转载自: https://blog.csdn.net/zh_geo/article/details/52954145 VS2012 -> Analyze -> Calculate code metrics feature. 代码度量(Code Metrics)是用来测量专业标准的软件特性. 在某些方面,它提供了量化的有用反馈给开发者. 查看代码度量值很简单:在项目或解决方案上按右键,选择"Calculate Code Metrics". 以下是一些类似的结果: 结果窗口中有

软件重构是改善代码可读性.可扩展性.可维护性等目的的常见技术手段.圈复杂度作为一项软件质量度量指标,能从一定程度上反映这些内部质量需求(当然并不是全部),所以圈复杂度往往被很多项目采用作为软件质量的度量指标之一. C语言开发的项目中,switch/case代码块是一个很容易造成圈复杂度超标的语言特性,所以本文主要介绍下降低switch/case圈复杂度的重构方法(如下图).switch圈复杂度优化重构可分为两部分:程序块的重构和case的重构.程序块重构是对代码的局部优化,而case重构是对代码

1.下载gometalinter release地址为:https://github.com/alecthomas/gometalinter/releases/tag/v3.0.0 下载windows版本:https://github.com/alecthomas/gometalinter/releases/download/v3.0.0/gometalinter-3.0.0-windows-amd64.zip 解压缩 copy所有.exe到C:\Users\ahfuzhang\go\bin 2

扇入.扇出系数 扇入系数是指门电路允许的输入端数目.一般门电路的扇入系数为1—5,最多不超过8.扇出系数是指一个门的输出端所驱动同类型门的个数,或称负载能力.一般门电路的扇出系数为8,驱动器的扇出系数可达25.扇出系数体现了门电路的负载能力. 灌电流.拉电流 当逻辑门输出端是低电平时,灌入逻辑门的电流称为灌电流,灌电流越大,输出端的低电平就越高.当逻辑门输出端是高电平时,逻辑门输出端的电流是从逻辑门中流出,这个电流称为拉电流.简单的理解就是逻辑门的输入(灌电流)和输出电流(拉电流). 上.下拉电

Testner测试圈针对小程序页面的响应时间标准建议如下:0-2秒 用户体验好,可以选择性改善,如首屏体验做到秒开等2-4秒 用户体验一般,有改善空间4-6秒 用户体验较差,有较大改善空间6秒以上 用户体验差,对用户流失与订单损失会可能有较大影响,急需改善 其他观点1(来自<软件测试技术大全>一书​): 响应时间在4秒以内,大部分用户可以接受: 4~9秒以内,30%的用户选择离开: 8~9秒,则有60%的用户选择离开: 超过10秒,则90%以上的用户选择离开.​ 其他观点2:​ 在2秒之内给客

圈复杂度(Cyclomatic Complexity)是很常用的一种度量软件代码复杂程度的标准.这里所指的“代码复杂程度”并非软件内在业务逻辑的复杂程度,而是指代码的实现方式的 复杂程度.说起来有点绕是么?打个比方就是嘴笨的人可以把简单的事情说得很复杂.虽然“内在业务逻辑”与“实现方式”有紧密的联系,有很多研究统计指出, 圈复杂度高的代码中错误的可能性更大,维护的成本更高.   它的计算方法很简单,计算公式为:V(G)=e-n+2.其中,e表示控制流图中边的数量,n表示控制流图中节点的数量.其实

本文为霍格沃兹测试学院学员学习笔记. FPS 和丢帧率可以在一定程度上作为 APP 流畅度的一项衡量标准,本文介绍利用 adb shell dumpsys gfxinfo 命令获取软件渲染加载过程的数据,进行计算从而获取测试结果. 前置业务知识 在此之前,需要先了解屏幕展示绘制过程及 Android 的 VSync 机制VSync 全称是 Vertical Synchronization(垂直同步),在 Android 4.1 中引入 Android 系统(同时引入的一个概念是 Triple B

1​​, N2N_2N​2​​, ..., NKN_KN​K​​ }. A continuous subsequence is defined to be { NiN_iN​i​​, Ni+1N_{i+1}N​i+1​​, ..., NjN_jN​j​​ } where 1≤i≤j≤K1 \le i \le j \le K1≤i≤j≤K. The Maximum Subsequence is the continuous subsequence which has the largest sum

Campwood Software SourceMonitor Version 3.5 The freeware program SourceMonitor lets you see inside your software source code to find out how much code you have and to identify the relative complexity of your modules. For example, you can use SourceMo

var puppeteer = require('puppeteer'); const devices = require('puppeteer/DeviceDescriptors'); const iphone = devices["iPhone 6"] const path = require('path'); const pathToExtension = path.join(__dirname, './chrome-mac/Chromium.app/Contents/MacOS

inFusion能够探测超过20中代码味道和代码缺陷,包括重复代码,破坏封装的类(如数据类或者万能类),高耦合的方法和类,以及一些设计不合理的类继承结构.当我们使用inFusion工具分析代码时,在分析界面左上侧出现一个代码数据度量窗口,下面将对度量金字段数据作详细的解释,从而对代码从整体上有一个宏观的认识,同时也能够预测代码中可能出现的问题,诸如类功能是否单一,成员方法复杂度是否过高,继承深度是否合理等等. 度量金字数据具体示例如下: 鉴于上述图片中数据模糊,手工将上图黑色框中数据列出如下:

