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软件度量

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软件度量software metric)是一个对于软件性质及其规格的量测。软件度量的目的是获得客观、可以复制及量化的量测结果,依软件度量性质及特性的不同,可以分别应用在软件开发的时程及预算规划、成本估算、质量保证测试、软件调试、软件性能最优化或项目人员配置的最优化等领域。

举例

原始码行数简称SLOC,是最简单的一种软件度量,以下以包括注释的实体原始码行数(LOC)为准,说明软件度量的特性及一些限制。

以下的C代码只有一行,其LOC为1:

for (i = 0; i < 10; i += 1) printf("hello"); /* How many lines of code is this? */

但代码在重新排版为以下的代码时,其LOC就从1改变为5,但实际的程序机能没有改变:

/* Now how many lines of code is this? */
for (i = 0; i < 10; i += 1)
{
    printf("hello");
}

若不使用循环的架构,直接调用10次printf,一般不建议以这种方式撰写程序,但其LOC为11,比上述二个程序的LOC都大:

/* It is not a good code style */
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");

不同的软件度量可量测的软件性质也随之不同,像原始码行数适合量测软件的大小,但无法量测软件的模块化程度,而且此度量方式是要量测原代码的长度,不适合作为软件规划阶段进行度量。

常见的软件度量

以下是一些常见的软件度量:

限制

软件的开发过程相当复杂,其方法论及目标都有高度的变异性,因此很难定义软件质或是量的数据,并确定一个有效的和及时的计量方式,尤其要在软件的细部设计前进行相关的预估,更加困难。另一个困难、常产生争议的是度量的定义,以及各度量之间的重要性[2][3]。 实务上的软件度量常常缩减为以下几个因素的组合:

度量的目标可能会针对是上述的一项因素或是多项因素。

评论

软件开发者指出过于简化的软件度量可能弊大于利[4]。有些软件开发者也注意到软件度量已成为软件开发过程中的一部分[2]。有些软件开发者注意到软件度量可能造成程序设计者的压力及焦虑,或是设法制造不实的度量,不过也有些软件开发者认为软件度量对程序设计者有正面影响,可以肯定自身工作的价值[5]

有些软件开发者认为许多软件度量的定义不够精确,而在实务上也很难预估当软件完成时,其对应的软件度量的目标值为何[6],不过也有些软件开发者认为不精确的量测至少比没有量测要好“若对一个事物无法测量,也就无法控制这个事物。”[7]

软件度量已广为政府机关、美国军方、美国国家航空航天局(NASA)[8]、信息技术咨询机构、学术机构所使用[9],也有许多商用或学术使用的软件开发预估软件英语Comparison of development estimation software

相关条目

注释

  1. ^ Descriptive Information (DI) Metric Thresholds. Land Software Engineering Centre. [19 October 2010]. (原始内容存档于6 七月 2011). 
  2. ^ 2.0 2.1 Binstock, Andrew. Integration Watch: Using metrics effectively. SD Times. BZ Media. [19 October 2010]. 
  3. ^ Kolawa, Adam. When, Why, and How: Code Analysis. The Code Project. [19 October 2010]. 
  4. ^ Kaner, Dr. Cem, Software Engineer Metrics: What do they measure and how do we know? 
  5. ^ ProjectCodeMeter (2010) "ProjectCodeMeter Users Manual" page 65
  6. ^ Lincke, Rüdiger; Lundberg, Jonas; Löwe, Welf, Comparing software metrics tools (PDF), International Symposium on Software Testing and Analysis 2008, 2008: 131–142 
  7. ^ DeMarco, Tom year =. Controlling Software Projects: Management, Measurement and Estimation. ISBN 0-13-171711-1. 
  8. ^ NASA Metrics Planning and Reporting Working Group (MPARWG) 互联网档案馆存档,存档日期2011-10-22.
  9. ^ USC Center for Systems and Software Engineering. [2012-04-16]. (原始内容存档于2017-12-11). 

参考文献

  • DeMarco, Tom. Controlling Software Projects: Management, Measurement and Estimation. ISBN 0-13-171711-1. 
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