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title	shortTitle	intro	product	redirect_from	versions
Solucionar problemas en el flujo de trabajo de CodeQL	Solucionar problemas de CodeQL	Si tienes problemas con el {% data variables.product.prodname_code_scanning %}, puedes solucionarlos si utilizas estos tips para resolver estos asuntos.	{% data reusables.gated-features.code-scanning %}	/github/finding-security-vulnerabilities-and-errors-in-your-code/troubleshooting-code-scanning	free-pro-team enterprise-server * >=2.22

{% data reusables.code-scanning.beta %} {% data reusables.code-scanning.not-available %}

Compilación automática para los fallos de un lenguaje compilado

Si una compilación automática de código para un lenguaje compilado dentro de tu proyecto falla, intenta los siguientes pasos de solución de problemas.

• Elimina el paso de autobuild de tu flujo de trabajo de {% data variables.product.prodname_code_scanning %} y agrega los pasos de compilación específicos. Para obtener información sobre cómo editar el flujo de trabajo, consulta la sección "Configurar el {% data variables.product.prodname_code_scanning %}". Para obtener más información sobre cómo reemplazar el paso de autobuild, consulta la sección "Configurar el flujo de trabajo de {% data variables.product.prodname_codeql %} para los lenguajes compilados".

• Si tu flujo de trabajo no especifica explícitamente los lenguajes a analizar, {% data variables.product.prodname_codeql %} detectará implícitamente los lenguajes compatibles en tu código base. En esta configuración, fuera de los lenguajes compilados C/C++, C#, y Java, {% data variables.product.prodname_codeql %} solo analizará el lenguaje presente en la mayoría de los archivos de origen. Edita el flujo de trabajo y agrega una matriz de compilación que especifique los lenguajes que quieres analizar. El flujo de análisis predeterminado de CodeQL utiliza dicha matriz.

  Los siguientes extractos de un flujo de trabajo te muestran cómo puedes utilizar una matriz dentro de la estrategia del job para especificar lenguajes, y luego hace referencia a cada uno de ellos con el paso de "Inicializar {% data variables.product.prodname_codeql %}":

  jobs:
    analyze:
      ...
      strategy:
        fail-fast: false
        matrix:
          language: ['csharp', 'cpp', 'javascript']
  
      ...
  
      - name: Initialize {% data variables.product.prodname_codeql %}
        uses: github/codeql-action/init@v1
        with:
          languages: {% raw %}${{ matrix.language }}{% endraw %}
  

  Para obtener más información acerca de editar el flujo de trabajo, consulta la sección "Configurar el escaneo de código".

No se encontró código durante la compilación

Si tu flujo de trabajo falla con un error de No source code was seen during the build o de The process '/opt/hostedtoolcache/CodeQL/0.0.0-20200630/x64/codeql/codeql' failed with exit code 32, esto indica que {% data variables.product.prodname_codeql %} no pudo monitorear tu código. Hay muchas razones que podrían explicar esta falla:

1. La detección automática del lenguaje identificó un lenguaje compatible, pero no hay código analizable en dicho lenguaje dentro del repositorio. Un ejemplo típico es cuando nuestro servicio de detección de lenguaje encuentra un archivo que se asocia con un lenguaje de programación específico como un archivo .h, o .gyp, pero no existe el código ejecutable correspondiente a dicho lenguaje en el repositorio. Para resolver el problema, puedes definir manualmente los lenguajes que quieras analizar si actualizas la lista de éstos en la matriz de language. Por ejemplo, la siguiente configuración analizará únicamente a Go y a Javascript.

strategy:
  fail-fast: false
  matrix:
    # Override automatic language detection by changing the list below
    # Supported options are:
    # ['csharp', 'cpp', 'go', 'java', 'javascript', 'python']
    language: ['go', 'javascript']

Para obtener más información, consulta el extracto de flujo de trabajo en la sección "Compilación automática para los fallos de un lenguaje compilado" que se trata anteriormente.

1. Tu flujo de trabajo de {% data variables.product.prodname_code_scanning %} está analizando un lenguaje compilado (C, C++, C#, o Java), pero el código no se compiló. Predeterminadamente, el flujo de trabajo de análisis de {% data variables.product.prodname_codeql %} contiene un paso de autobuild, sin embargo, este paso representa un proceso de mejor esfuerzo y podría no tener éxito en compilar tu código, dependiendo de tu ambiente de compilación específico. También podría fallar la compilación si eliminaste el paso de autobuild y no incluiste manualmente los pasos de compilación. Para obtener más información acerca de especificar los pasos de compilación, consulta la sección "Configurar el flujo de trabajo de {% data variables.product.prodname_codeql %} para los lenguajes compilados".

