使用软件工程理论给代码打分的利器——Analizo

方亮

发布于 2024-03-19 08:23:46

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发布于 2024-03-19 08:23:46

文章被收录于专栏：方亮方亮

Analizo是一款可以给C、C++、Java以及C#代码进行评分的开源软件。我们可以使用它来分析代码，并得到如下指标的评分

Afferent Connections per Class (ACC) metric
Average Cyclomatic Complexity per Method (ACCM) metric
Average Method Lines of Code (AMLOC) metric
Average Number of Parameters (ANPM) metric
Coupling Between Objects (CBO) metric
Depth of Inheritance Tree (DIT) metric
Lack of Cohesion of Methods (LCOM4) metric
Lines of Code (LOC) metric
Number of Attributes (NOA) metric
Number of Children (NOC) metric
Number of Methods (NOM) metric
Number of Public Attributes (NPA) metric
Number of Public Methods (NPM) metric
Response for Class (RFC) metric
Structural Complexity (SC) metric

这些评分是我们评价代码质量和可维护性的一种依据。比如Average Cyclomatic Complexity per Method (ACCM) metric，即平均圈复杂度。这是1976年由Thomas J. McCabe, Sr. 提出来的一种代码复杂度的衡量标准。它的算法也很简单，即

V(G) = e – n + 2

其中e是边数量，n是节点数量。

比如上图显示，if else逻辑的圈复杂度是4-4+2=2;而switch case则是6-5+2=3。即上图中的switch case的复杂度要高些，这是因为它要处理的分支要多一些。更多的分支意味着逻辑复杂，也意味着程序写的复杂。其他指标后面会展开说。我们先看看如何使用Analizo分析出这些指标。

环境准备

Analizo的安装依赖于perl以及其他相关组件，编译和安装的命令如下。

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install perl
sudo apt install doxygen-doxyparse
sudo apt install cpanminus
sudo cpanm File::ShareDir::Install
sudo cpanm FindBin::libs
sudo cpanm App::Cmd::Setup
sudo cpanm Class::Inspector
sudo cpanm Env::Path
sudo cpanm Class::Accessor::Fast
sudo cpanm Graph
sudo cpanm Graph::Writer::Dot
sudo cpanm YAML::XS
sudo cpanm Statistics::Descriptive
sudo cpanm File::HomeDir
sudo cpanm CHI
sudo cpanm File::Copy::Recursive
git clone https://git.launchpad.net/ubuntu/+source/analizo
cd analizo
perl Makefile.PL
make
sudo make install

分析代码

我们还是分析《静态分析C语言生成函数调用关系的利器——cflow（二）》中的libevent源码。因为build文件夹是在编译过程中产生的，所以我们需要将其排除。（否则有很多中间文件）

analizo metrics ../../libevent/ --exclude ../../libevent/build > libevent_matrics.yaml

整理结果

环境准备

我们使用pandas解析上面产生的yaml文件，所以需要安装一些python包。env.sh是《管理Python虚拟环境的脚本》中介绍的python虚拟环境管理脚本。

source env.sh init
source env.sh enter
source env.sh install pyyaml
source env.sh install pandas
source env.sh install tabulate

将结果转换成markdown格式

import pandas as pd
import yaml
import sys

def yaml2md(yaml_file, md_file):
    li = []
    summary = None
    with open(yaml_file, 'r') as f:
        for g in yaml.safe_load_all(f):
            if "_module" in g:
                li.append(g)
            else:
                summary = pd.json_normalize(yaml.safe_load_all(yaml.safe_dump_all([g])))
    df = pd.json_normalize(yaml.safe_load_all(yaml.safe_dump_all(li)))
    df.set_index("_module", inplace=True)
    column_to_move = df.pop("_filename")
    df.insert(len(df.columns), "name", column_to_move)
    with open(md_file, 'w') as f:
        f.write(df.to_markdown())
    
    
if __name__ == "__main__":
    yaml_path = sys.argv[1]
    md_path = sys.argv[2]
    yaml2md(yaml_path, md_path)

