코드의 가독성을 정량적으로 어떻게 평가할 것인가?

• 코드 복잡도 메트릭:

  • 순환 복잡도 (Cyclomatic Complexity): 코드의 분기 수를 측정합니다.

  • 인지 복잡도 (Cognitive Complexity): 코드를 이해하는 데 필요한 인지적 노력을 수치화합니다.

• 코드 구조 메트릭:

  • 함수/메서드 길이: 라인 수로 측정합니다.

  • 클래스 크기: 메서드 수나 라인 수로 측정합니다.

  • 들여쓰기 깊이: 최대 들여쓰기 수준을 측정합니다.

• 명명 규칙 준수:

  • 변수, 함수, 클래스 이름의 길이

  • 네이밍 컨벤션 준수 여부 (예: camelCase, snake_case 등)

• 코드 중복:

  • 중복된 코드 라인 수나 비율

• 주석 비율:

  • 전체 코드 대비 주석의 비율

• 정적 분석 결과:

  • 린터(Linter) 도구가 감지한 경고나 오류의 수

• 코드 커버리지:

  • 단위 테스트로 커버되는 코드의 비율

• 표준 라이브러리 사용 비율:

  • 커스텀 코드 대비 표준 라이브러리 사용 비율

• 함수 파라미터 수:

  • 각 함수가 받는 파라미터의 개수

• 코드 일관성:

  • 일관된 포매팅 사용 여부 (들여쓰기, 괄호 위치 등)

이러한 메트릭들은 수치화하여 객관적으로 측정할 수 있습니다. 하지만 각 메트릭의 '이상적인' 값은 프로그래밍 언어, 프로젝트의 성격, 팀의 가이드라인 등에 따라 달라질 수 있습니다.

또한, 이런 객관적 메트릭만으로는 코드의 전반적인 품질이나 실제 가독성을 완벽히 평가하기 어렵다는 점을 유념해야 합니다. 예를 들어, 변수명이 길다고 해서 반드시 더 명확한 것은 아니며, 주석이 많다고 해서 항상 이해하기 쉬운 것은 아닙니다.

그래도 이러한 객관적 메트릭들은 코드 품질 개선의 시작점으로 유용하게 사용될 수 있습니다. 이를 바탕으로 코드 리뷰나 리팩토링 과정에서 더 깊이 있는 분석이 이뤄질 수 있습니다.