ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ANTLR ДЛЯ АНАЛИЗА МЕТРИК ХОЛСТЕДА В ЯЗЫКАХ PYTHON И BML
Статьи на боковой панели
Главная статья
Аннотация
В данной статье рассматривается использование ANTLR (Another Tool for Language Recognition) для анализа исходного кода, написанного на языках Python и BML (BlockSet Modeling Language), с целью автоматизированного подсчета метрик Холстеда. Описан процесс создания грамматик для языков Python и BML и использования ANTLR для генерации парсеров, которые позволяют построить синтаксическое дерево. На основании этого дерева производится автоматизированный подсчет операторов и операндов, необходимых для вычисления ключевых метрик. В статье приводятся примеры реализации на языке Python, а также выделено преимущество автоматизации подсчета метрик в сравнении с ручным подходом. Применение ANTLR обеспечивает точность и стандартизацию анализа исходного кода программы, что особенно важно для оценки эффективности различных инструментов разработки веб-приложений. Проведенное исследование демонстрирует, как можно использовать синтаксический анализатор для объективного сравнения языков Python и BML, измерения сложности и объема кода.
Подробнее
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
Неисключительные права на статью передаются журналу в полном соответствии с Лицензией Creative Commons By-NC-SA 4.0 (Международная)