순환 복잡성이 유용한 측정

순환 복잡성이 유용한 측정이라고 생각합니까?

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저는 큰 코드베이스의 순환 적 복잡성을 측정하면서 놀았습니다.

순환 복잡성은 프로그램의 소스 코드를 통한 선형 독립 경로의 수이며 선택한 언어에 대한 많은 무료 도구가 있습니다.

결과는 흥미롭지 만 놀라운 것은 아닙니다. 즉, 내가 가장 털이 많은 것으로 알고있는 부분은 실제로 가장 복잡했습니다 (평점> 50). 그러나 내가 유용하다고 생각하는 것은 리팩토링을 시작할 위치를 결정할 때 지적 할 수있는 구체적인 "불량"번호가 각 메소드에 할당된다는 것입니다.

순환 복잡도를 사용합니까? 가장 복잡한 코드는 무엇입니까?

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우리는 무자비하게 리팩토링하고 '적중 목록'에 코드를 가져 오는 지표 중 하나로 Cyclomatic 복잡성을 사용합니다. 1-6 우리는 복잡성에 대해 플래그를 지정하지 않습니다 (다른 이유로 질문을받을 수 있음), 7-9는 의심스럽고 10 이상의 방법은 달리 입증되지 않는 한 나쁜 것으로 간주됩니다.

우리가 본 최악의 경우는 우리가 인수해야하는 일부 레거시 코드에서 괴물 if-else-if 체인의 87 개였습니다.

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실제로 순환 적 복잡성은 단순한 방법 수준 임계 값 이상으로 사용될 수 있습니다. 우선, 복잡성이 높은 하나의 큰 방법을 복잡성이 낮은 여러 개의 작은 방법으로 나눌 수 있습니다. 하지만 실제로 코드베이스를 개선 했습니까? 물론 모든 메소드 이름으로 가독성이 다소 향상 될 수 있습니다. 그러나 전체 조건부 논리는 변경되지 않았습니다. 그리고 조건부 논리 를 다형성 으로 대체 하여 전체 조건부 논리를 줄일 수 있습니다 .

단순한 메서드 분해로 녹색으로 변하지 않는 메트릭이 필요합니다. 저는 이것을 CC100 이라고 부릅니다 .

CC100 = 100 * (코드베이스의 전체 순환 복잡도) / (전체 코드 라인)

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big-O가 유용한 것과 같은 방식으로 나에게 유용합니다. 저는 그것이 무엇인지 알고 있으며, 방법이 좋은지 나쁜지에 대한 직감을 얻는 데 사용할 수 있지만 매번 계산할 필요는 없습니다. 내가 작성한 기능.

LOC와 같은 더 간단한 메트릭은 적어도 대부분의 경우에 적합하다고 생각합니다. 기능이 한 화면에 맞지 않으면 그것이 얼마나 단순한지는 거의 중요하지 않습니다. 함수가 20 개의 매개 변수를 취하고 40 개의 로컬 변수를 만드는 경우 순환 복잡성이 1인지는 중요하지 않습니다.

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우리는 최근에 그것을 사용하기 시작했습니다. NDepend를 사용하여 정적 코드 분석을 수행하고 순환 복잡성을 측정합니다. 리팩토링 방법을 식별하는 적절한 방법이라는 데 동의합니다.

안타깝게도 해외 개발자가 만든 일부 메서드에 대해 #이 200 이상인 것을 보았습니다.

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C ++ 템플릿과 메타 프로그래밍 기술과 잘 작동 할 수있는 도구가 있기 전까지는 제 상황에서별로 도움이되지 않습니다. 어쨌든 그냥 기억해

"모든 것을 측정 할 수있는 것은 아니며 측정 할 수있는 모든 것을 측정 할 수있는 것은 아닙니다."아인슈타인

따라서 이러한 유형의 정보는 사람 필터링을 통해서도 전달해야합니다.

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당신이 그것을 볼 때 복잡성을 알게 될 것입니다. 이러한 종류의 도구가 유용한 가장 중요한 것은주의를 피하는 코드 부분에 플래그를 지정하는 것입니다.

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나는 자주 내 코드의 순환 적 복잡성을 측정합니다. 너무 많은 작업을 수행하는 코드 영역을 찾는 데 도움이된다는 것을 알았습니다. 도구가 내 코드의 핫스팟을 지적하는 것은 SRP를 따르지 않는 메소드를 파악하기 위해 수천 줄의 코드를 읽어야하는 것보다 훨씬 적은 시간이 소요됩니다.

