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Python實(shí)戰(zhàn)量化交易理財系統(tǒng)

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寫在開始

圈復(fù)雜度用來描述一段代碼“可測性”很好（可測性這里指需要構(gòu)建完善的覆蓋全面的單元測試需要付出多少代價），但它的設(shè)計模型很難得出一個很好的“可讀性&可維護(hù)性”的測量結(jié)果

新版soanrqube引入了認(rèn)知復(fù)雜度的概念，這個復(fù)雜度指標(biāo)彌補(bǔ)了圈復(fù)雜度的一些不足，能更準(zhǔn)確的反映一段代碼的理解成本，以及維護(hù)這段代碼的困難程度。

下面就簡要的描述下，為何認(rèn)知復(fù)雜度更適合用來評價一段代碼的可讀性及可維護(hù)性。

什么是圈復(fù)雜度？

圈復(fù)雜度(Cyclomatic complexity)是一種代碼復(fù)雜度的衡量標(biāo)準(zhǔn)，在1976年由Thomas J. McCabe, Sr. 提出，目標(biāo)是為了指導(dǎo)程序員寫出更具可測性和可維護(hù)性的代碼。

它可以用來衡量一個模塊判定結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度，數(shù)量上表現(xiàn)為獨(dú)立路徑條數(shù)，也可以理解為覆蓋所有可能的情況最少需要的測試用例數(shù)量。

代碼圈復(fù)雜度的計算方法

通常采用的計算方法為點(diǎn)邊計算法（當(dāng)然還有節(jié)點(diǎn)判定法），計算公式為：

V(G) = e – n + 2

e 代表在控制流圖中的邊的數(shù)量（對應(yīng)代碼中順序結(jié)構(gòu)的部分），n 代表在控制流圖中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，包括起點(diǎn)和終點(diǎn)（注：所有終點(diǎn)只計算一次，即便有多個return或者throw；節(jié)點(diǎn)對應(yīng)代碼中的分支語句）

假定有如下這樣一段代碼：

根據(jù)公式 V(G) = e – n + 2 = 12 – 8 + 2 = 6 ，上圖的圈復(fù)雜段為6。

注：說明一下為什么n = 8，雖然圖上的真正節(jié)點(diǎn)有12個，但是其中有5個節(jié)點(diǎn)為throw、return，這樣的節(jié)點(diǎn)為end節(jié)點(diǎn)，只能記做一個

為什么要引入認(rèn)知復(fù)雜度？

圈復(fù)雜度最初的目的是用來識別“難以測試和維護(hù)的軟件模塊”，它能算出最少的全覆蓋的測試用例量，但是不能測出一個讓人滿意的“理解難度”。

這是因?yàn)橥瑯尤?fù)雜度的代碼，不一定會具有相同的可維護(hù)性，我們看看下面的兩個例子：

上面這兩段代碼具有相同的圈復(fù)雜度，但顯然不具有相同的可讀性和可維護(hù)性性，這就是圈復(fù)雜度的不足之處。

因?yàn)槿?fù)雜度理論是在1976年提出的，它不包含一些現(xiàn)代的語言結(jié)構(gòu)，比如try-catch、lambda。

并且，每個方法都默認(rèn)有一個最小圈復(fù)雜度1，這就讓我們無從得知，一個給定的類如果圈復(fù)雜度很高，它是一個大的易維護(hù)的類，還是一個很小很復(fù)雜的類。

為了解決上述這些問題，所以引入了“認(rèn)知復(fù)雜度”，它將一段代碼被閱讀和理解時的復(fù)雜程度，估算成一個具體數(shù)字

認(rèn)知復(fù)雜度如何評判？

認(rèn)知復(fù)雜度評定基本原則

• 對線性的代碼邏輯中，出現(xiàn)一個打斷邏輯的東西，復(fù)雜度+1；
• 當(dāng)打斷邏輯的是一個嵌套時，復(fù)雜度+1；
• 忽略簡寫：把多句代碼縮寫為一句可讀的代碼，復(fù)雜度不會額外增加；

上面這種描述可能有點(diǎn)抽象，具體一點(diǎn)說，以下控制流結(jié)構(gòu)會導(dǎo)致認(rèn)知復(fù)雜度增加：

for, while, do while, 三元運(yùn)算符, if/elif/else, catch語句, 跳轉(zhuǎn)語句(goto/break/continue), 以及嵌套的控制流(每一層嵌套復(fù)雜度遞增)

我們繼續(xù)拿上面提到的兩個例子舉例：

圈復(fù)雜度對于getWord方法本身會默認(rèn)有1的復(fù)雜度，每多一個case復(fù)雜度+1，所以最終圈復(fù)雜度為4

而認(rèn)知復(fù)雜度，對于整個 switch 結(jié)構(gòu)只增加1的復(fù)雜度，因?yàn)閺目衫斫狻⒖删S護(hù)程度來說，多幾個case并不會導(dǎo)致其增加（當(dāng)然，大量的case也是我們應(yīng)當(dāng)盡力去避免的）

我們接著看另外一個例子：

如你所看到的，認(rèn)知復(fù)雜度考慮到了使這個方法比前面提到的getWords()方法更難理解的因素——嵌套以及跳轉(zhuǎn)語句

因此，雖然這兩個方法的圈復(fù)雜度是一樣的，但是它們的認(rèn)知復(fù)雜度數(shù)據(jù)很好的反映了它們兩者在可理解性/可維護(hù)性上的差異。

另外，相對于圈復(fù)雜度默認(rèn)所有方法至少有1的復(fù)雜度，認(rèn)知復(fù)雜度并沒有這樣一個評定規(guī)則，這對于entity等簡單類的復(fù)雜度評判會更加友好和客觀：

綜上所述，認(rèn)知復(fù)雜度作為代碼的“可讀性/可維護(hù)性”評定指標(biāo)會更加合適。

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附、代碼復(fù)雜度與軟件質(zhì)量關(guān)系

以上復(fù)雜度數(shù)值可以理解為方法粒度，即如果某一個方法復(fù)雜度>30，那這個方法的可讀性和可維護(hù)性就很低了

總結(jié)

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