代码质量与规范
2021-01-14 17:27:40 44 举报
AI智能生成
代码质量及规范
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大纲/内容
SQALE(Software Quality Assessment based on Lifecycle Expectations)
质量模型
特征分类的定义
度量值的汇总
分析模型
技术债(TechnicalDebts)
本金
修复代码质量问题所需消耗人力资源估值
利息
技术债的非线性特征
负债率
偿还债务所需耗费的资源(即本金)/重写所有代码的预估耗费的资源
债务等级
A
[0, 5%]
B
(5%, 10%]
C
(10%, 20%]
D
(20%, 50%]
E
(50%, 100%)
技术破产
>=100%
评价方式
主观
好的代码就像好的笑话一样,它不需要解释
(Good code is like a good joke: It needs no explanation)
(Good code is like a good joke: It needs no explanation)
定性
WTFS/minute
七个维度
1. 编码规范
是否遵守了编码规范,遵循了最佳实践。
2. 潜在的BUG
可能在最坏情况下出现问题的代码,以及存在安全漏洞的代码。
3. 文档和注释
过少(缺少必要信息)、过多(没有信息量)、过时的文档或注释。
4. 重复代码
违反了Don’tRepeat Yourself原则。
5. 复杂度
代码结构太复杂(如圈复杂度高),难以理解、测试和维护。
6. 测试覆盖率
编写单元测试,特别是针对复杂代码的测试覆盖是否足够。
7. 设计与架构
是否高内聚、低耦合,依赖最少。
22个代码坏味道
总结
可测性
可读性
可理解性
可扩展性
......
SonarQube
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