Martin Schleiss het probeer om verskeie oopbronprojekte te vergelyk in terme van kodekompleksiteit en begrip van hoe die kode werk en watter aksies dit uitvoer. Byvoorbeeld, 'n projek word moeiliker om te verstaan wanneer dit komplekse abstraksies gebruik, soos verspreide kommunikasie van komponente oor 'n netwerk, of 'n groot aantal geneste modules en klasse gebruik.
Die maatstaf wat gebruik is om potensiële kompleksiteit te bepaal, was om die aantal invoerbewerkings te tel wat verskillende lêers verweef het. Daar word aanvaar dat 'n persoon maklik 5-6 verbindings van verskillende lêers kan ontleed, en namate hierdie aanwyser toeneem, word dit moeiliker om die logika te verstaan.
Resultate verkry (moeilikheidsvlak word gedefinieer as die persentasie lêers wat skakels na 7 of meer ander lêers het).
- Elasticsearch - 77.2%
- Visual Studio-kode - 60.3%.
- Roes - 58.6%
- Linux-kern - 48.7%
- PostgreSQL - 46.4%
- mongoDB - 44.7%
- Node.js - 39.9%
- PHP – 34.4%
- CPython - 33.1%
- Django - 30.1%
- reactJS - 26.7%
- Simfonie - 25.5%
- Laravel - 22.9%
- nextJS - 14.2%
- chakra-ui - 13.5%
Bron: opennet.ru