2. Tu flujo de trabajo está analizando un lenguaje compilado (C, C++, C#, or Java), pero algunas porciones de tu compilación se almacenan en caché para mejorar el rendimiento (esto muy probablemente ocurra con los sistemas de compilación como Gradle o Bazel). Ya que {% data variables.product.prodname_codeql %} observa la actividad del compilador para entender los flujos de datos en un repositorio, {% data variables.product.prodname_codeql %} requiere que suceda una compilación completa para poder llevar a cabo este análisis.

3. Tu flujo de trabajo está analizando un lenguaje compilado (C, C++, C#, or Java), pero no ocurre ninguna compilación entre los pasos de init y analyze en el flujo de trabajo. {% data variables.product.prodname_codeql %} requiere que tu compilación tome lugar entre estos dos pasos para poder observar la actividad del compilador y llevar a cabo el análisis.

4. Tu código compilado (en C, C++, C#, or Java) se compiló con éxito, pero {% data variables.product.prodname_codeql %} no pudo detectar las invocaciones del compilador. Las causas más comunes son:

   • Ejecutar tu proceso de compilación en un contenedor separado a {% data variables.product.prodname_codeql %}. Para obtener más información, consulta la sección "Ejecutar el escaneo de código de CodeQL en un contenedor".
   • Compilar utilizando un sistema de compilación distribuida externo a GitHub Actions, utilizando un proceso de daemon.
   • {% data variables.product.prodname_codeql %} no está consciente del compilador específico que estás utilizando.

Para los proyectos de .NET Framework y los de C# que utilicen ya sea dotnet build o msbuild y que apunten a .NET Core 2, debes especificar /p:UseSharedCompilation=false en el paso run de tu flujo de trabajo cuando compiles tu código. No es necesario el marcador UseSharedCompilation para .NET Core 3.0 o superior.

Por ejemplo, la siguiente configuración para C# pasará el marcador durante el primer paso de compilación.

- run: |
    dotnet build /p:UseSharedCompilation=false 

Si encuentras otro problema con tu compilador específico o con tu configuración, contacta a {% data variables.contact.contact_support %}.

Para obtener más información acerca de especificar los pasos de compilación, consulta la sección "Configurar el flujo de trabajo de {% data variables.product.prodname_codeql %} para los lenguajes compilados".

Algunas porciones de mi repositorio no se analizaron con autobuild

La característica de autobuild de {% data variables.product.prodname_codeql %} utiliza la heurística para compilar el código en un repositorio, sin embargo, algunas veces este acercamiento da como resultado un análisis incompleto de un repositorio. Por ejemplo, cuando existen comandos múltiples de build.sh en un solo repositorio, el análisis podría no completarse, ya que el paso de autobuild solo se ejecutará en uno de los comandos. La solución es reemplazar el paso de autobuild con los pasos de compilación que compilarán todo el código fuente que quieras analizar. Para obtener más información, consulta la sección "Configurar el flujo de trabajo de {% data variables.product.prodname_codeql %} para los lenguajes compilados".

La compilación tarda demasiado

Si tu compilación con análisis de {% data variables.product.prodname_codeql %} toma demasiado para ejecutarse, hay varios acercamientos que puedes intentar para reducir el tiempo de compilación.

Incrementar la memoria o los núcleos

Si utilizas ejecutores auto-hospedados para ejecutar el análisis de {% data variables.product.prodname_codeql %}, puedes incrementar la memoria o la cantidad de núcleos en estos ejecutores.

Utilizar matrices de compilación para paralelizar el análisis

El {% data variables.product.prodname_codeql_workflow %} predeterminado utiliza una matriz de lenguajes, la cual causa que el análisis de cada uno de ellos se ejecute en paralelo. Si especificaste los lenguajes que quieres analizar directamente en el paso de "Inicializar CodeQL", el análisis de cada lenguaje ocurrirá de forma secuencial. Para agilizar el análisis de lenguajes múltiples, modifica tu flujo de trabajo para utilizar una matriz. Para obtener más información, consulta el extracto de flujo de trabajo en la sección "Compilación automática para los fallos de un lenguaje compilado" que se trata anteriormente.

Reducir la cantidad de código que se está analizando en un solo flujo de trabajo

El tiempo de análisis es habitualmente proporcional a la cantidad de código que se esté analizando. Puedes reducir el tiempo de análisis si reduces la cantidad de código que se analice en cada vez, por ejemplo, si excluyes el código de prueba o si divides el análisis en varios flujos de trabajo que analizan únicamente un subconjunto de tu código a la vez.

