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，sonarqube 安装， 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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可靠性问题

这通常被称为潜在的 bug 或代码，华北sonarqube， 在运行时将不具有预期的行为。此类问题将所有与操作风险或运行时意外行为有关的内容分组。它通常采用可能导致业务中断的关键编程错误的形式。其中的一些问题将存在于简单的不符合jia做法的情况， 但大多数将通过对代码的深入分析和代码的符号执行来检测， 以了解程序中任何给的变量的状态。安全问题

这通常被称为程序中的漏洞或缺陷， 可能导致应用程序的使用方式与设计不同。这类问题将所有与程序有缺陷的事情进行分组， 这些漏洞可以被利用来使它的行为与它的设计不同。安全漏洞 (如 SQL 注入或跨站点脚本) 可能是由于编码和体系结构实践不佳造成的。这些问题在 CWE 和证书所维护的列表中有很好的记录

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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]，代理商sonarqube价格， 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， 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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