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软体度量

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软体度量software metric)是一个对于软体性质及其规格的量测。软体度量的目的是获得客观、可以复制及量化的量测结果,依软体度量性质及特性的不同,可以分别应用在软体开发的时程及预算规划、成本估算、品质保证测试、软体侦错、软体性能最佳化或专案人员配置的最佳化等领域。

举例

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源代码行数简称SLOC,是最简单的一种软体度量,以下以包括注释的实体源代码行数(LOC)为准,说明软体度量的特性及一些限制。

以下的C程式码只有一行,其LOC为1:

for (i = 0; i < 10; i += 1) printf("hello"); /* How many lines of code is this? */

但程式码在重新排版为以下的程式码时,其LOC就从1改变为5,但实际的程式机能没有改变:

/* Now how many lines of code is this? */
for (i = 0; i < 10; i += 1)
{
    printf("hello");
}

若不使用回圈的架构,直接呼叫10次printf,一般不建议以这种方式撰写程式,但其LOC为11,比上述二个程式的LOC都大:

/* It is not a good code style */
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");

不同的软体度量可量测的软体性质也随之不同,像源代码行数适合量测软体的大小,但无法量测软体的模组化程度,而且此度量方式是要量测原代码的长度,不适合作为软体规划阶段进行度量。

常见的软体度量

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以下是一些常见的软体度量:

限制

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软体的开发过程相当复杂,其方法论及目标都有高度的变异性,因此很难定义软体质或是量的数据,并确定一个有效的和及时的计量方式,尤其要在软体的细部设计前进行相关的预估,更加困难。另一个困难、常产生争议的是度量的定义,以及各度量之间的重要性[2][3]。 实务上的软体度量常常缩减为以下几个因素的组合:

度量的目标可能会针对是上述的一项因素或是多项因素。

评论

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软体开发者指出过于简化的软体度量可能弊大于利[4]。有些软体开发者也注意到软体度量已成为软体开发过程中的一部份[2]。有些软体开发者注意到软体度量可能造成程式设计者的压力及焦虑,或是设法制造不实的度量,不过也有些软体开发者认为软体度量对程式设计者有正面影响,可以肯定自身工作的价值[5]

有些软体开发者认为许多软体度量的定义不够精确,而在实务上也很难预估当软体完成时,其对应的软体度量的目标值为何[6],不过也有些软体开发者认为不精确的量测至少比没有量测要好“若对一个事物无法测量,也就无法控制这个事物。”[7]

软体度量已广为政府机关、美国军方、美国国家航空航天局(NASA)[8]、资讯科技谘询机构、学术机构所使用[9],也有许多商用或学术使用的软体开发预估软体英语Comparison of development estimation software

相关条目

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注释

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  1. ^ Descriptive Information (DI) Metric Thresholds. Land Software Engineering Centre. [19 October 2010]. (原始内容存档于2011-07-06). 
  2. ^ 2.0 2.1 Binstock, Andrew. Integration Watch: Using metrics effectively. SD Times. BZ Media. [19 October 2010]. (原始内容存档于2012-09-13). 
  3. ^ Kolawa, Adam. When, Why, and How: Code Analysis. The Code Project. [19 October 2010]. (原始内容存档于2011-11-14). 
  4. ^ Kaner, Dr. Cem, Software Engineer Metrics: What do they measure and how do we know?, [2012-04-16], (原始内容存档于2020-04-26) 
  5. ^ ProjectCodeMeter (2010) "ProjectCodeMeter Users Manual" page 65 (PDF). [2012-04-16]. (原始内容存档 (PDF)于2017-03-24). 
  6. ^ Lincke, Rüdiger; Lundberg, Jonas; Löwe, Welf, Comparing software metrics tools (PDF), International Symposium on Software Testing and Analysis 2008, 2008: 131–142 [2012-04-16], (原始内容存档 (PDF)于2018-04-17) 
  7. ^ DeMarco, Tom year =. Controlling Software Projects: Management, Measurement and Estimation. ISBN 0-13-171711-1. 
  8. ^ NASA Metrics Planning and Reporting Working Group (MPARWG) 互联网档案馆存档,存档日期2011-10-22.
  9. ^ USC Center for Systems and Software Engineering. [2012-04-16]. (原始内容存档于2017-12-11). 

参考文献

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