前空間を定義し、:require で依存関係を宣言します。

(ns fizzbuzz.core
  (:require [fizzbuzz.domain.model :as model]
            [fizzbuzz.domain.type :as type])
  (:gen-class))

名前空間の命名規則:

名前空間	ファイルパス	役割
`fizzbuzz.core`	`src/fizzbuzz/core.clj`	公開 API
`fizzbuzz.domain.model`	`src/fizzbuzz/domain/model.clj`	値オブジェクト
`fizzbuzz.domain.type`	`src/fizzbuzz/domain/type.clj`	タイプ定義
`fizzbuzz.application.command`	`src/fizzbuzz/application/command.clj`	コマンド

5.7 まとめ¶

この章では、パッケージ管理と静的コード解析を導入しました。

ツール	用途	コマンド
Leiningen	依存関係管理・ビルド	`lein deps`
Eastwood	静的コード解析	`lein eastwood`
Kibit	イディオム検査	`lein kibit`
Bikeshed	コード品質チェック	`lein bikeshed`
循環複雑度チェッカー	関数の複雑度計測	`lein complexity`
cljfmt	コードフォーマット	`lein cljfmt check`
Cloverage	テストカバレッジ	`lein cloverage`

この章では以下のことを学びました。

Leiningen による依存関係管理と project.clj の構成
Eastwood による静的コード解析
Kibit による Clojure イディオムの検査
cljfmt によるコードフォーマット
Cloverage によるテストカバレッジ計測
Bikeshed によるコード品質チェック
循環複雑度チェッカー による関数複雑度の自動検出
ns マクロによる名前空間と依存関係の管理

次の章では、これらのタスクをまとめて実行できるタスクランナーと、CI/CD パイプラインの構築について解説します。