Bewertung des Potenzials zur Komplexitätssteigerung von Open-Source-Projekten

Martin Schleiss versuchte, verschiedene Open-Source-Projekte im Hinblick auf die Komplexität des Codes und das Verständnis, wie der Code funktioniert und welche Aktionen er ausführt, zu vergleichen. Zum Beispiel wird ein Projekt schwieriger zu verstehen, wenn komplexe Abstraktionen wie verteilte Interaktionen von Komponenten im Netzwerk oder die Verwendung einer großen Anzahl von verschachtelten Modulen und Klassen angewendet werden.

Zur Bewertung der potenziellen Komplexität wurde die Anzahl der Importoperationen gezählt, die verschiedene Dateien miteinander verknüpfen. Es wird angenommen, dass eine Person problemlos 5-6 Verbindungen zu verschiedenen Dateien verstehen kann, aber mit zunehmendem Wert wird es schwieriger, die Logik nachzuvollziehen.

Die erhaltenen Ergebnisse (der Schwierigkeitsgrad wird als Prozentsatz der Dateien definiert, in denen Verweise auf 7 oder mehr andere Dateien vorhanden sind).

• Elasticsearch — 77,2%
• Visual Studio Code — 60,3%.
• Rust — 58,6%
• Linux-Kernel — 48,7%
• PostgreSQL — 46,4%
• mongoDB — 44,7%
• Node.js — 39,9%
• PHP — 34,4%
• CPython — 33,1%
• Django — 30,1%
• reactJS — 26,7%
• Symfony — 25,5%
• Laravel — 22,9%
• nextJS — 14,2%
• chakra-ui — 13,5%

Quelle: opennet.ru