问如何读取和改进PHP计算的C.R.A.P索引

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@Toader Mihai offered a solid explanation. (来自我的+1)

如何降低它：

编写不太复杂的代码或编写更好的测试代码。(见下图)

更好地测试了代码?

在这种情况下，这仅仅意味着:更高的代码覆盖率，通常会导致编写更多的测试。

复杂度较低的代码-

例如:将你的方法重构为更小的方法：

// Complex
function doSomething() {
    if($a) {
        if($b) {
        }
        if($c) {
        }
    } else {
        if($b) {
        }
        if($c) {
        }
    }
}

// 3 less complex functions
function doSomething() {
    if($a) {
        doA();
    } else {
        doNotA();
    }
}

function doA() {
    if($b) {
    }
    if($c) {
    }
}

function doNotA() {
    if($b) {
    }
    if($c) {
    }
}

(这只是一个简单的例子，我相信你会找到更多的资源)

其他资源：

首先，让我提供一些额外的资源：

Creators blog post about the crap index

以防万一：Cyclomatic complexity explained。像PHP_CodeSniffer和PHPMD这样的工具会告诉你这个数字，以防你想知道。

虽然你可以决定哪个数字是"ok“，但一个经常建议的数字(也就是有点高的imho)是30的一个糟糕的索引，产生了一个如下的图形：

​

(您可以在以下位置获取.ods文件：https://www.dropbox.com/s/3bihb9thlp2fyg8/crap.ods?dl=1 )

基本上，它希望成为方法更改风险的预测器。

它有两个因素：

可测试性( comp(m).

• how

• )是指该方法(通过自动化测试，由代码覆盖工具提供)的可测试性(
• cyclomatic complexity)。基本上，这衡量了在所述代码中有多少决策是自动可测试的。

如果方法有100%的覆盖率，那么改变的风险被认为只与方法的复杂性相等：C.R.A.P.(m) = comp(m)。

如果方法有0%的覆盖率，那么在复杂性度量中，更改的风险被认为是二次多项式(推理是，如果您不能测试代码路径，更改它会增加破坏的风险)：C.R.A.P.(m) = comp(m)^2 + comp(m)

希望这能对你有所帮助。

我只是注意到我只提供了一半的答案(阅读部分)。如果你理解了索引的原理，那么如何改进它应该是非常清楚的。但在@edorian's answer中给出了更清晰的解释。

简短的故事是:编写测试，直到您拥有接近100%的覆盖率，然后重构方法以降低圈复杂度。您可以尝试在进行测试之前进行重构，但根据实际的方法复杂性，如果您不能推理(因为涉及的复杂性)您正在进行的更改的所有后果，那么您就有可能引入破坏。