Иначе говоря, читая код, мы узнаем, КАК задача решена, а не ЧТО за задача была поставлена (или ПОЧЕМУ). Узнать какую задачу код решает тоже можно, но чтобы это перестало быть предположением, вам нужно будет потратить очень много усилий (например, запустить, протестировать, и т.д.). Очень многие программисты считают свой код самодокументированным автоматически, как бы по-умолчанию. Включение метрик CC в стандарты кодирования обеспечивает согласованность, способствуя развитию культуры простоты и эффективности кода. После того как базовый набор сформирован, ТЕСТОВЫЕ СЛУЧАИ должен быть написан для выполнения всех путей. Независимый путь определяется как путь, у которого есть хотя бы одно ребро, которое не было traversed раньше цикломатическая сложность любыми другими путями.
Что такое цикломатическая сложность и что она измеряет?
На хабре ранее было несколько статей о том, что такое самодокументированный код и даны конкретные рекомендации по его написанию (например, вот, вот и вот). Правильные комментарии (описывающие «ЧТО» или «ПОЧЕМУ», а не очевидное «КАК»), правильно использованные конструкции языка, чистый код – всё это также важные характеристики самодокументированного кода. Но если суммировать, то единственный способ писать самодокументированный код – это писать такой код, который в большей мере раскрывает детали модели проблемы и при этом скрывает несущественные детали имплементации. Программисту, читающему код, нужно “распутать ниточку”, понять какую именно задачу решает код.
Что делать дальше, если вы нашли программу высокой цикломатической сложности?:
Но мне кажется это тот первый необходимый толчок, который позволит программистам начать рефакторить и приводить свой код в нужное состояние. По определению, самодокументированный код — это код, спроектированный (designed) и написанный (implemented) таким образом, что он не требует дополнительной отдельной документации. Из определения следует, что нужно применить специальные навыки проектирования (design) и потратить дополнительные усилия, чтобы этого достичь.
Ограничение сложности при разработке
Формула, часто обозначаемая как V(G), определяет количество областей в графе, обеспечивая верхнюю границу количества тестовых случаев, необходимых для тщательного тестирования. Более высокий CC предполагает повышенную сложность кода и потенциально более высокую вероятность возникновения дефектов, поэтому снижение цикломатической сложности очень важно. Вычисления включают в себя построение графа потока управления, представляющего поток управления программой через узлы и ребра. Это представляет собой лишь один из способов измерения цикломатической сложности. По своей сути CC рассчитывается на основе графа потока управления программы, где узлы представляют отдельные операторы, а количество ребер отображает поток управления между ними.
Действия, которые необходимо выполнить:
Цикломатическая сложность программы была первой из топологических мер сложности, применялась на практике и послужила основой для многих модификаций. Расчет цикломатической сложности относится к методам статического анализа кода. Другие метрики, такие как вторая команда и количество ребер в графе потока управления, дополняют понимание структуры кода и ее потенциального влияния на удобство сопровождения.
Лучшие практики управления цикломатической сложностью
На основе ком.plexномер, команда может сделать вывод о действиях, которые необходимо предпринять для принятия мер. Это другой способ сказать «число линейно независимых маршрутов через граф от входа к выходу». Автору никто “не заносил”, но в статье я укажу на конкретный инструмент статического анализа кода, который поможет в этом, благо он бесплатный.
Заблаговременно решая проблемы, связанные со сложностью, разработчики могут создавать более простое в обслуживании, надежное и масштабируемое программное обеспечение. В каждой строке кода указано правило, согласно которому метрика была увеличина. Это позволяет нам более гибко подходить к оценке и потенциальному рефакторингу. Наша платформа понимания приложений, SMART TS XL, содержит надежную технологию Software Intelligence®, которая помогает командам проводить ценные исследования, отображать зависимости и анализировать влияние. » ортогональны, ведь одну и ту же цель можно достигнуть несколькими путями, а значит на один вопрос «ЧТО? Именно тут и проявляется связь между самодокументированным кодом и навыками проектирования автора, позволяющими сделать код читаемым.
- Маккейбом в 1976 году и основана на представлении потока управления программой.
- Узнать какую задачу код решает тоже можно, но чтобы это перестало быть предположением, вам нужно будет потратить очень много усилий (например, запустить, протестировать, и т.д.).
- Рефакторинг упрощает сложные структуры, уменьшает количество ошибок и повышает качество программного обеспечения.
- Вам следует начать с модульного разделения кода на более мелкие и более управляемые функции, используя такие методы, как рефакторинг и абстракция.
- Отдавайте предпочтение ясности над сложностью, поскольку более простой код не только легче понять, но и облегчает совместную работу.
- К сожалению, это всё ещё не позволяет нам ответить на вопрос насколько хорошо код отражает модель решаемой проблемы.
Основы цикломатической сложности и почему об этом должен знать каждый программист
Сама метрика, часто обозначаемая как V(G), представляет количество линейно независимых путей и используется в качестве количественной меры сложности кода. Например, высокие значения CC могут указывать на более высокую вероятность возникновения дефектов, увеличение усилий по тестированию и снижение ремонтопригодности. Используя инструменты, позволяющие сосредоточиться исключительно на сложности, команды могут заранее выявлять потенциальные проблемы на ранних этапах процесса разработки.
