코드 복잡도와 품질 측정 - 객관적 지표 활용하기

코드 품질을 측정하는 이유

코드 품질은 주관적일 수 있습니다. 40년간 코드 품질을 관리해온 저로서는 객관적 지표가 논의의 기반을 제공한다고 확신합니다. 측정하지 않으면 개선할 수 없습니다. 하지만 지표에 맹목적으로 의존하지 마세요. 지표는 도구일 뿐입니다.

복잡도 지표

Cyclomatic Complexity: 분기(if, switch, loop)의 수를 측정합니다. 10 이하가 권장됩니다. Cognitive Complexity: 인간이 이해하기 어려운 정도를 측정합니다. Lines of Code(LOC): 함수, 파일이 너무 크면 분할을 고려합니다. Nesting Depth: 깊은 중첩은 읽기 어렵습니다.

커버리지와 테스트 지표

코드 커버리지: 테스트가 실행하는 코드 비율입니다. 100%가 목표가 아닙니다. 의미 있는 테스트가 중요합니다. 브랜치 커버리지가 라인 커버리지보다 유용합니다. 뮤테이션 테스팅은 테스트 품질을 검증합니다.

품질 도구

SonarQube: 정적 분석, 기술 부채 측정, 게이트 설정. CodeClimate: 품질 등급, 유지보수성 측정. Codacy: 자동화된 코드 리뷰. 언어별 린터: ESLint, Pylint, RuboCop. 이러한 도구를 CI에 통합하여 자동화합니다.

지표 활용 조언

지표를 KPI로 강제하면 역효과가 납니다. 게이밍(지표만 맞추려는 행동)이 발생합니다. 트렌드를 관찰합니다. 절대값보다 추이가 중요합니다. 팀과 함께 기준을 정합니다. 지표는 대화의 시작점입니다. 맥락 없이 숫자만 보지 마세요.