你有沒有見過那種長達(dá)幾百行、邏輯錯(cuò)綜復(fù)雜的“巨無霸”函數(shù)？那樣的函數(shù)不光難讀，改起來同樣困難重重，人人唯恐避之不及。

編寫函數(shù)最重要的原則就是：別寫太復(fù)雜的函數(shù)。那什么樣的函數(shù)才能算是過于復(fù)雜？一般會(huì)通過兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來判斷，長度和圈復(fù)雜度。

長度

長度也就是函數(shù)有多少行代碼。不過不能武斷地說，長函數(shù)就一定比短函數(shù)復(fù)雜。因?yàn)樵诓煌木幊田L(fēng)格下，相同行數(shù)的代碼所實(shí)現(xiàn)的功能可以有巨大差別，有人甚至能把一個(gè)完整的俄羅斯方塊游戲塞進(jìn)一行代碼內(nèi)。

但即便如此，長度對于判斷函數(shù)復(fù)雜度來說仍然有巨大價(jià)值。在著作《代碼大全（第 2 版）》中，Steve McConnell 提到函數(shù)的理想長度范圍是 65 到 200 行，一旦超過 200 行，代碼出現(xiàn) bug 的概率就會(huì)顯著增加。

對于 Python 這種強(qiáng)表現(xiàn)力的語言來說，65 行已經(jīng)非常值得警惕了。假如你的函數(shù)超過 65 行，很大概率代表函數(shù)已經(jīng)過于復(fù)雜，承擔(dān)了太多職責(zé)，請考慮將它拆分為多個(gè)小而簡單的子函數(shù)（類）吧。

圈復(fù)雜度

“圈復(fù)雜度”是由 Thomas J. McCabe 在 1976 年提出的用于評估函數(shù)復(fù)雜度的指標(biāo)。它的值是一個(gè)正整數(shù)，代表程序內(nèi)線性獨(dú)立路徑的數(shù)量。圈復(fù)雜度的值越大，表示程序可能的執(zhí)行路徑就越多，邏輯就越復(fù)雜。

如果某個(gè)函數(shù)的圈復(fù)雜度超過10，就代表它已經(jīng)太復(fù)雜了，代碼編寫者應(yīng)該想辦法簡化。優(yōu)化寫法或者拆分成子函數(shù)都是不錯(cuò)的選擇。接下來，我們通過實(shí)際代碼來體驗(yàn)一下圈復(fù)雜度的計(jì)算過程。

在Python中，可以通過radon工具計(jì)算函數(shù)的圈復(fù)雜度。安裝命令：

pip3 install radon

假設(shè)我們有段代碼示例如下，實(shí)現(xiàn)的功能是猜數(shù)字游戲，里面有1個(gè)whilie和2個(gè)if-else分支判斷邏輯，文件名：complex_func.py。

import random
 
def guess_number():
    # 生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)作為答案
    answer = random.randint(1, 100)
 
    # 初始化猜測次數(shù)
    guesses = 0
 
    print("歡迎來到猜數(shù)字游戲！我已經(jīng)想好了一個(gè)1到100之間的數(shù)字，你需要猜出這個(gè)數(shù)字是多少。")
 
    # 開始循環(huán)，直到玩家猜中數(shù)字為止
    while True:
        # 獲取玩家的猜測
        guess = int(input("請輸入你猜測的數(shù)字："))
 
        # 增加猜測次數(shù)
        guesses += 1
 
        # 檢查玩家猜測的數(shù)字與答案的關(guān)系
        if guess < answer:
            print("你猜的數(shù)字太小了，請繼續(xù)努力！")
        elif guess > answer:
            print("你猜的數(shù)字太大了，請?jiān)僭囈淮危?)
        else:
            print(f"恭喜你，你猜對了！答案是 {answer}。你一共猜了 {guesses} 次。")
            break  # 結(jié)束循環(huán)
 