Даже если код написан откровенно плохо, быстро, без применения каких-либо специальных навыков проектирования, в нём всё равно есть какая-то задумка автора, ментальная модель. Это может быть доменная модель (если вы применяете Domain Driven Design), или же либо другой способ отражения мыслительного процесса программиста. Следующие шаги программиста должны быть сосредоточены на снижении цикломатической сложности, чтобы улучшить читаемость кода и снизить вероятность ошибок. Это не прямой показатель наличия ошибок или неэффективности, а служит предупреждающим сигналом о потенциальных проблемах. Решение проблем в сложных базах кода требует понимания того, что простота не всегда достижима, но читаемость и удобство обслуживания являются ключевыми факторами.
Кроме того, понимание цикломатической сложности помогает оптимизировать пути выполнения, способствуя созданию более эффективного и надежного программного обеспечения. Например, одна подпрограмма с несколькими точками принятия решения и циклами будет иметь более высокую цикломатическую сложность, что указывает на более сложную логику программы. Рекомендации специальных публикаций NIST часто рекомендуют управлять сложным программным обеспечением и контролировать его, поэтому ценный инструмент для достижения этой цели по сокращению CC имеет важное значение. Цикломатик Комplexity — это метрика программного обеспечения, полезная для структурированных или Белый Box Тестирование. Если у программы высокая ком.plexномер, то вероятность ошибки высока, а время на обслуживание и устранение неисправностей увеличивается. Некоторые комplexИнструменты расчета эффективности используются для конкретных технологий.
Это количественный показатель, который помогает программистам оценить сложность кода и выявить потенциальные проблемы на ранних этапах процесса разработки. Цикломатическая сложность программы (Cyclomatic complexity of a program) структурная (или топологическая) мера сложности программ, для измерения качества программного обеспечения. Измерение цикломатической сложности позволяет оценить качество программного кода и выявить процедуры с повышенной сложностью. Процедуры с повышенной сложностью подвержены ошибкам и их выявление крайне желательно для проведения их аудита (code review).
Как видно из примера ниже, она отлично решает поставленную задачу, явно указывая на сильно большую сложность кода слева. Это соответствие характеризуется цикломатической сложностью как «количество циклов плюс количество компонентов». Как сplexЗначение рассчитано как 3, для полного покрытия пути для приведенного выше примера необходимы три тестовых примера. К сожалению, это всё ещё не позволяет нам ответить на вопрос насколько хорошо код отражает модель решаемой проблемы.
Такие инструменты, как SonarQube, Doesn’t и PMD, анализируют базы кода и создают подробные отчеты о цикломатической сложности. Эти инструменты помогают разработчикам понять тонкости своего кода, выявляя области с высокими показателями сложности. Уровень сложности программы часто определяется количеством времени и усилий, затраченных на ее создание. Чем сложнее система, тем труднее будет внести изменения, не нарушая работу других частей системы. Цикломатическая сложность используется в качестве одного из параметров в индексе удобства сопровождения (англ. maintainability index)[6]. В 2017 году компания Sonar Source изобрела новую метрику под названием Cognitive Complexity.
Методы рефакторинга, такие как модульность и реструктуризация кода, играют ключевую роль в сокращении CC и повышении удобства сопровождения сложного кода. Чтобы понять цикломатическую сложность, необходимо понять концепцию отдельных путей внутри графа потока управления. Цикломатическая сложность — это важнейшая метрика программного обеспечения, которая измеряет сложную природу программы путем анализа потока ее управления. Мак-Кейбом в 1976 году; он использовал эти показатели сложности для программ. Он производил непосредственные численные измерения для линейно независимых путей в исходных кодах программ.
Концепция, но не метод, отчасти похож на измерение сложности с помощью теста удобочитаемости Флеша-Кинкейда (англ.) для общего текста. Интегрируйте анализ цикломатической сложности в свой обычный рабочий процесс, чтобы заранее выявлять и устранять потенциальные проблемы на ранних этапах процесса разработки. Применяя этот подход, программисты способствуют созданию более удобных в обслуживании, масштабируемых и надежных программных систем. Они обеспечивают количественную меру сложности, позволяя командам оценивать и определять приоритетность областей для улучшения. Разработчики могут выявлять области высокой сложности, рефакторить код для повышения удобства обслуживания и снижения риска возникновения дефектов.
На практике же оказывается, что самодокументированный код – это сложная задача проектирования. Для примера рассмотрим нижеприведённую программу, состоящую из последовательного применения двух операторов if-then-else. Компания IN-COM Data Systems была основана в 1997 году, когда мир ИТ готовил миллионы строк кода приложений для 2 года. С тех пор IN-COM стала инновационным лидером в области мощных инструментов понимания приложений.
Это особенно ценно для программистов, поскольку дает представление о сложности кода и помогает выявить потенциальные проблемы, связанные с удобством сопровождения и тестирования. Обнаружение программы высокой цикломатической сложности может оказаться непростой задачей, но это дает возможность улучшить качество программного обеспечения и удобство сопровождения. Эффективное управление цикломатической сложностью (CC) имеет решающее значение для поддержания качества кода и структурированности программы. Установление четких порогов приемлемой сложности с использованием таких ключевых слов, как «пороги», гарантирует соблюдение разработчиками заранее определенных стандартов.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.
Henüz yorum yapılmamış, sesinizi aşağıya ekleyin!