软件度量
软件度量（software metric）是一个对于软件性质及其规格的量测。软件度量的目的是获得客观、可以复制及量化的量测结果，依软件度量性质及特性的不同，可以分别应用在软件开发的时程及预算规划、成本估算、质量保证测试、软件调试、软件性能优化或项目人员配置的优化等领域。
举例 编辑
源代码行数简称SLOC，是最简单的一种软件度量，以下以包括注释的实体源代码行数（LOC）为准，说明软件度量的特性及一些限制。
以下的C代码只有一行，其LOC为1：
for (i = 0; i < 10; i += 1) printf("hello"); /* How many lines of code is this? */
但代码在重新排版为以下的代码时，其LOC就从1改变为5，但实际的程序机能没有改变：
/* Now how many lines of code is this? */
for (i = 0; i < 10; i += 1)
{
printf("hello");
}
若不使用循环的架构，直接调用10次printf，一般不建议以这种方式撰写程序，但其LOC为11，比上述二个程序的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");
不同的软件度量可量测的软件性质也随之不同，像源代码行数适合量测软件的大小，但无法量测软件的模块化程度，而且此度量方式是要量测原代码的长度，不适合作为软件规划阶段进行度量。
常见的软件度量 编辑
以下是一些常见的软件度量：
限制 编辑
软件的开发过程相当复杂，其方法论及目标都有高度的变异性，因此很难定义软件质或是量的数据，并确定一个有效的和及时的计量方式，尤其要在软件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]。 实务上的软件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 编辑
软件开发者指出过于简化的软件度量可能弊大于利[4]。有些软件开发者也注意到软件度量已成为软件开发过程中的一部分[2]。有些软件开发者注意到软件度量可能造成程序设计者的压力及焦虑，或是设法制造不实的度量，不过也有些软件开发者认为软件度量对程序设计者有正面影响，可以肯定自身工作的价值[5]。
有些软件开发者认为许多软件度量的定义不够精确，而在实务上也很难预估当软件完成时，其对应的软件度量的目标值为何[6]，不过也有些软件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]。
软件度量已广为政府机关、美国军方、美国国家航空航天局（NASA）[8]、信息技术咨询机构、学术机构所使用[9]，也有许多商用或学术使用的软件开发预估软件。
相关条目 编辑
注释 编辑
- ^ Descriptive Information (DI) Metric Thresholds. Land Software Engineering Centre. [19 October 2010]. （原始内容存档于2011-07-06）.
- ^ 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）.
- ^ Kolawa, Adam. When, Why, and How: Code Analysis. The Code Project. [19 October 2010]. （原始内容存档于2011-11-14）.
- ^ 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）
- ^ ProjectCodeMeter (2010) "ProjectCodeMeter Users Manual" page 65 (PDF). [2012-04-16]. （原始内容存档 (PDF)于2017-03-24）.
- ^ 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）
- ^ DeMarco, Tom year =. Controlling Software Projects: Management, Measurement and Estimation. ISBN 0-13-171711-1.
- ^ NASA Metrics Planning and Reporting Working Group (MPARWG) 互联网档案馆的存档，存档日期2011-10-22.
- ^ USC Center for Systems and Software Engineering. [2012-04-16]. （原始内容存档于2017-12-11）.
参考文献 编辑
- DeMarco, Tom. Controlling Software Projects: Management, Measurement and Estimation. 1982. ISBN 0-13-171711-1.