基于华为开发者空间的Cherry Studio代码分析与智能重构实战

1 概述

1.1 案例介绍

本案例演示如何在华为开发者空间云主机上，搭建Cherry Studio开发环境，结合DeepSeek-R1模型进行Python代码分析、性能优化建议、代码重构和单元测试生成等实际开发任务。

1.2 适用对象

• Python开发工程师
• 代码质量管理团队
• 软件架构师
• 计算机科学专业学生

1.3 案例时长

预计 90 分钟

1.4 案例流程

1. 开启华为开发者空间云主机
2. 安装 Linux 版 Cherry Studio
3. 安装并启动 Ollama 服务
4. 部署 DeepSeek-R1 代码分析模型
5. 在 Cherry Studio 中配置模型接入
6. 基于Python项目的智能重构实战

1.5 资源总览

2 环境配置

2.1 开发者空间

华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发者空间，致力于为每位开发者提供一台云主机（点击免费领取）、一套开发工具和云上存储空间，汇聚昇腾、鸿蒙、鲲鹏、GaussDB、欧拉等华为各项根技术的开发工具资源，并提供配套案例指导开发者 从开发编码到应用调测，基于华为根技术生态高效便捷的知识学习、技术体验、应用创新。

打开“我的云主机”→“打开云主机”，系统默认 Ubuntu 24.04 Server 定制版。

2.2 安装Python开发环境

# 更新系统包
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装 Python 3.12 和开发工具
sudo apt install python3.12 python3.12-venv python3.12-dev -y

# 可选：安装基本工具（如 pylint 等）备用
sudo apt install pylint flake8 black isort -y

# 创建开发目录
mkdir -p ~/code-analysis-project
cd ~/code-analysis-project

# 创建并激活虚拟环境
python3.12 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 在虚拟环境中安装 Python 代码分析和测试工具
pip install --upgrade pip
pip install pylint flake8 black isort pytest pytest-cov

2.3 安装并配置 Ollama

Ollama 是开源的本地 LLM 管理工具，支持快速下载、运行及交互多种预训练模型。

打开一共命令行窗口，执行下面命令：

# 安装 Ollama
curl -fsSL https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0035/install.sh | sudo bash

# 启动 Ollama 服务
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama

部署 DeepSeek-R1 模型：

ollama run deepseek-r1:1.5b

2.4 安装 Linux 版 Cherry Studio

打开一个新的命令行窗口输入以下命令，更新软件包。

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

从 Cherry Studio Releases 下载 ARM64 AppImage：
Cherry-Studio-1.3.9-arm64.AppImage

在终端输入以下命令进行相关依赖包的下载。

sudo apt update #升级系统所有软件包
sudo apt install zlib1g zlib1g-dev #提供运行时库文件，供依赖zlib的程序运行时使用。

接着，我们启用Ubuntu的universe软件仓库并安装libfuse2软件包，这是FUSE（Filesystem in Userspace）的核心库，FUSE允许普通用户在用户空间实现文件系统（无需内核模块），常用于挂载虚拟文件系统或特殊用途的文件系统。

sudo add-apt-repository universe #启用Ubuntu的universe软件仓库
sudo apt install libfuse2 #安装libfuse2软件包

赋予执行权限并启动：

cd ../../home/developer/Downloads/
sudo chmod u+x Cherry-Studio-1.3.9-arm64.AppImage ./Cherry-Studio-1.3.9-arm64.AppImage --no-sandbox