结果展示

_module	acc	accm	amloc	anpm	cbo	lcom4	loc	mmloc	noa	nom	npa	npm	rfc	sc	name
getopt	5	8	40	2	0	1	80	66	12	2	12	2	8	0	[‘WIN32-Code/getopt.c’, ‘WIN32-Code/getopt.h’]
getopt_long	0	5.33333	49.3333	3	1	1	148	75	5	3	5	3	18	1	[‘WIN32-Code/getopt_long.c’]
tree	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘WIN32-Code/tree.h’]
arc4random	1	2.73333	16.4	0.733333	0	1	246	40	8	15	8	15	61	0	[‘arc4random.c’]
buffer	37	5.16327	29.7551	2.29592	5	21	2916	133	11	98	11	98	605	105	[‘buffer.c’, ‘include/event2/buffer.h’]
buffer_iocp	0	1.22222	26.2222	1.88889	2	2	236	72	7	9	7	9	79	4	[‘buffer_iocp.c’]
bufferevent-internal	9	3	9	3	2	1	9	9	57	1	57	1	9	2	[‘bufferevent-internal.h’]
bufferevent	25	2.09259	15.6296	2.05556	10	28	844	78	0	54	0	54	296	280	[‘bufferevent.c’, ‘include/event2/bufferevent.h’]
bufferevent_async	0	2.5	19.4286	2.03571	9	4	544	54	10	28	10	28	208	36	[‘bufferevent_async.c’]
bufferevent_filter	2	2.57895	24	2.57895	5	2	456	77	10	19	10	19	113	10	[‘bufferevent_filter.c’]
bufferevent_mbedtls	3	2	10	1.75862	8	15	290	50	3	29	3	29	85	120	[‘bufferevent_mbedtls.c’]
bufferevent_openssl	4	2.82759	12.7586	1.86207	8	19	370	55	2	29	2	29	89	152	[‘bufferevent_openssl.c’]
bufferevent_pair	1	3.28571	18.8571	1.85714	6	2	264	40	4	14	4	14	82	12	[‘bufferevent_pair.c’]
bufferevent_ratelim	3	2.81818	20.3864	1.70455	7	17	897	76	0	44	0	44	319	119	[‘bufferevent_ratelim.c’]
bufferevent_sock	15	5.57143	26.619	2.71429	8	8	559	112	1	21	1	21	177	64	[‘bufferevent_sock.c’]
bufferevent_ssl	3	5.06977	22.6744	1.83721	9	3	975	86	1	43	1	43	400	27	[‘bufferevent_ssl.c’, ‘include/event2/bufferevent_ssl.h’]
changelist-internal	1	0	0	0	0	0	0	0	5	0	5	0	0	0	[‘changelist-internal.h’]
CheckFileOffsetBits	1	1	5	0	0	1	5	5	1	1	1	1	1	0	[‘cmake/CheckFileOffsetBits.c’]
queue	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘compat/sys/queue.h’]
defer-internal	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘defer-internal.h’]
epoll_sub	0	1.33333	8.33333	3	1	3	25	12	0	3	0	3	4	3	[‘epoll_sub.c’]
epolltable-internal	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0	3	0	0	0	[‘epolltable-internal.h’]
evbuffer-internal	6	0	0	0	0	0	0	0	49	0	49	0	0	0	[‘evbuffer-internal.h’]
evdns	6	5.26087	27.236	2.32919	13	2	4385	202	158	161	158	161	1177	26	[‘evdns.c’]
event-internal	13	0	0	0	0	0	0	0	82	0	82	0	0	0	[‘event-internal.h’]
event	58	3.22485	19.4201	1.75148	12	31	3282	170	11	169	11	169	989	372	[‘event.c’]
event_iocp	3	1.76923	15.3846	1.76923	3	6	200	49	2	13	2	13	27	18	[‘event_iocp.c’]
event_tagging	4	2.62069	12	2.48276	2	3	348	46	0	29	0	29	92	6	[‘event_tagging.c’]
evmap-internal	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘evmap-internal.h’]
evmap	0	1.84615	18.0769	2.5641	7	6	705	77	8	39	8	39	228	42	[‘evmap.c’]
evrpc-internal	2	0	0	0	0	0	0	0	37	0	37	0	0	0	[‘evrpc-internal.h’]
evrpc	1	3.26087	20.6304	2.63043	10	14	949	57	0	46	0	46	297	140	[‘evrpc.c’]
evsignal-internal	4	1	1	1	0	1	1	1	6	1	6	1	1	0	[‘evsignal-internal.h’]
evthread-internal	0	2	11	1	1	1	11	11	4	1	4	1	3	1	[‘evthread-internal.h’]