<编写可测试的JavaScript代码>基本信息作者: [美] Mark Ethan Trostler 托斯勒 著 译者: 徐涛出版社:人民邮电出版社ISBN:9787115373373上架时间:2015-1-24出版日期:2015 年2月开本:16开页码:247版次:1-1   内容简介<编写可测试的JavaScript代码>JavaScript专业开发人员必须具备的一个技能是能够编写可测试的代码.本书的目标是教授如何为客户端和服务器编写和维护可测试的JavaScript代码.全

现代社会是建立在各种以计算机为基石的软件技术基础之上的.随着日新月异的需求变化,软件系统越来越复杂.很多人觉得软件开发才是重要环节,但实际上,无法对大型软件进行有效的质量把控,就无法真正构建与维护大型软件.——系统中任何一个错误都可能导致整个系统的崩溃,造成无法弥补的损失,系统的任何一个微小的修改都可能引入新的缺陷导致维护困难重重. 然而,如何从极端庞大复杂的系统中迅速及时地找到故障所在,却是行业的一大难点.目前国内软件测试基本处于两种状态:一是绝大多数企业采用功能(黑盒)测试,二是部分对软件产

1 软件度量值指标 1.1 可维护性指数 表示源代码的可维护性,数值越高可维护性越好.该值介于0到100之间.绿色评级在20到100之间,表明该代码具有高度的可维护性:黄色评级在10到19之间,表示该代码适度可维护:红色评级在0至9之间,表示低可维护性. 1.2 圈复杂度 它是通过计算程序流中不同代码路径的数量来创建的,用来表示一个程序的复杂性.具有复杂控制流的程序需要更多的测试才能获得良好的代码覆盖率,并且不易维护. 以下两种情况会在计算圈复杂度时加1: 分支(if.while.do) swi

1 软件度量值指标 1.1 可维护性指数 表示源代码的可维护性,数值越高可维护性越好.该值介于0到100之间.绿色评级在20到100之间,表明该代码具有高度的可维护性:黄色评级在10到19之间,表示该代码适度可维护:红色评级在0至9之间,表示低可维护性. 1.2 圈复杂度 它是通过计算程序流中不同代码路径的数量来创建的,用来表示一个程序的复杂性.具有复杂控制流的程序需要更多的测试才能获得良好的代码覆盖率,并且不易维护. 以下两种情况会在计算圈复杂度时加1: 分支(if.while.do) swi

代码的环复杂度(Cyclomatic complexity,有的地方又翻译成圈复杂度)是一种代码复杂度的衡量标准,在1976年由Thomas J. McCabe, Sr. 提出. 在软件测试的概念里,圈复杂度用来衡量一个模块判定结构的复杂程度,数量上表现为独立线性路径条数,即合理的预防错误所需测试的最少路径条数.圈复杂度大说明程序代码可能质量低且难于测试和维护. 计算公式 环复杂度 = E − N + 2 E = 程序控制流图中边的个数 N = 程序控制流图中点的个数 看个具体的例子.下面这段A

转载自: https://juejin.im/post/59bb8b546fb9a00a4247532e 背景 代码的复杂度是评估一个项目的重要标准之一.较低的复杂度既能减少项目的维护成本,又能避免一些不可控问题的出现.然而在日常的开发中却没有一个明确的标准去衡量代码结构的复杂程度,大家只能凭着经验去评估代码结构的复杂程度,比如,代码的程度.结构分支的多寡等等.当前代码的复杂度到底是个什么水平?什么时候就需要我们去优化代码结构.降低复杂度?这些问题我们不得而知.因此,我们需要一个明确的标准去衡量

查看方式:Visual Studio -> Analyze -> Calculate code metrics feature 代码度量(Code Metrics)是用来测量专业标准的软件特性.在某些方面,它提供了量化的有用反馈给开发者. 查看代码度量值很简单:在项目或解决方案上按右键,选择"Calculate Code Metrics". 以下是一些类似的结果: 结果窗口中有五个不同的度量特性:圈复杂度(Cyclomatic Complexity), 继承深度(Depth

1 简介 单元测试是保证代码质量的重要一环,而如何衡量单元测试写得好不好呢?覆盖率(Coverage)是一个重要指标.而JaCoCo则是专门为Java提供的用于检测测试覆盖率的工具,英文全称为Java Code Coverage. 本文将讲解如何在Maven项目中整合JaCoCo,并在SonarQube中展示.SonarQube的安装可以参考这篇文章: <Docker搭建代码检测平台SonarQube并检测maven项目> 2 基本概念 这里所讲的覆盖率是指测试代码的覆盖率,这个指标有多种计算

本期,我将给大家介绍14款实用的测试工具,希望能够帮到大家!(建议收藏) UI自动化测试工具 1. uiautomator2 Github地址:https://github.com/openatx/uiautomator2 star: 1.9k 介绍:  openatx开源的ui自动化工具,支持android和ios.主要面向的编程语言是python,api设计简洁易用,在开源社区也是很受欢迎. 原理图: 与appium的比较 2. appium Github地址:https://github.