启动成功后，自动跳出 Cherry Studio 页面。

3 实战项目

3.1 创建Python示例项目

创建一个包含常见代码问题的Python项目：

cd ~/code-analysis-project

# 创建项目结构
mkdir -p src tests docs

# 创建示例代码文件
cat > src/data_processor.py << 'EOF'
import time
import json

class DataProcessor:
    def __init__(self):
        self.data = []
        self.processed_data = []
    
    def load_data(self, file_path):
        # 性能问题：没有异常处理
        with open(file_path, 'r') as f:
            self.data = json.load(f)
    
    def process_data(self):
        # 性能问题：低效循环
        for i in range(len(self.data)):
            item = self.data[i]
            if item['status'] == 'active':
                processed_item = {}
                processed_item['id'] = item['id']
                processed_item['name'] = item['name'].upper()
                processed_item['score'] = item['score'] * 2
                self.processed_data.append(processed_item)
                time.sleep(0.01)  # 模拟耗时操作
    
    def get_summary(self):
        # 代码重复和可读性问题
        total = 0
        count = 0
        for item in self.processed_data:
            total += item['score']
            count += 1
        
        if count > 0:
            average = total / count
        else:
            average = 0
        
        return {
            'total_items': count,
            'total_score': total,
            'average_score': average
        }

# 全局函数，缺乏封装
def calculate_metrics(data):
    if len(data) == 0:
        return None
    
    scores = []
    for item in data:
        scores.append(item['score'])
    
    return {
        'min': min(scores),
        'max': max(scores),
        'avg': sum(scores) / len(scores)
    }
EOF

# 创建测试数据
cat > test_data.json << 'EOF'
[
    {"id": 1, "name": "Alice", "score": 85, "status": "active"},
    {"id": 2, "name": "Bob", "score": 92, "status": "inactive"},
    {"id": 3, "name": "Charlie", "score": 78, "status": "active"},
    {"id": 4, "name": "Diana", "score": 96, "status": "active"}
]
EOF

3.2 在 Cherry Studio 中配置 DeepSeek 模型

打开 Cherry Studio → “设置” → “模型服务” → Ollama → “管理”

点击加号按钮，将 deepseek-r1:1.5b 添加到模型服务里。

回到 Cherry Studio 主页面，在界面上方选择我们本次通过 ollama服务 部署的 deepseek-r1:1.5b 模型。

接着我们向 deepseek 提问，测试模型是否可以正常工作。

如正常返回，则说明 Cherry Studio 已经成功接入 DeepSeek 模型服务。

3.3 代码质量分析实战

在Cherry Studio中创建新对话，上传 data_processor.py 文件：

提示词1：代码质量分析

你是一位资深的Python代码审查专家。请分析上传的代码文件，从以下几个维度进行评估：

1. 代码规范性（PEP8兼容性）
2. 性能问题识别
3. 潜在的bug和异常处理
4. 代码可读性和维护性
5. 设计模式应用

请提供详细的分析报告，包括具体的问题位置和改进建议。

预期输出示例：

• 发现性能问题：低效的循环方式、不必要的sleep操作
• 异常处理缺失：文件读取没有异常捕获
• 代码重复：计算逻辑可以提取为通用方法
• 命名规范：部分变量命名不够清晰

3.4 性能优化建议生成

提示词2：性能优化

基于上面的代码分析，请提供具体的性能优化方案：

1. 针对循环效率问题的优化建议
2. 内存使用优化策略  
3. 异步处理的可能性分析
4. 数据结构选择优化

请提供优化后的代码实现。

3.5 自动化代码重构

提示词3：代码重构

请基于最佳实践重构上述Python代码，要求：

1. 遵循SOLID原则
2. 添加完整的异常处理
3. 优化算法效率
4. 添加类型注解
5. 改善代码可读性
6. 添加详细的文档字符串

请提供重构后的完整代码。

预期重构后代码示例：

from typing import List, Dict, Optional, Any
import json
import logging
from pathlib import Path

class DataProcessor:
    """高效的数据处理器，支持JSON数据的加载、处理和分析。"""
    
    def __init__(self) -> None:
        self.data: List[Dict[str, Any]] = []
        self.processed_data: List[Dict[str, Any]] = []
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
    
    def load_data(self, file_path: str) -> bool:
        """安全地加载JSON数据文件。
        
        Args:
            file_path: JSON文件路径
            
        Returns:
            bool: 加载成功返回True，失败返回False
        """
        try:
            path = Path(file_path)
            if not path.exists():
                self.logger.error(f"文件不存在: {file_path}")
                return False
                
