一种基于Polyspace的自动化代码静态分析与资源优化方法及系统

本发明涉及一种基于Polyspace的自动化代码静态分析与资源优化方法及系统，所述的方法通过Jenkins调用Polyspace和机器学习模型实现静态代码分析和预测资源需求，包括：触发Jenkins调用Polyspace条件，Jenkins进行代码拉取和编译后，调用所述的Polyspace进行静态代码分析，并将静态代码分析的结果输送至Jenkins中，由所述的Jenkins自动生成代码分析报告；获取资源数据和管理数据，基于所述的资源数据、管理数据和代码分析报告，Jenkins调用机器学习模型进行资源需求预测；基于资源需求预测结果动态调整Jenkins执行任务时的资源配置。与现有技术相比，本发明通过自动化流程不仅提高了软件开发效率和代码质量，还优化了代码分析过程中的资源分配，保障了代码分析的高效进行。