그러나 다른 사람들의 코드에 대해 순환 복잡도 분석을 할 때 일반적으로 100 년대 순환 복잡도를 가진 코드를 발견하면 좌절감, 불안감, 일반 분노를 느끼게됩니다. 사람들이 수천 줄의 코드가있는 메서드를 작성하도록하는 이유는 무엇입니까?!

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리팩토링 후보를 식별하는 데 도움이되지만 판단을 계속 유지하는 것이 중요합니다. 나는 가지 치기 가이드를 위해 kenj0418의 범위를 지원할 것입니다.

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순환 적 복잡성과 JUnit 테스트 범위를 경험적으로 결합하여 단일 메트릭을 만드는 CRAP4J 라는 Java 메트릭이 있습니다 . 그는 경험적 공식을 개선하기 위해 연구를하고 있습니다. 얼마나 널리 퍼져 있는지 잘 모르겠습니다.

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나는 한동안 그것을 사용하지 않았지만 이전 프로젝트에서는 다른 사람의 코드에서 잠재적 인 문제 지점을 식별하는 데 정말로 도움이되었습니다 (물론 내 것이 아닙니다!)

체크 아웃 할 지역을 찾았을 때, 나는 논리와 정말 이상한 WTF 코드로 수많은 문제 (또한 많은 GOTOS를 믿으 실 것입니다!)를 빠르게 발견했습니다.

순환 적 복잡성은 아마도 많은 일을하고있는 영역을 보여 주므로 단일 책임 원칙을 깨뜨릴 수 있습니다. 이상적으로는 여러 기능으로 분리되어야합니다.

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나는 이와 같은 측정 항목을 가장 선호하는 프로젝트의 언어 인 LPC 에 대해 실제로 사용할 수있는 무료 도구가 많지 않은 것이 두렵 습니다. 그래서 아니, 나에게 그렇게 유용하지 않습니다.

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kenj0418의 적중 목록 값에 +1.

내가 본 최악의 것은 275였다. 200 개가 넘는 다른 두 개가 우리가 훨씬 더 작은 CC로 리팩토링 할 수 있었다. 그들은 여전히 ​​높았지만 그로 인해 더 뒤로 밀려났습니다. 우리는 275 야수에 대해 많은 운이 없었습니다. 그것은 너무 복잡한 if- 및 switch- 문의 웹이었습니다. 실제 가치는 그들이 시스템을 재 구축하기로 결정했을 때 단계적으로 수행하는 것입니다.

내가 편한 높은 CC에 대한 예외는 공장이었다. IMO, 그들은 높은 CC를 가져야하지만 단순한 객체 생성과 반환을하는 경우에만 가능합니다.

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그것이 의미 하는 바를 이해 한 후에 나는 이제 "시험"기반으로 사용하기 시작했습니다. 일반적으로 높은 CC는 Arrow Anti-Pattern 과 함께 사용되어 코드를 읽고 이해하기 어렵 기 때문에 지금까지 유용하다고 생각했습니다 . 아직 고정 된 숫자는 없지만 NDepend는 5 이상의 모든 항목에 대해 경고하므로 방법을 조사하기 좋은 시작 인 것 같습니다.

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예, 우리는 그것을 사용하고 나도 유용하다는 것을 알았습니다. 우리는 길들일 큰 레거시 코드 기반을 가지고 있으며 높은 순환 복잡성을 알 수 있습니다. (한 가지 방법으로 387!). CC는 리팩토링 할 가치가있는 영역을 직접 가리 킵니다. 우리는 C ++ 코드에서 CCCC를 사용합니다.

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Cyclomatic Complexity는 Fabricated Complexity라고 할 수있는 구성 요소 중 하나 일뿐입니다. : 얼마 뒤로, 나는 코드의 복잡성의 여러 차원을 요약하는 기사를 썼다 날조 된 복잡성 싸움을

코드 복잡성을 효율적으로 처리하려면 도구가 필요합니다. .NET 코드 용 NDepend 도구 를 사용하면 순환 복잡성, 중첩 깊이, 메서드 응집력 부족, 테스트 별 범위 등과 같은 코드 메트릭을 포함하여 코드 복잡성의 여러 차원을 분석 할 수 있습니다.

종속성 분석을 포함하고 질문 전용 언어 ( Code Query Language )를 포함하여 내 코드에서 복잡한 것은 무엇이며 규칙을 작성합니까?

참조 URL : https://stackoverflow.com/questions/745857/do-you-find-cyclomatic-complexity-a-useful-measure