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                self.data = json.load(f)
            return True
        except (json.JSONDecodeError, IOError) as e:
            self.logger.error(f"加载文件失败: {e}")
            return False
    
    def process_data(self) -> None:
        """高效处理数据，使用列表推导式优化性能。"""
        self.processed_data = [
            {
                'id': item['id'],
                'name': item['name'].upper(),
                'score': item['score'] * 2
            }
            for item in self.data
            if item.get('status') == 'active'
        ]

3.6 生成单元测试用例

提示词4：单元测试生成

请为重构后的DataProcessor类生成完整的单元测试套件，要求：

1. 使用pytest框架
2. 包含正常情况和异常情况的测试
3. 提供测试数据的setup和teardown
4. 测试覆盖率达到90%以上
5. 包含性能测试用例
6. 添加参数化测试

请提供完整的测试代码文件。

3.7 代码文档生成

提示词5：文档生成

请为这个Python项目生成完整的技术文档，包括：

1. API文档（方法说明、参数、返回值）
2. 使用示例和最佳实践
3. 性能基准测试结果
4. 部署和配置指南
5. 常见问题解答

文档格式使用Markdown，适合放在项目的docs目录中。

3.8 代码质量报告

最后，让AI生成一份综合的代码质量报告：

提示词6：质量报告

请生成一份完整的代码质量分析报告，包括：

1. 原始代码vs重构代码的对比分析
2. 性能改进的量化指标
3. 代码复杂度分析
4. 安全性评估
5. 可维护性评分
6. 后续优化建议

请以表格和图表的形式展示关键指标。

4 验证和测试

4.1 运行代码质量检查

# 使用pylint检查代码质量
pylint src/data_processor.py

# 使用flake8检查代码规范
flake8 src/data_processor.py

# 格式化代码
black src/data_processor.py
isort src/data_processor.py

4.2 执行单元测试

sudo apt install python3-pytest 
pip install pytest-cov

# 运行测试并生成覆盖率报告
pytest tests/ --cov=src --cov-report=html

# 查看测试结果
cat htmlcov/index.html

4.3 性能基准测试

# 创建性能测试脚本
cat > benchmark.py << 'EOF'
import time
import json
from src.data_processor import DataProcessor

def benchmark_processing():
    processor = DataProcessor()
    
    # 生成大量测试数据
    large_data = [
        {"id": i, "name": f"User{i}", "score": i % 100, "status": "active"}
        for i in range(10000)
    ]
    
    with open('large_test_data.json', 'w') as f:
        json.dump(large_data, f)
    
    # 测试加载性能
    start_time = time.time()
    processor.load_data('large_test_data.json')
    load_time = time.time() - start_time
    
    # 测试处理性能
    start_time = time.time()
    processor.process_data()
    process_time = time.time() - start_time
    
    print(f"数据加载时间: {load_time:.2f}秒")
    print(f"数据处理时间: {process_time:.2f}秒")
    print(f"处理的记录数: {len(processor.processed_data)}")

if __name__ == "__main__":
    benchmark_processing()
EOF

python benchmark.py

5 总结

通过本案例，您已经掌握了：

1. 环境搭建：在华为开发者空间搭建Cherry Studio + DeepSeek开发环境
2. 代码分析：使用AI进行深度代码质量分析
3. 智能重构：基于最佳实践进行代码重构
4. 测试生成：自动化单元测试用例生成
5. 性能优化：数据驱动的性能改进建议
6. 文档生成：完整的技术文档自动化生成

至此，您已完成从环境搭建到深度实战的全流程，能够在 Cherry Studio 中高效利用本地 DeepSeek-R1 服务，使用AI快速进行深度代码质量分析，显著提升代码质量和开发效率，特别适合团队协作和代码审查场景。