evthread	5	3.22222	17	1.22222	3	1	306	54	13	18	13	18	103	3	[‘evthread.c’]
evthread_pthread	1	3.09091	14.6364	1.36364	2	1	161	56	4	11	4	11	31	2	[‘evthread_pthread.c’]
evthread_win32	5	2.9	18	1.4	2	1	180	65	5	10	5	10	40	2	[‘evthread_win32.c’]
evutil	38	4.01389	29.4861	1.86111	8	27	2123	189	17	72	17	72	214	216	[‘evutil.c’]
evutil_rand	6	1.125	6.5	1	1	5	52	10	1	8	1	8	14	5	[‘evutil_rand.c’]
evutil_time	22	2.45455	17.7273	1.63636	3	7	195	50	0	11	0	11	20	21	[‘evutil_time.c’]
ht-internal	0	1.5	11	1	0	2	22	12	0	2	0	2	2	0	[‘ht-internal.h’]
http-internal	4	0	0	0	0	0	0	0	57	0	57	0	0	0	[‘http-internal.h’]
http	10	3.77523	21.3853	2.00917	17	55	4662	264	23	218	23	218	1257	935	[‘http.c’, ‘include/event2/http.h’]
buffer_compat	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/buffer_compat.h’]
bufferevent_compat	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/bufferevent_compat.h’]
bufferevent_struct	13	0	0	0	0	0	0	0	15	0	15	0	0	0	[‘include/event2/bufferevent_struct.h’]
dns	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/dns.h’]
dns_compat	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/dns_compat.h’]
dns_struct	4	0	0	0	0	0	0	0	6	0	6	0	0	0	[‘include/event2/dns_struct.h’]
event2/event	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/event.h’]
event_compat	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/event_compat.h’]
event_struct	6	0	0	0	0	0	0	0	32	0	32	0	0	0	[‘include/event2/event_struct.h’]
http_compat	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/http_compat.h’]
http_struct	5	0	0	0	0	0	0	0	34	0	34	0	0	0	[‘include/event2/http_struct.h’]
keyvalq_struct	2	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	[‘include/event2/keyvalq_struct.h’]
listener	13	4.25	18.875	2	5	1	302	77	18	16	18	16	96	5	[‘include/event2/listener.h’, ‘listener.c’]
rpc	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/rpc.h’]
rpc_compat	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/rpc_compat.h’]
rpc_struct	2	0	0	0	0	0	0	0	15	0	15	0	0	0	[‘include/event2/rpc_struct.h’]
tag	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/tag.h’]
tag_compat	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/tag_compat.h’]
thread	2	0	0	0	0	0	0	0	11	0	11	0	0	0	[‘include/event2/thread.h’]
util	9	0	0	0	0	0	0	0	8	0	8	0	0	0	[‘include/event2/util.h’]
visibility	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘include/event2/visibility.h’]
watch	2	1.33333	7.16667	2.33333	3	4	43	14	0	6	0	6	24	12	[‘include/event2/watch.h’, ‘watch.c’]
ws	3	3.35294	22.2353	2.58824	7	4	378	88	2	17	2	17	72	28	[‘include/event2/ws.h’, ‘ws.c’]
iocp-internal	1	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	[‘iocp-internal.h’]
ipv6-internal	8	0	0	0	0	0	0	0	4	0	4	0	0	0	[‘ipv6-internal.h’]
kqueue-internal	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘kqueue-internal.h’]
log-internal	23	1	1	2.77778	0	9	9	1	2	9	2	9	9	0	[‘log-internal.h’]
log	5	1.78571	10.0714	2.21429	1	2	141	26	3	14	3	14	33	2	[‘log.c’]
minheap-internal	2	1.93333	7.6	1.66667	1	3	114	20	3	15	3	15	56	3	[‘minheap-internal.h’]
