Martin Schleiss, çeşitli açık kaynak projelerini kod karmaşıklığı ve kodun nasıl çalıştığını ve hangi eylemleri gerçekleştirdiğinin anlaşılması açısından karşılaştırmaya çalıştı. Örneğin, bir projenin, bir ağ üzerinden bileşenlerin dağıtılmış iletişimi gibi karmaşık soyutlamalar kullandığında veya çok sayıda iç içe geçmiş modül ve sınıf kullandığında anlaşılması zorlaşır.
Potansiyel karmaşıklığı değerlendirmek için kullanılan ölçüm, farklı dosyaları iç içe geçiren içe aktarma işlemlerinin sayısını saymaktı. Bir kişinin farklı dosyaların 5-6 bağlantısını kolaylıkla ayrıştırabileceği ve bu gösterge arttıkça mantığın anlaşılmasının zorlaştığı varsayılmaktadır.
Elde edilen sonuçlar (zorluk seviyesi, 7 veya daha fazla başka dosyaya bağlantı içeren dosyaların yüzdesi olarak tanımlanır).
- Elasticsearch - %77.2
- Visual Studio Kodu - %60.3.
- Pas - %58.6
- Linux çekirdeği - %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
- sonrakiJS - %14.2
- çakra-ui - %13.5
Kaynak: opennet.ru