L'auteur analyse deux projets open source : DevDash (un de ses projets) et Kubernetes. Son analyse concerne essentiellement la complexité et son évolution. Il utilise git et awk.

L'auteur propose de mesurer le nombre de lignes de changement (ajout / suppression) par fichier pour les classer. Ceux qui changent beaucoup sont susceptibles d'être les plus complexes.
Il expose plusieurs autres points très intéressants.

L'auteur recommande d'utiliser d'abord les métriques les plus simples :

• nombre de lignes de code (LOC)
• la forme du code (indentation)
• le couplage structurel (couplage de contenu - le module A modifie le contenu du module B - et couplage commun - les modules modifient des variables globales)
• le couplage logique

Les autres métriques (dont la complexité cyclomatique) peuvent être utiles si elles sont beaucoup trop grandes.

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Même avec des données peu abondantes (tout est relatif quand même, l'auteur parle de moins de 100 000 éléments), la complexité des algorithmes de recherche compte