Bewertung der Qualität objektorientierter Entwürfe - Worte-Projekt

190 A Metriken für QOOD
NOC (number of operations of a class)
NOC(c) = |{o∈O: has*(c,o)}|
Diese Zählmetriken können verfeinert werden, um spezielle Charakteristika der
Eigenschaften zu berücksichtigen. Das wird hier am Beispiel von NAC demonstriert,
bei NOC funktioniert es analog. Die erste Verfeinerung berücksichtigt den Sichtbarkeitsbereich
des Attributs (1 = public, 2 = protected, 3 = private). Diese Verfeinerung
ist praktisch, um die öffentliche Schnittstelle oder die Vererbungsschnittstelle einer
Klasse beurteilen zu können.
NAC1 (number of public attributes of a class)
NAC1 (c) = |{a∈A: has*(c,a) ∧ a.visibility = public}|
NAC2 (number of protected attributes of a class)
NAC2 (c) = |{a∈A: has*(c,a) ∧ a.visibility = protected}|
NAC3 (number of private attributes of a class)
NAC3 (c) = |{a∈A: has*(c,a) ∧ a.visibility = private}|
Die zweite Verfeinerung betrachtet die Zugehörigkeit des Attributs zur Klasse (c =
ownerScope classifier) oder zum Objekt (o = ownerScope instance). Klassenattribute tragen
in der Regel nicht so viel zur Komplexität der Methodenimplementierungen bei,
können aber andererseits erhöhte Kopplung mit sich bringen, da sie wie globale Variable
verwendet werden können.
NACc (number of class attributes of a class)
NACc (c) = |{a∈A: has*(c,a) ∧ a.ownerScope = classifier}|
NACo (number of object attributes of a class)
NACo (c) = |{a∈A: has*(c,a) ∧ a.ownerScope = instance}|
Schließlich kann auch nach lokal definierten (l = local) und geerbten (i = inherited)
Attributen unterschieden werden. Geerbte Attribute tragen in der Regel, insbesondere
bei eingeschränkter Sichtbarkeit, nicht soviel zur Komplexität einer Klasse bei
wie lokal definierte Attribute.
NACl (number local attributes of a class)
NACl (c) = |{a∈A: has(c,a)}|
NACi (number of inherited attributes of a class)
NACi (c) = NAC(c) - NACl (c) = |{a∈A: has*(c,a) ∧¬has(c,a)}|
Die Verfeinerungen lassen sich kombinieren, so dass man z. B. die Metrik NAC1,c,i als
die Anzahl der öffentlich sichtbaren, geerbten Klassenattribute einführen kann.
Weitere Verfeinerungen aus semantischer Sicht sind ebenfalls denkbar, z. B. eine
Unterscheidung in fachliche und technische Klassen oder eine Zuordnung zu Schichten
oder Aufgabenbereichen wie z. B. Benutzungsoberfläche, funktionaler Kern und
Datenhaltung. Da diese Verfeinerungen aber aufgrund der in ODEM vorliegenden
Information nicht automatisch gebildet werden können, sind hier keine Metriken
dafür definiert. Entsprechende Metriken könnten aber einem spezifischen Qualitätsmodell
hinzugefügt werden.
Metriken für Beziehungen. Zusätzlich sind die ausgehenden (efferenten) Beziehungen
der Klasse zu zählen, weil sie negative Auswirkungen auf die Knappheit haben: