(资料图片仅供参考)
埋点一直是 H5 项目中的重要一环，埋点数据更是后期改善业务和技术优化的重要基础。【推荐学习：web前端、编程教学】
在日常的工作中，经常会有产品或者业务的同学来问，“这个项目现在有哪些埋点？”,“这个埋点用在哪些地方？”像这样的问题基本上都是问一次查一次代码，效率很低。
这也许跟埋点本身的性质有关系。埋点属于相对独立的功能，随着迭代的进行，开发者很难记住埋点的用途。开发者出于自测验证的需要，也得对项目中的埋点数据加以整理。因此结合当前的场景，可以实现一个工具：通过对代码进行扫描，分析埋点相关的代码，并对之加以处理，转化成特定的数据，供后续在其他的管理平台中使用。
实现思路
这个工具大致可以分成三个部分，JSDoc 提取埋点、路由依赖分析和 ESLint 插件。
JSDoc 是根据 JavaScript 中的注释信息，生成 API 文档的一个工具。结合 JSDoc 的这一个特性，这个埋点工具把 JSDoc 作为核心部分，用于输出代码中的埋点数据。Webpack 插件作为辅助，为 JSDoc 提供路由信息。ESLint 插件则作为最后的检验，确保文件中的埋点代码都有对应的 JSDoc 注释。自定义 JSDoc 标记埋点
我们知道，JSDoc 可以根据代码中的注释输出一份文档。首先我们自定义一个 JSDoc 的 tag 来标注这是一个埋点的注释，这样后续处理时可以过滤掉其他注释的干扰。结合具体项目中使用的代码可以画出这样一个流程图：
下面是具体的代码实现的过程。
编写 JSDoc 插件，自定义一个 tag：
// jsdoc.plugin.js// 自定义一个 @log，含有 @log 才是埋点的注释exports.defineTags = function (dictionary) { dictionary.defineTag("log", { canHaveName: true, onTagged: function (doclet, tag) { doclet.meta.log = tag.text; }, });};登录后复制解析 .ts 和 .vue 文件。
// jsdoc.plugin.jsexports.handlers = { beforeParse: function (e) { // 对文件预处理 if (/.vue/.test(e.filename)) { // 解析 vue 文件 const component = compiler.parseComponent(e.source); // 获取 vue 文件的 script 代码 const ast = parse.parse(component.script.content, { // ... }); } if (/.ts/.test(e.filename)) { // ts 转 js } },};登录后复制自定义 JSDoc 模版。
// publish.jsexports.publish = function (taffyData, opts, tutorials) { // ... data().each(function (doclet) { // 有 log 这个 tag 的才是埋点注释 if (doclet.meta && doclet.meta.log) { doclet.tags?.forEach((item) => { // 获取对应的路由地址 }); // 拿到埋点数据 logData.push({}); } }); // 输出 md 文档 fs.writeFileSync(outpath, mdContent, "utf8");};登录后复制到这里，已经可以完整地输出代码中的所有埋点了。此时再来看下目前这个工具的能力：
自动提取埋点信息，生成埋点文档：✅自动给埋点注释添加自定义 tag（@log）：❌自动给埋点注释添加上报的埋点信息：❌自动给埋点注释添加路由信息：❌自动给埋点注释添加埋点描述信息：❌自动提示没有注释的埋点代码：❌通过上面的梳理我们可以看出：
需要手动给每个埋点加上注释需要手动去查每个埋点所对应的路由如果忘了给埋点加注释怎么办？做这个工具的初衷，就是为省去一些重复繁琐的工作，如果为了能自动从代码中输入一份文档而增加了其他一些工作量，这未免有点得不偿失。通过对这些问题的分析，可以得出以下的解决方案：
需要手动给每个埋点加上注释 -> 自动填充代码 -> ESLint fix 功能 / VSCode 插件需要手动去查每个埋点所对应的路由 -> 自动找到组件所对应的路由 -> Webpack 依赖分析如果忘了给埋点加注释怎么办？-> 忘写注释有提示 -> ESLint 插件到这一步解决问题的方法就已经变得明朗了。接下来让看一下 webpack 插件与 ESLint 插件的实现过程。
路由依赖分析
webpack 本身自带依赖分析，轻松就能拿到组件间的父子关系。
compiler.hooks.normalModuleFactory.tap("routeAnalysePlugin", (nmf) => { nmf.hooks.afterResolve.tapAsync("routeAnalysePlugin", (result, callback) => { const { resourceResolveData } = result; // 子组件 const path = resourceResolveData.path; // 父组件 const fatherPath = resourceResolveData.context.issuer; // 只获取 vue 文件的依赖关系 if (/.vue/.test(path) && /.vue/.test(fatherPath)) { // 将组件间的父子关系存到变量中 } });});登录后复制把组件之间的依赖关系拼成我们想要的数据格式
[ { "path": "src/views/register-v2/index.vue", "deps": [ { "path": "src/components/landing-banner/index.vue", "deps": [] } ] } // ...]登录后复制组件之间的依赖关系有了，接下来就是找到组件和路由的对应关系，这里我们用 AST 来解析路由文件，获取路由和组件的对应关系。
// 遍历路由文件for (let i = 0; i < this.routePaths.length; i++) { // ... traverse(ast, { enter(path) { // 找出组件和路由的对应关系 path.node.properties.forEach((item) => { // 组件 if (item.key.name === "component") { } // 路由地址 if (item.key.name === "path") { } }); }, });}登录后复制同样地，把组件与路由的映射关系拼成合适的数据格式。
{ "src/views/register-v3/index.vue": "/register" // ...}登录后复制再将路由的映射关系和组件间的依赖关系整合到一起，得出每个组件与路由的对应关系。
{ "src/components/landing-banner/index.vue": [ "/register_v2", "/register" //... ] // ...}登录后复制因为使用 AST 遍历的方式来解析路由文件，目前支持的解析的路由文件写法有以下四种，基本上满足了当前的场景：
const page1 = (resolve) => { require.ensure( [], () => { resolve(require("page1.vue")); }, "page1", );};const page2 = () => import( /* webpackChunkName: "page2" */ "page2.vue" );export default [ { path: "/page1", component: page1 }, { path: "/page2", component: page2 }, { path: "/page3", component: (resolve) => { require.ensure( [], () => { resolve(require("page3.vue")); }, "page3", ); }, }, { path: "/page4", component: () => import( /* webpackChunkName: "page4" */ "page4.vue" ), },];登录后复制再得到了上面的对应关系之后，可以把埋点数据放到传到埋点管理平台上，从而实现一键查询：
编写 ESLint 插件
先来看看代码中埋点上报的三种方式：
// 神策 sdksensors.track("xxx", {});// 挂载到 Vue 实例中this.$sa.track("xxx", {});// 装饰器@SensorTrack("xxx", {})登录后复制观察上面三种方式，可以知道埋点上报是通过 track 函数和 SensorTrack 函数，所以我们的 ESLint 插件对这两个函数进行校验。
function create(context) { // 调用 track 函数的对象 const checkList = ["sensor", "sensors", "$sa", "sa"]; return { Literal: function (node) { // ... // 调用埋点函数而缺少注释时 if ( isNoComment && ((isTrack && isSensor) || (is$Track && isThisExpression)) ) { context.report({ node, messageId: "missingComment", fix: function (fixer) { // 自动修复 }, }); } // 使用修饰器但没有注释时 if ( callee.name === "SensorTrack" && sourceCode.getCommentsBefore(node).length === 0 ) { context.report({ node, messageId: "missingComment", fix: function (fixer) { // 自动修复 }, }); } }, };}登录后复制看下完成后的效果：
效果对比
我们再来对比下优化前后的区别：
| 优化前 | 优化后 | |
|---|---|---|
| 自动提取埋点信息，生成埋点文档 | ✅ | ✅ |
| 自动给埋点注释添加自定义 tag（@log） | ❌ | ✅ |
| 自动给埋点注释添加上报的埋点信息 | ❌ | ✅ |
| 自动给埋点注释添加路由信息 | ❌ | ✅ |
| 自动给埋点注释添加埋点描述信息 | ❌ | ❌ |
| 自动提示没有注释的埋点代码 | ❌ | ✅ |
优化之后除了整个流程基本都由工具自动完成，剩下一个埋点描述信息。因为埋点的描述信息只是为了让我们更好地理解这个埋点，本身并不在上报的代码中，所以工具没有办法自动生成，但是我们可以直接在产品提供的埋点文档中拷贝过来完成这一步。
总结
在项目中接入这个工具之后，可以快速地知道项目的埋点有哪些以及各个埋点所在的页面，也方便我们对埋点的梳理，同时利用导出的埋点数据开发后台应用，有效地提升了开发者效率。
这个工具的实现是在 JSDoc、webpack 和 ESLint 插件的加持下水到渠成的，说是水到渠成是因为一开始的想法只是做到第一步，先有个一键查询功能和能够输出一份文档用着先。但是第一版出来后发现要手动去处理这些埋点注释还是比较繁琐，恰巧平常开发中常见的 webpack 插件和 ESLint 插件可以很好地解决这些问题，于是便有路由依赖分析和 ESLint 插件。像是《牧羊少年奇幻之旅》中所说的，“如果你下定决心要做一件事情，整个宇宙都会合力帮助你。”
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