mm-internal	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘mm-internal.h’]
openssl-compat	0	2	10	2	0	1	10	10	0	1	0	1	1	0	[‘openssl-compat.h’]
ratelim-internal	1	0	0	0	0	0	0	0	9	0	9	0	0	0	[‘ratelim-internal.h’]
becat	0	4.68	22.28	2.08	13	2	557	157	35	25	35	25	176	26	[‘sample/becat.c’]
dns-example	0	7	35.1667	2.66667	7	1	211	111	1	6	1	6	49	7	[‘sample/dns-example.c’]
event-read-fifo	0	4	40.3333	2.66667	3	1	121	77	0	3	0	3	19	3	[‘sample/event-read-fifo.c’]
hello-world	0	2.4	18.8	3	6	1	94	47	2	5	2	5	32	6	[‘sample/hello-world.c’]
hostcheck	1	8.8	28.2	2	0	1	141	58	0	5	0	5	11	0	[‘sample/hostcheck.c’, ‘sample/hostcheck.h’]
http-connect	0	1.16667	17.1667	1.83333	6	1	103	43	2	6	2	6	51	6	[‘sample/http-connect.c’]
http-server	1	10.875	57.25	2	10	2	458	165	23	8	23	8	79	20	[‘sample/http-server.c’]
https-client	0	15.8333	89.6667	1.33333	10	1	538	409	3	6	3	6	57	10	[‘sample/https-client.c’]
le-proxy	0	5	36.1429	2.28571	7	1	253	102	6	7	6	7	61	7	[‘sample/le-proxy.c’]
openssl_hostname_validation	1	5	30.6667	2	1	1	92	39	0	3	0	3	7	1	[‘sample/openssl_hostname_validation.c’, ‘sample/openssl_hostname_validation.h’]
signal-test	2	4.5	24.5	2.5	2	1	49	38	1	2	1	2	12	2	[‘sample/signal-test.c’]
ssl-client-mbedtls	0	4	41.2	2.4	7	1	206	159	0	5	0	5	27	7	[‘sample/ssl-client-mbedtls.c’]
time-test	0	1.66667	26	2.66667	5	1	78	48	2	3	2	3	25	5	[‘sample/time-test.c’]
watch-timing	0	3.3	24.1	2.2	3	1	241	84	15	10	15	10	72	3	[‘sample/watch-timing.c’]
ws-chat-server	0	2.1	17.5	2.3	8	1	175	32	2	10	2	10	52	8	[‘sample/ws-chat-server.c’]
sha1	1	2.8	40.4	2.2	0	1	202	117	3	5	3	5	10	0	[‘sha1.c’, ‘sha1.h’]
signal	0	3	27.1538	1.92308	6	3	353	50	5	13	5	13	93	18	[‘signal.c’]
signalfd	0	4.4	30.8	3.2	6	2	154	86	1	5	1	5	33	12	[‘signalfd.c’]
ssl-compat	3	0	0	0	0	0	0	0	38	0	38	0	0	0	[‘ssl-compat.h’]
strlcpy-internal	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘strlcpy-internal.h’]
strlcpy	0	7	24	3	0	1	24	24	0	1	0	1	1	0	[‘strlcpy.c’]
test-export	0	1.5	12.5	1	2	1	25	15	0	2	0	2	6	2	[‘test-export/test-export.c’]
bench	0	9.66667	51.6667	1.66667	4	1	155	93	10	3	10	3	42	4	[‘test/bench.c’]
bench_cascade	0	5.33333	39.3333	2	4	1	118	57	3	3	3	3	19	4	[‘test/bench_cascade.c’]
bench_http	0	8.5	63.5	2	5	1	127	116	2	2	2	2	22	5	[‘test/bench_http.c’]
bench_httpclient	52	3.4	31.8	1.6	6	1	159	63	12	5	12	5	49	6	[‘test/bench_httpclient.c’]
print-winsock-errors	0	4	74	2	3	1	74	74	0	1	0	1	4	3	[‘test/print-winsock-errors.c’]
regress	20	2.77419	24.2419	1.56452	11	13	3006	142	76	124	76	124	825	143	[‘test/regress.c’, ‘test/regress.h’]
regress.gen	0	1.06557	16.4918	1.88525	2	61	1006	85	71	61	71	61	346	122	[‘test/regress.gen.c’, ‘test/regress.gen.h’]
regress_buffer	0	3.30909	48.6182	1.45455	9	38	2674	240	15	55	15	55	485	342	[‘test/regress_buffer.c’]
regress_bufferevent	0	2.07407	19.0926	1.7037	15	12	1031	99	16	54	16	54	317	180	[‘test/regress_bufferevent.c’]
regress_dns	0	4.39286	42.8929	1.75	15	12	2402	389	40	56	40	56	601	180	[‘test/regress_dns.c’]
