Démystifier la complexité du code

Un examen plus approfondi des différentes définitions de la complexité du code.

Bienvenue dans le premier volet de notre série de blogs sur les métriques de qualité du code ! Dans cette série, nous explorerons diverses mesures de qualité du code qui correspondent aux normes ISO 25010 et jouent un rôle central dans le développement de logiciels. Chez TIOBE Software, nous nous engageons à vous aider à comprendre les subtilités de la qualité du code au-delà des bases. Notre devise, « Quand la qualité est plus qu'un simple contrôle de code », reflète notre engagement à vous fournir des informations qui vont au-delà des notions de base. Commençons par plonger dans le monde fascinant de la « complexité du code ».

L’énigme de la complexité

La complexité du code source fait référence à quel point la logique et la structure du code sont complexes ou alambiqués. Il s’agit d’une mesure cruciale qui a un impact direct sur la qualité, la maintenabilité et la longévité globale de vos projets logiciels. À mesure que votre base de code grandit, sa complexité augmente également, ce qui peut entraîner des bugs, des cauchemars en maintenance et une agilité réduite. Comme le dit le proverbe « Faites simple, stupide », mais comme nous le savons tous, la réalité penche souvent vers la complexité. Lorsque l’on s’efforce de développer des logiciels de haute qualité, il est essentiel de trouver un équilibre entre la richesse fonctionnelle et la complexité de votre code. La complexité a tendance à s'infiltrer dans les bases de code, les rendant plus difficiles à comprendre, à déboguer et à maintenir. Il y a un compromis à faire : si des algorithmes sophistiqués et des structures complexes peuvent améliorer les fonctionnalités, ils peuvent également augmenter le risque d’erreurs et entraver les améliorations futures.

Définitions diverses

La complexité du code comporte de multiples facettes et il n’existe pas de définition unique. Différentes méthodologies offrent des manières distinctes de quantifier la complexité. Explorons quelques-unes des plus connues :

Complexité cyclomatique de McCabe : cette métrique évalue le code en fonction du flux de contrôle. Il compte les points de décision (par exemple, les instructions if, les boucles) pour estimer le nombre de chemins existants dans le code. Plus la complexité de McCabe est élevée, plus le flux de contrôle du code est complexe.
Complexité NPath : NPath explore les chemins d'exécution potentiels au sein du code. Il prend en compte les combinaisons d'instructions de branchement, dressant ainsi un tableau complet de la complexité de l'exécution du code.
Complexité cognitive : la complexité cognitive tient compte de la difficulté à comprendre le code pour les développeurs. Il pèse les structures imbriquées et les opérateurs logiques, dans le but de refléter le nombre de sauts mentaux nécessaires pour comprendre le comportement du code.
Difficulté de Halstead : Halstead se concentre sur le nombre d'opérateurs et d'opérandes. Il s'agit d'une abstraction mathématique qui quantifie la taille et le vocabulaire du programme pour fournir un aperçu de la compréhension du code.

Considérons une simple fonction Python qui détermine si le paramètre d'entrée est un nombre premier.

Maintenant, quantifions ses complexités :

Complexité cyclomatique de McCabe (MCC) : nous pouvons compter les points de décision (branches) dans la fonction.
- Les points de décision incluent les différentes conditions et boucles if.
- Pour la fonction donnée, le nombre de points de décision (P) : 7.
- Complexité cyclomatique McCabe (MCC) = P + 1 = 7 + 1 = 8
Complexité NPath : la complexité NPath est calculée en considérant le nombre de chemins possibles dans le code en fonction des différentes branches et points de décision. Il est calculé comme la somme de 2 ^ (nombre de chemins) par niveau d'imbrication.
- Pour la fonction is_prime, il y a 3 instructions if et une boucle while au niveau le plus élevé et une autre instruction if dans la boucle while.
- La complexité NPath est : 2^4 + 2^1 = 18
Complexité cognitive : la complexité cognitive prend en compte les structures de contrôle imbriquées et leur impact sur la lisibilité du code.
- Pour la fonction donnée, il y a une boucle while dans la fonction et 4 conditions if avec des opérateurs logiques.
- Complexité cognitive = 5
Difficulté de Halstead : les métriques de complexité de Halstead sont basées sur les opérandes et les opérateurs du programme. Pour la fonction donnée :
- N1 = nombre d'opérandes distincts = 10 (n, 1, False, 3, True, 2, 0, 5, I, 6)
- N2 = nombre d'opérateurs distincts = 8 (<=, %, ==, or, =, *, +, +=)
- n2 = nombre total d'occurrences d'opérateurs = 17.
- Difficulté Halstead (D) = (N1/2) * (n2/N2) = (10/2) * (17/8) ≈ 10,6

Conclusion : naviguer dans le monde de la complexité du code

Alors que nous avançons dans le monde de la complexité du code, il est clair que les mesures de complexité que nous avons explorées sont comme différentes lentilles à travers lesquelles nous pouvons examiner les subtilités du code logiciel. Les fourches décisives de McCabe, les chemins labyrinthiques de NPath, les défis de lisibilité de la complexité cognitive et le casse-tête mathématique de Halstead contribuent tous à une compréhension holistique des circonvolutions du code. Dans notre prochain blog, nous expliquerons pourquoi il est crucial de mesurer la complexité du code dans vos projets. Nous dévoilerons les informations et les implications pratiques de ces mesures de complexité et comment elles servent de guide aux architectes, aux développeurs et aux équipes d'assurance qualité. D’ici là, acceptez la complexité, équilibrez-la judicieusement et maintenez la qualité de votre code à un niveau élevé.

Êtes-vous intéressé par la façon dont TiCS peut aider votre organisation à améliorer la qualité de ses logiciels ? N'hésitez pas à nous contacter via le formulaire de contact à droite pour demander une démonstration gratuite, une évaluation de TiCS ou encore postuler pour notre "20-Bugs Challenge".

TiCS prend en charge une grande quantité de langages, de vérificateurs de code et d'outils que nous avons intégrés dans notre framework. Vous pouvez les retrouver sur cette page : liste des langages et analyseurs supportés.