 
# 調(diào)用函數(shù)開始游戲
guess_number()

接下來我們使用radon來計(jì)算這個(gè)文件對應(yīng)函數(shù)的圈復(fù)雜度，文件名：calculate_cyclomatic_complexity.py

from radon.complexity import cc_visit
 
# 定義一個(gè)Python文件路徑
file_path = 'complex_func.py'
 
# 使用cc_visit函數(shù)計(jì)算代碼的圈復(fù)雜度
with open(file_path, 'r') as file:
    code = file.read()
    results = cc_visit(code)
    print(results)
 
# 打印結(jié)果
for result in results:
    print(result)

執(zhí)行結(jié)果：可以看到函數(shù)圈復(fù)雜度為 4。

$ python3 calculate_cyclomatic_complexity.py 
[Function(name='guess_number', lineno=3, col_offset=0, endline=27, is_method=False, classname=None, closures=[], complexity=4)]
F 3:0->27 guess_number - 4

我們接下來看另外一個(gè)完整的代碼示例，其中被計(jì)算的函數(shù)為rank()，功能是按照電影分?jǐn)?shù)計(jì)算評級，最后輸出了圈復(fù)雜度和對應(yīng)的評分等級，文件名：

get_film_score.py

import radon
from radon.complexity import cc_rank, cc_visit
 
 
def calculate_complexity(source_code):
    """
    Calculate the cyclomatic complexity of the given source code.
    Parameters:
    source_code (str): The source code to analyze.
    Returns:
    int: The cyclomatic complexity.
    str: The complexity rating.
    """
    try:
        # Visit the AST and calculate the complexity
        results = cc_visit(source_code)
        complexity = results[0].complexity
        # Get the complexity rating
        rating = cc_rank(complexity)
        return complexity, rating
    except Exception as e:
        print("Error:", e)
        return None, None
 
 
# Example usage:
if __name__ == "__main__":
    code = """
def rank(self):
    rating_num = float(self.rating)
    if rating_num >= 8.5:
        return 'S'
    elif rating_num >= 8:
        return 'A'
    elif rating_num >= 7:
        return 'B'
    elif rating_num >= 6:
        return 'C'
    else:
        return 'D'
    """
    complexity, rating = calculate_complexity(code)
    if complexity is not None and rating is not None:
        print("Cyclomatic Complexity:", complexity)
        print("Complexity Rating:", rating)

運(yùn)行結(jié)果：可以看到函數(shù)圈復(fù)雜度為 5，評級為 A。

雖然這個(gè)值沒有達(dá)到危險(xiǎn)線 10，但考慮到函數(shù)只有短短 10 行，5 已經(jīng)足夠引起重視了。

$ python3 get_film_score.py
Cyclomatic Complexity: 5
Complexity Rating: A

作為對比，我們再計(jì)算一下案例中使用bisect模塊重構(gòu)后的 rank() 函數(shù)：

def rank(self):
    breakpoints = (6, 7, 8, 8.5)
    grades = ('D', 'C', 'B', 'A', 'S')
    index = bisect.bisect(breakpoints, float(self.rating))
    return grades[index]

運(yùn)行結(jié)果：可以看到函數(shù)圈復(fù)雜度為 1，評級為 A。

$ python3 get_film_score.py
Cyclomatic Complexity: 1
Complexity Rating: A

可以看到，新函數(shù)的圈復(fù)雜度從 5 降至 1。1 是一個(gè)非常理想化的值，如果一個(gè)函數(shù)的圈復(fù)雜度為 1，就代表這個(gè)函數(shù)只有一條主路徑，沒有任何其他執(zhí)行路徑，這樣的函數(shù)通常來說都十分簡單、容易維護(hù)。

當(dāng)然，在正常的項(xiàng)目開發(fā)流程中，我們一般不會(huì)在每次寫完代碼后，都手動(dòng)執(zhí)行一次 radon 命令檢查函數(shù)圈復(fù)雜度是否符合標(biāo)準(zhǔn)，而會(huì)將這種檢查配置到開發(fā)或部署流程中自動(dòng)執(zhí)行。

到此這篇關(guān)于使用Python3實(shí)現(xiàn)判斷函數(shù)的圈復(fù)雜度的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python3函數(shù)圈復(fù)雜度內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論