Ocena poziomu potencjalnego skomplikowania kodu projektów open source

Martin Schleiss próbował porównać różne otwarte projekty pod kątem złożoności kodu oraz zrozumienia, jak działa ten kod i jakie działania wykonuje. Na przykład projekt staje się trudniejszy do zrozumienia w przypadku zastosowania skomplikowanych abstrakcji, takich jak rozproszone interakcje komponentów w sieci, lub przy użyciu dużej liczby zagnieżdżonych modułów i klas.

Jako metrykę do oceny potencjalnej złożoności użyto zliczania liczby operacji importu, które tworzą splątanie różnych plików. Zakłada się, że osoba bez problemów potrafi rozpoznać 5-6 połączeń różnych plików, a przy zwiększeniu tej wartości zrozumienie logiki staje się trudniejsze.

Uzyskane wyniki (poziom trudności określany jako procent plików, w których znajdują się odniesienia do 7 i więcej innych plików).

  • Elasticsearch — 77,2%
  • Visual Studio Code — 60,3%.
  • Rust — 58,6%
  • Jądro Linux — 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%

Źródło: opennet.ru

Kup solidny hosting stron z ochroną przed DDoS, serwery VPS VDS 🔥 Kup solidny hosting stron z ochroną przed DDoS, serwery VPS VDS | ProHoster