regress_et	0	2.28571	26.4286	1.85714	6	4	185	56	6	7	6	7	43	24	[‘test/regress_et.c’]
regress_finalize	0	1.35714	19.0714	1.71429	5	4	267	88	8	14	8	14	78	20	[‘test/regress_finalize.c’]
regress_http	1	3.02186	28.4536	1.87978	21	7	5207	436	38	183	38	183	1511	147	[‘test/regress_http.c’, ‘test/regress_http.h’]
regress_iocp	0	1.75	20.4167	1.83333	4	3	245	57	12	12	12	12	76	12	[‘test/regress_iocp.c’]
regress_listener	0	1.92308	23.6923	2.38462	6	5	308	75	2	13	2	13	68	30	[‘test/regress_listener.c’]
regress_main	8	4	23.8333	1.58333	11	7	286	88	11	12	11	12	56	77	[‘test/regress_main.c’]
regress_mbedtls	1	2.25	19.75	1.91667	3	2	237	67	6	12	6	12	41	6	[‘test/regress_mbedtls.c’]
regress_minheap	0	1.33333	18.3333	1	3	3	55	40	1	3	1	3	10	9	[‘test/regress_minheap.c’]
regress_openssl	2	2.4	16.8667	1.4	2	2	253	40	5	15	5	15	41	4	[‘test/regress_openssl.c’]
regress_rpc	0	4.41667	32.5	1.83333	13	3	780	147	6	24	6	24	212	39	[‘test/regress_rpc.c’]
regress_ssl	2	3.66667	38.1333	2.86667	11	2	572	118	25	15	25	15	169	22	[‘test/regress_ssl.c’]
regress_testutils	4	1.11111	26.7778	2.77778	6	2	241	71	9	9	9	9	58	12	[‘test/regress_testutils.c’, ‘test/regress_testutils.h’]
regress_thread	0	2.82353	24.8824	1.88235	7	2	423	98	21	17	21	17	121	14	[‘test/regress_thread.c’, ‘test/regress_thread.h’]
regress_timer_timeout	0	1.875	11.875	1.625	3	2	95	23	4	8	4	8	26	6	[‘test/regress_timer_timeout.c’]
regress_util	1	3.07143	33.4762	1.19048	10	31	1406	144	32	42	32	42	180	310	[‘test/regress_util.c’]
regress_watch	0	1.1	15	2.2	5	2	150	30	9	10	9	10	67	10	[‘test/regress_watch.c’]
regress_ws	1	4.4	29.2	2.6	7	2	292	59	1	10	1	10	63	14	[‘test/regress_ws.c’, ‘test/regress_ws.h’]
regress_zlib	0	1.66667	25.5556	2.33333	7	2	230	72	5	9	5	9	46	14	[‘test/regress_zlib.c’]
test-changelist	0	2	25.8	2.6	7	1	129	62	2	5	2	5	29	7	[‘test/test-changelist.c’]
test-closed	0	3.5	27	2.5	5	1	54	39	1	2	1	2	18	5	[‘test/test-closed.c’]
test-dumpevents	0	1.75	31.75	2.25	4	1	127	112	0	4	0	4	19	4	[‘test/test-dumpevents.c’]
test-eof	13	4	29	2.5	4	1	58	35	3	2	3	2	16	4	[‘test/test-eof.c’]
test-fdleak	0	2.66667	16.3333	2.11111	6	1	147	43	2	9	2	9	56	6	[‘test/test-fdleak.c’]
test-init	0	1	16	2	1	1	16	16	0	1	0	1	2	1	[‘test/test-init.c’]
test-ratelim	2	4.75	31.875	2.3125	12	1	510	236	46	16	46	16	180	12	[‘test/test-ratelim.c’]
test-time	15	3	21.3333	2	3	1	64	41	3	3	3	3	19	3	[‘test/test-time.c’]
test-weof	0	3.5	26	2.5	3	1	52	33	3	2	3	2	16	3	[‘test/test-weof.c’]
tinytest	5	5.26667	30.8	1.46667	2	3	462	117	26	15	26	15	71	6	[‘test/tinytest.c’, ‘test/tinytest.h’]
tinytest_demo	1	1.42857	22	1.28571	2	7	154	40	8	7	8	7	14	14	[‘test/tinytest_demo.c’]
tinytest_local	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘test/tinytest_local.h’]
tinytest_macros	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	[‘test/tinytest_macros.h’]
time-internal	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	[‘time-internal.h’]
util-internal	3	0	0	0	0	0	0	0	10	0	10	0	0	0	[‘util-internal.h’]
wepoll	0	2.47115	12.625	1.53846	2	3	1313	77	76	104	76	104	439	6	[‘wepoll.c’, ‘wepoll.h’]

