SonarSource

代码质量是一个不断增长的市场， 它是分析师对其大规模采用和大量投资回报的雷达。

介绍麦凯布的圈复杂度长期以来一直是事实上的标准测量方法的控制流的复杂性。它的目的是 '确定软件模块将很难测试或维护 '[1]， 但当它准确地计算xiao的测试用例需要完全覆盖的方法， 它不是一个令人满意的测量理解。这是因为具有相等圈复杂度的方法不一定存在同样的困难， 维护， 导致一种感觉，测量 '啼狼' 由 over-valuing 一些结构，sonarqube中国总代理， 而 under-valuing 其他构造.同时， 圈复杂度不再是全mian的。制定的Fortran 环境在 1976年，中国sonarqube中国总代理， 它不包括现代语言结构， 如尝试/捕zhuo，代理商sonarqube中国总代理，和 lambda。后， 因为每个方法都有一个xiao的圈复杂度得分， 它是不可能知道任何具有高聚合圈复杂度的给定类是否一个大的、易于维护的域类， 或一个具有复杂控制流的小类。在类级别之外， 人们普遍承认， 圈复杂度的分数应用程序与它们的代码总计行相关联。换言之， 圈复杂度是在方法级别上很少使用。作为对这些问题的一种补救， 认知复杂性已经被制定来解决现代语言结构， 并产生的价值是有意义的类和应用程序级别。更重要的是， 它背离了基于数学模型， 使其能够产生控制流的评估， 对应于程序员的直觉的精神， 或认知的努力， 需要了解这些流动.

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成功的组织在过程中将质量分析向前移动， 并将其作为整个软件开发生命周期的一部分进行迭代。白皮书开发和测试世界和业务方法以及正在向敏捷模型演进-持续的价值生成/持续改进/连续检查是提高质量的基本战略。IDC 观察到， 传统的代码质量方法通常在开发过程结束时成为检查表项目时失败。此 IDC 技术聚焦讨论了改进软件分析、缺陷管理、安全性和度量的方法的必要性， 以通过主动可见性来获得业务和 IT 好处。IDC 建议评估和采用自动化的软件分析方法， 如 SonarQube 和 SonarSource 提供的， 以改进软件质量策略。

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认知的复杂性提供了一个新的衡量如何硬编码是理解-一个开发商的直觉正确的。白皮书本文描述了认知的复杂性， 提出了一种新的度量方法， 以地测量法的相对理解。在这样做的时候， 它解决了这个领域中圈复杂度的缺点。圈复杂度使用数学模型来评估方法， 对测试所需的工作量进行精que测量， 但不准确地测量需要了解它们的工作量。认知的复杂性打破了使用数学模型评估软件可维护性的实践。它从由圈复杂度所设置的先例开始， 但使用人工判断来评估结构应如何计算， 并决定应将哪些内容添加到整个模型中。结果是， 它产生了方法复杂性评分， 使程序员对可维护性的相对评估比以前的模型更公平。

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