可用的代码度量系统?[关闭]

Code metrics

Do you find cyclomatic complexity a useful measure?

What code metric(s) convince you that provided code is “crappy”?

维基百科提供了 simple overview of metrics .

实际上有很多,很多的度量标准。事实上, 任何 将源代码映射到度量尺度(整数、实数、分类枚举)的源代码的函数可以视为度量。

大多数代码度量的问题是,它们往往与SLOC成比例,如果是这样,那么SLOC也一样好。使用度量的最佳方法是现在测量代码,并跟踪度量随时间的变化;向上或向下的趋势将告诉您比度量本身更多的信息。向上意味着坏消息;代码越来越复杂。

考虑代码(复杂性)度量和错误率也是很有用的。模块的高度复杂性, 和 同一模块中的高错误率表明,重新设计该模块可能是防止该领域进一步出现问题的一个好主意。高复杂性和低错误率意味着代码看起来很可怕,但事实并非如此。

Halstead's Software Science 是一个很棒的度量套件,可以让您对程序的实际构造有有趣的了解。

还有一个用卡片和玻璃制作的模型,但我不确定书外是否有。不管怎样,我都会找它的。

看看82 code metrics 由集成在Visual Studio 2012、2010和2008中的工具ndepend支持的定义。 免责声明:我是该工具的开发人员之一

注意,这些代码度量可以通过 CQLinq queries and rules 定义自己的自定义代码度量。

例如,除了 圈复杂度 是 C.R.A.P metric . 基本上, 中华人民共和国 将蹩脚的代码定义为复杂的方法(高 圈复杂度 )测试覆盖不足。这个 default CQLinq rule 定义 中华人民共和国 公制为:

// <Name>C.R.A.P method code metric</Name>
// Change Risk Analyzer and Predictor (i.e. CRAP) code metric
// This code metric helps in pinpointing overly complex and untested code.
// Reference: http://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=215899
// Formula:   CRAP(m) = comp(m)^2 * (1 – cov(m)/100)^3 + comp(m)
warnif count > 0
from m in JustMyCode.Methods

// Don't match too short methods
where m.NbLinesOfCode > 10

let CC = m.CyclomaticComplexity
let uncov = (100 - m.PercentageCoverage) / 100f
let CRAP = (CC * CC * uncov * uncov * uncov) + CC
where CRAP != null && CRAP > 30
orderby CRAP descending, m.NbLinesOfCode descending
select new { m, CRAP, CC, uncoveredPercentage = uncov*100, m.NbLinesOfCode }