指标说明

Afferent Connections per Class (ACC) metric

类连接性指标。它表示类之间的关联程度。如果关联度越高，值越大，程序越复杂。 举个例子，如果Ci类访问了Cj类的一个方法或者属性，则 client(Ci, Cj)值为1；否则值为0。代码中所有类（N个）这样的关系值总和即ACC的值。数据公式是：

client(Ci, Cj) = 1, if (Ci => Cj) and (Ci != Cj) client(Ci, Cj) = 0, otherwise. ACC(Cj) = (sum(client(Ci, Cj)), i = 1 to N)

它是基于这篇论文《Monitoramento de metricas de codigo-fonte em projetos de software livre》。其他参考见

Average Cyclomatic Complexity per Method (ACCM) metric

每个函数的圈复杂度指标。如果值越大，代码越复杂。 它是计算代码中节点（区块）和边（跳转）之间关系的方法，即

V(G) = e – n + 2

其中e表示边的数量，n表示节点的数量。比如下面的代码在逻辑上是相同的，但是写法不同

void foo(void) {
    if (a && b)
        x=1;
    else
        x=2;
}

void foo(void) {
    if (a)
        if (b) 
            x=1;
    else
        x=2;
 }

它们的流程如下

第一种写法的圈复杂度是：6（边）-6（节点）+2=2；第二种写法的圈复杂度是：7（边）-6（节点）+2=3。即第二种写法比第一种写法复杂度要高一些。我们从代码层面也能看出来如此。

它是基于论文《A Complexity Measure》。其他参考资料

Average Method Lines of Code (AMLOC) metric

方法的平均行数指标。如果这个值很大就不好，说明大量的逻辑集中在少数方法中，意味着方法逻辑可能比较臃肿，进而意味着复杂度很高。当然也不是越少越好，比如一行逻辑写一个方法。该指标鼓励大家写出更多短小、易于理解的方法，而不是内部极度臃肿的少数方法。

它是基于Paulo Roberto Miranda Meirelles的《Monitoring of source code metrics in open source projects》。

Average Number of Parameters (ANPM) metric

方法的平均参数个数指标。这个值最小是0，最大未知。但是如果值很大，意味着方法关联的参数很多，可能是因为这个方法内部逻辑没有拆解好，导致其包含太多可以独立出去的逻辑，进而需要更多参数来支持。所以这个值越小越好，越大意味着越复杂。它是基于Paulo Roberto Miranda Meirelles的《Monitoring of source code metrics in open source projects》。

Coupling Between Objects (CBO) metric

对象之间的耦合 (CBO) 是耦合到特定类的类数量的计数，即一个类的方法调用另一个类的方法或访问另一个类的变量的情况。这些调用需要在两个方向上计数，因此类 A 的 CBO 是类 A 引用的类集合和引用类 A 的类集合的大小。由于这是一个集合 - 每个类仅计数一次，即使引用在两个方向上运行，即如果 A 引用 B 并且 B 引用 A，则 B 只计算一次。越大意味着耦合度越高。

比如上图中C的CBO就高，它关联的类也是最多的。

它是基于Shyam R. Chidamber和Chris F. Kemerer的论文《A metrics suite for object oriented design》。其他参考资料

https://sites.pitt.edu/~ckemerer/CK%20research%20papers/MetricForOOD_ChidamberKemerer94.pdf

Depth of Inheritance Tree (DIT) metric

最长继承树深度指标。它表示模块到最底层类的继承深度。越大代表越复杂。 数学公式是

DIT(m) = DIT(s(m)) + 1, ifc m != rootClass DIT(m) = 0, otherwise.

