您的公司收集什么样的统计数据来定义代码/软件产品质量

时间:2008-11-10 08:55:03

标签: process metrics

我所知道的大多数编程机构/管理人员只能根据回想起来制作/解决的错误来定义质量。

然而,一旦他们开始干预代码,大多数优秀的程序员都可以天生地感知质量。(对吧?)

您知道的编校公司是否已成功将此信息转换为组织可以衡量和跟踪以确保质量的指标?

我问,因为我经常听到来自心怀不满的经理人的咆哮,他们无法指责真正的质量。但是我听说像HoneyWell这样的一些组织有很多数字来跟踪程序员的表现,所有这些都转化为数字,可以在评估过程中勾选。因此,我向整个社区提出问题,以显示他们所知道的统计数据。

有关可以很好地测量杂乱代码的工具的建议也会有所帮助。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

在一个客户站点,我们使用了CRAP指标,该指标定义为:

CRAP(m)= comp(m)^ 2 *(1 - cov(m)/ 100)^ 3 + comp(m)

其中comp(m)是给定方法的圈复杂度,cov(m)是该方法的单元测试覆盖水平。我们使用NDepend和NCover来提供原始信息来计算度量。找到应该注意的代码库的特定区域是有用的。此外,我们不是将特定值指定为目标,而是旨在随着时间的推移进行改进。

在任何方面都不完美,但仍然有用。

答案 1 :(得分:1)

快速提醒一下:

代码质量是:

  • 不是由单一标准定义的:代码质量涉及多组人:developers, project managers and stakeholders,他们都需要看到不同的代码质量。

  • 不是由来自一个公式的一个数字定义的,而是由trend of that number定义的:一个“坏”音符本身并不意味着什么,特别是如果它是遗留代码,但是一个坏的音符不断恶化......这令人担忧;)