Para los lenguajes compilados como Java, C, C++ y C#, {% data variables.product.prodname_codeql %} analiza todo el código que se haya compilado durante la ejecución del flujo de trabajo. Para limitar la cantidad de código que se está analizando, compila únicamente el código que quieres analizar especificando tus propios pasos de compilación en un bloque de run. Puedes combinar el especificar tus propios pasos de compilación con el uso de filtros de paths o paths-ignore en los eventos de pull_request y de push para garantizar que tu flujo de trabajo solo se ejecute cuando se cambia el código específico. Para obtener más información, consulta la sección "Sintaxis de flujo de trabajo para {% data variables.product.prodname_actions %}".

Para los lenguajes interpretados como Go, JavaScript, Python y TypeScript que analiza {% data variables.product.prodname_codeql %} sin una compilación específica, puedes especificar opciones de configuración adicionales para limitar la cantidad de código a analizar. Para obtener más información, consulta la sección "Especificar los directorios a escanear".

Si divides tu análisis en varios flujos de trabajo como se describió anteriormente, aún te recomendamos que por lo menos tengas un flujo de trabajo que se ejecute con un schedule que analice todo el código en tu repositorio. Ya que {% data variables.product.prodname_codeql %} analiza los flujos de datos entre componentes, algunos comportamientos de seguridad complejos podrían detectarse únicamente en una compilación completa.

Ejecutar únicamente durante un evento de schedule

Si tu análisis aún es muy lento como para ejecutarse durante eventos de push o de pull_request, entonces tal vez quieras activar el análisis únicamente en el evento de schedule. Para obtener más información, consulta la sección "Eventos".

{% if currentVersion == "free-pro-team@latest" %}

Los resultados difieren de acuerdo con la plataforma de análisis

Si estás analizando código escrito en Python, podrías ver resultados diferentes dependiendo de si ejecutas el {% data variables.product.prodname_codeql_workflow %} en Linux, macOS o Windows.

En los ejecutores hospedados en GitHub que utilizan Linux, el {% data variables.product.prodname_codeql_workflow %} intenta instalar y analizar las dependencias de Python, lo cual podría llevar a más resultados. Para inhabilitar la auto instalación, agrega setup-python-dependencies: false al paso de "Initialize CodeQL" en el flujo de trabajo. Para obtener más información acerca de la configuración del análisis para las dependencias de Python, consulta la sección "Analizar las dependencias de Python".

{% endif %}

Error: "Error de servidor"

Si la ejecución de un flujo de trabajo para {% data variables.product.prodname_code_scanning %} falla debido a un error de servidor, trata de ejecutar el flujo de trabajo nuevamente. Si el problema persiste, contaca a {% data variables.contact.contact_support %}.

Error: "Out of disk" o "Out of memory"

En proyectos muy grandes,

{% data variables.product.prodname_codeql %} podría quedarse sin memoria de disco en el ejecutor. {% if currentVersion == "free-pro-team@latest" %}Si te encuentras con este problema en un ejecutor de {% data variables.product.prodname_actions %}, contacta a {% data variables.contact.contact_support %} para que podamos investigar el problema. {% else %}Si llegas a tener este problema, intenta incrementar la memoria en el ejecutor.{% endif %}

Warning: "git checkout HEAD^2 is no longer necessary"

Si estás utilizando un flujo de trabajo de {% data variables.product.prodname_codeql %} antiguo, podrías obtener el siguiente mensaje de advertencia en la salida "inicializar {% data variables.product.prodname_codeql %}" de la acción:

Warning: 1 issue was detected with this workflow: git checkout HEAD^2 is no longer 
necessary. Please remove this step as Code Scanning recommends analyzing the merge 
commit for best results.

Puedes arreglar esto si eliminas las siguientes líneas del flujo de trabajo de {% data variables.product.prodname_codeql %}. Estas líneas se incluyeron en la sección de steps del job Analyze en las versiones iniciales del flujo de trabajo de {% data variables.product.prodname_codeql %}.

      with:
        # We must fetch at least the immediate parents so that if this is
        # a pull request then we can checkout the head.
        fetch-depth: 2

    # If this run was triggered by a pull request event, then checkout
    # the head of the pull request instead of the merge commit.
    - run: git checkout HEAD^2
      if: {% raw %}${{ github.event_name == 'pull_request' }}{% endraw %}

La sección revisada de steps en el flujo de trabajo se deberá ver así:

    steps:
    - name: Checkout repository
      uses: actions/checkout@v2

    # Initializes the {% data variables.product.prodname_codeql %} tools for scanning.
    - name: Initialize {% data variables.product.prodname_codeql %}
      uses: github/codeql-action/init@v1

    ...

Para obtener más información sobre la edición del archivo de flujo de trabajo de {% data variables.product.prodname_codeql %}, consulta la sección "Configurar {% data variables.product.prodname_code_scanning %}".