比如上图中D的深度就是3，F的深度就是1。D就比F复杂。

它是基于Eduardo Kessler Piveta, Ana Moreira, Marcelo Soares Pimenta, Joao Araujo, Pedro Guerreiro和R. Tom Price的《An empirical study of aspect-oriented metrics》。其他参考资料

https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/code-quality/code-metrics-depth-of-inheritance?view=vs-2022

Lack of Cohesion of Methods (LCOM4) metric

方法缺乏内聚性指标。在软件工程中，我们希望代码是高内聚低耦合。耦合指标我们可以通过上面的CBO来看，而内聚性则可以看LCOM4指标。该值越高，表示越缺乏内聚性，表示越不好。

该指标基于Martin Hitz和Behzad Montazeri的《Measuring coupling and cohesion in object-oriented systems》。更多资料参考

Lines of Code (LOC) metric

不包括空行和注释的代码行数。可以很好理解：一般情况下，代码越长越复杂。 它是基于Taghi M. Khoshgoftaar和John C. Munson的《The lines of code metric as a predictor of program faults: a critical analysis》。

Number of Attributes (NOA) metric

类的属性数量指标。如果一个类的属性数量很多，预示着它可能拥有太多的功能，即功能冗余。应该考虑将其拆解成更多高内聚、功能简单的类。一般情况下，该值越大意味着越复杂。 它是基于Paulo Roberto Miranda Meirelles的《Monitoring of source code metrics in open source projects》。

Number of Children (NOC) metric

从属于某个类的直接子类的数量指标。它是一个类对设计和系统的潜在影响的指标。子级的数量越多，父级不正确抽象的可能性就越大，并且可能是滥用子类的情况。但是子级的数量越多，可重用性就越大，因为继承是重用的一种形式。如果一个类有大量子类，则可能需要对该类的方法进行更多测试，从而增加测试时间。所以这个值没有很强的预示性。

它是基于Linda H. Rosenberg和Lawrence E. Hyatt的《Software Quality Metrics for Object-Oriented Environments》。更多参考资料

https://www.itwissen.info/en/number-of-children-NOC-122384.html#gsc.tab=0

Number of Methods (NOM) metric

类的方法数指标。如果一个类的方法很多，可能预示着它有太多的功能，缺乏内聚性。最好将其拆解成功能独立的小型类。该指标越大表示越复杂。 它是基于Paulo Roberto Miranda Meirelles的《Monitoring of source code metrics in open source projects》。

Number of Public Attributes (NPA) metric

类的公有属性数指标。类的属性应该通过方法来访问，而不是直接暴露给外面使用。所以该值应该为0，否则就可能不是好的设计。 它是基于Paulo Roberto Miranda Meirelles的《Monitoring of source code metrics in open source projects》。

Number of Public Methods (NPM) metric

类的公有方法数指标。如果类的公有方法比较多，意味着它对外提供的服务很多。这个不符合高内聚的设计思想。最好将这样的类拆解成功能独立的类。所以这个值越小越好。 它是基于Paulo Roberto Miranda Meirelles的《Monitoring of source code metrics in open source projects》。

Response for Class (RFC) metric

类的响应指标。它是指一个类的方法数，加上在它内部调用的其他类的方法数。如果这个数越大，说明这个类的耦合性越大，或者功能太多。这个就是需要拆解的类。所以该值越大，表示越复杂。

class BirdTeam {
public:
	void Run() {
			Bird * bird = new Bird();
			bird->run();
		}
		
	void Fly() {
		Bird * bird = new Bird();
		bird->FlyUp();
		bird->FlyDown();
	}

比如上面BirdTeam这个类，它有2个方法，其中调用了Bird的类3的方法。这样它的RFC就是2+3=5。

它是基于Shyam R. Chidamber和Chris F. Kemerer的《A metrics suite for object oriented design》其他参考资料

https://www.cnblogs.com/cuihongyu3503319/archive/2006/12/29/606720.html

Structural Complexity (SC) metric

结构复杂度。CBO（耦合度指标）和LCOM4（缺乏内聚性）的乘积与该指标正相关。所以它越大表示越不好，因为可能内聚比较差，也可能耦合性太高，也可能两者都很差。它是基于Paulo Roberto Miranda Meirelles的《Monitoring of source code metrics in open source projects》。