Цикломатическая сложность — это важнейшая метрика программного обеспечения, которая измеряет сложную природу программы путем анализа потока ее управления. Цикломатическая сложность — это важный аспект качества кода, который может повлиять на читаемость, сопровождаемость и тестируемость программы. Понимая и измеряя цикломатическую сложность в коде, разработчики могут повысить качество и эффективность своей работы. Когда мы разрабатываем программное обеспечение, мы всегда стремимся к наименьшей сложности, чтобы обеспечить хорошую сопровождаемость кода. Значение CC можно рассчитать, измерив количество независимых путей выполнения программы.
Шкала считает, что все, что ниже 25, трудно поддерживать, а что больше seventy five — легко поддерживать. Холстед также заявил, что ожидаемое количество ошибок можно оценить, поделив объем (V) на 3000. Имейте в виду, что это было написано в 1977 году, еще Язык программирования до того, как Python был изобретен! Учитывая, что вы не перемещаетесь по Лиссабону, а скорее всего пишете код, изменения железнодорожной линии превращаются в выполняемую ветвь, в виде оператора if.
Другая техника заключается в рефакторизации сложных методов или функций на более мелкие, более управляемые части. Это позволяет разбить сложный код на более мелкие и понятные фрагменты, которые легче тестировать и поддерживать. Высокая цикломатическая сложность может сделать код более трудным для чтения, понимания и сопровождения. Это может привести к тому, что код будет сложнее тестировать, отлаживать и модифицировать. Высокая сложность может увеличить вероятность ошибок в коде, исправление которых может быть дорогостоящим.
Хотя высокая цикломатическая сложность любой данной функции не является концом света, она может указывать на более серьезную проблему. Функции высокой сложности сложнее поддерживать, и они подвержены большему количеству ошибок, так как есть больше вещей, которые могут пойти не так. А более сложные функции напрямую приводят к более сложным модульным тестам, что может затруднить поддержку кода в долгосрочной перспективе из-за сложности тестирования.
Решающими моментами являются if for for for, while, do, catch, case-выражения в исходном коде. Wily интегрируется с Git и может автоматизировать сбор метрик в ветках и ревизиях Git. Разные языки имеют разные инструменты для измерения цикломатической сложности программы. Автоматизированные инструменты необходимо использовать, если программа очень сложна, поскольку она включает в себя больше потоковых графов. На основании числа сложности команда может сделать вывод о действиях, которые необходимо предпринять для измерения.
Как Вычислить Цикломатическую Сложность
Концепция ЦС впервые описана в 1970х Томасом Маккейбом (поэтому называется еще «сложностью программы по Маккейбу») в книге о структурном тестировании и создании правильных тест-кейсов. Для решения приведенного выше примера нам нужно просто извлечь логику и поместить ее в оператор guard. В этой статье мы сделали общий обзор некоторых критических дефектов, обнаруженных инструментами статического анализа, с основными рекомендациями по устранению обнаруженных проблем. В этой статье мы расскажем о некоторых важных правилах, используемых в инструментах анализа кода, таких как FindBugs, PMD и CheckStyle. Измерение — это не что иное, как количественное указание размера / размера / емкости атрибута продукта / процесса.
О Конфликтах Между Разработчиками И Qa
В отличие от обычных инструментов статического анализа кода, SMART TS XL предоставляет подробные метрики сложности для каждой функции, выделяя области, где сложность превышает приемлемые пороговые значения. Модульные тесты должны охватывать все возможные пути выполнения, гарантируя, что рефакторинг не приведет к появлению новых ошибок. В случаях, когда покрытие тестами отсутствует, разработчики должны писать тесты перед внесением изменений. Внедрение методов разработки через тестирование (TDD) гарантирует, что любой новый код, введенный во время рефакторинга, будет надежным и тщательно проверенным.
Он проверяет каждый линейно независимый путь в программе, который означает количество тестовых примеров, будет эквивалентно цикломатической сложности программы. Снижение сложности — это не разовая задача; она требует постоянного мониторинга и обслуживания. После рефакторинга команды должны интегрировать статические инструменты анализа кода в свои рабочие процессы разработки для регулярного отслеживания уровней сложности.
- Хотя это и не точная наука, она позволяет получить общее представление о сложности функций, классов и пространств имен, что может быть полезно при поиске кода для рефакторинга.
- Программисты, которые активно отслеживают и управляют цикломатической сложностью (CC), способствуют созданию высококачественных, поддерживаемых кодовых баз.
- Автоматизированные инструменты, интегрированные в конвейеры CI/CD, могут непрерывно отслеживать CC и отмечать разделы кода, которые превышают предопределенные пороговые значения.
- Цикломатическая сложность программы была первой из топологических мер сложности, применялась на практике и послужила основой для многих модификаций.
- Чтобы уменьшить цикломатическую сложность в Swift, разработчики могут использовать несколько приемов.
Значение 2-го свойства трудно переоценить — оно дает априорную оценку количества независимых путей, которое имеет смысл искать в графе. Чтобы вычислить цикломатическую сложность, используя radon, вы можете сохранить наш пример в файл cyclomatic_example.py и использовать radon из командной строки. Эта поездка имеет цикломатическую сложность 1, потому что вы берете только 1 поезд.
Другое применение цикломатической сложности — при детерминизме числа проведённых цикломатическая сложность тестов, необходимых для достижения тщательного покрытия тестированием модуля. Кроме того, к услугам пользователей SMART TS XL поддерживает инкрементальный анализ сложности, фокусируясь на изменениях кода, а не на всей кодовой базе. Этот целевой подход позволяет командам управлять сложностью, не замедляя циклы разработки.
Примеры¶
Четкая документация и обучающие сессии могут дополнительно согласовать команды по стратегиям управления сложностью. Программисты, которые активно отслеживают и управляют цикломатической сложностью (CC), способствуют созданию высококачественных, поддерживаемых кодовых баз. Включение автоматизированных проверок CC в конвейеры CI/CD обеспечивает надежную основу для долгосрочного качества кода и успеха проекта. Команды могут расставить приоритеты https://deveducation.com/ в усилиях по рефакторингу в областях высокой сложности, гарантируя, что критические компоненты останутся поддерживаемыми и простыми для тестирования.
Профилирование производительности и бенчмаркинг следует проводить после рефакторинга, чтобы гарантировать, что усилия по упрощению не ухудшат эффективность системы. В приложениях, критичных к производительности, может потребоваться сохранить некоторые сложные структуры, если они обеспечивают значительные преимущества в производительности. Уменьшение сложности любой программы требует продуманного выбора дизайна, регулярного рефакторинга и использования современных языковых возможностей. Одним из наиболее эффективных способов снижения цикломатической сложности любой программы является упрощение структур управления.