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。

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，代理商sonarqube安全审计， 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。

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， 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， 它不包括现代语言结构， 如尝试/捕zhuo，和 lambda。后， 因为每个方法都有一个xiao的圈复杂度得分，中国sonarqube安全审计， 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.

SonarSource结论

由 SonarSource 设计和实现， 内部质量连续检测是一个整体，完全实现的过程， 旨在使代码质量成为软件开发生命的一个组成部分循环并提高其在整个生命周期中的所有利益干系人的可见性。连续检查范例是非常有效的， 并已被证明是在现实世界中工作， 在所有行业从 one-man 商店到财富100强企业不等的组织。连续检测是一种新的软件质量模型， 它包含较短的反馈回路确保快速解决质量问题。简而言之， 它是一个从一开始就建立质量的模型，代理商sonarqube安全审计，而不是事后考虑。随着持续的检查， 发现质量缺陷-和纠正--在开发过程的早期， 影响很小而且易于管理。一些问题将在开发人员的 IDE 中被的捕获， 然后再进行签入。其余的将被报告在一天内， 虽然代码仍然是新的开发人员的头脑和修复仍然便宜和容易。这快速反馈周期具有提高质量和教育的双重效益。连续检查很好地适应了敏捷和瀑布开发环境， 并解决了传统方法的缺点。持续的检查提供了改进的质量对开发过程和时间线的xiao中断。持续的检查促进了团队协作和生产力的增强， 并产生了强大团队对代码质量的归属感， 因为质量过程与代码本身一样， 是由团队。在那里， 准时的审计被嘲笑为迅速过时， 并忽略增量软件开发的性质， 连续检查提供了一个即时性和清晰的图片软件质量随时间推移。随着持续的检查，sonarqube安全审计， 质量的感知成本是零， 因为质量是混合无缝地进入开发过程本身。经过不断的检验， 企业终于可以接受代码质量 whole-heartedly， 并da化其软件 ROI。

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