Martin Schleiss intentó comparar varios proyectos de código abierto en términos de complejidad del código y comprensión de cómo funciona el código y qué acciones realiza. Por ejemplo, un proyecto se vuelve más difícil de entender cuando utiliza abstracciones complejas, como la comunicación distribuida de componentes a través de una red, o utiliza una gran cantidad de módulos y clases anidados.
La métrica utilizada para evaluar la complejidad potencial fue contar la cantidad de operaciones de importación que entrelazaban diferentes archivos. Se supone que una persona puede analizar fácilmente entre 5 y 6 conexiones de archivos diferentes y, a medida que este indicador aumenta, se vuelve más difícil entender la lógica.
Resultados obtenidos (el nivel de dificultad se define como el porcentaje de archivos que tienen enlaces a 7 o más archivos).
- Búsqueda elástica: 77.2%
- Código de Visual Studio: 60.3%.
- Óxido - 58.6%
- Núcleo de Linux: 48.7%
- PostgreSQL: 46.4%
- mongoDB - 44.7%
- Nodo.js: 39.9%
- PHP: 34.4%
- CPython: 33.1%
- Django - 30.1%
- reaccionarJS - 26.7%
- Symfony - 25.5%
- Laravel - 22.9%
- siguienteJS - 14.2%
- chakra-ui - 13.5%
Fuente: opennet.ru