对于特定的人,在大致时间段里他所能写的、确定质量的代码基本上应该是个确定值。
这点似乎显而易见,但事实上大多时候却总是被忽视。
如果项目负责人总是认可上面的基本点,那么任何项目的日程就应该以此为前提,而不是以此为变量。
假设说一个项目被估计为1万行(SLOC),团队平均每人每天可以写100行代码,如果团队中有5个人,那么就应该至少为编码保留20整天。
说到这里,为避免误解,要区分一下编码速度和生产率这两个概念。
项目管理中常用的一个数据被称为生产率,用代码行计算时,会被表示为SLOC/MM。
这个值用于表示平均每人月的代码产出。
其基本算法是规模除以项目所用的人月,而项目所用的人月中包含了设计、测试、修Bug等时间,至于包不包含需求、管理等的时间往往因人而异。
这个值有意义,但受项目时间分配比率影响较大,浮动空间也大。
而编码速度单纯指个人为编写完成某个功能(经过自己的测试),而每天写的代码。
这时代码中一定是有Bug的,所以这个值仍然有浮动空间,但已经可以收的很窄,并且在短期内不太可能发生太大的变化。
所以这个值应该更有意义。
我试图调查编码速度,但实在找不到什么资料。眼下可以做到的是:
- 通过找到生产率的数据,假设编码的时间为1/3,这样可以概算出一份编码速度的值。
- 找到一份不同语言间的比例值。
- 定性分析一下一般的情形。一般的情形是指:没有太难的待研究课题,比如排序算法速度优化20%,大致知道怎么完成既定功能的情形。
下面是上述总结和分析的结果,希望有人愿意分享更多信息,也把这个数据做的更精确点。
按照生产率概算的编码速度
(生产率数据来自《软件估算--黑匣子揭秘》,概算的数据是我算的,我也找不到编码的语言究竟是什么,Sorry。)
不同语言间的比例值
(这个比例值用来描述,不同语言的等价性,数据源同上)
假如这是真的,那么用后面三种语言,编码速度会提高2.5倍。我自身对此表示怀疑,至少C++,C#以及Java应该是不同的,但数据确实没摘录错。
定性分析
为了做定性分析需要假设一些前提:
- 没有特别的难题(比如:优化性能,API文档不全,也要排除研究型项目)。
- 不用拷贝粘贴大法。
- 去除项目交流,会议等,每天有6个小时可以全身心写程序。
- 假设主要语言是C/C++,C#,Java。
如果我们进一步假设,上限是1分钟可以写一行程序,那么编码速度的上限值是:360SLOC/天。
如果我们认为编码速度有10倍差异,那么下限值是36SLOC/天。
也就是说编码速度的区间是36~360SLOC/天。
从我个人的角度看,我感觉这个范围是可用的,360SLOC/天绝对是个上限值。所以我个人是不相信上述表中超过360部分的数字的,除非把html也算进来。
PS:干这事的一个感觉:
这活太费劲,越做感觉要做的事越多。
我对上述摘录的有些数据很是有些怀疑,但也找不大更合适的数据来反驳。比如:C#和C++的比例不应该是1:1啊。
这事实在应该科研机构或者大学干,但又找不到国内那个机构或学校干了这事,这是软实力啊。
自己这个算抛砖引玉吧,有对第一个表格进行补充的数据的话,可以直接回下。
补充一点:
看了些评论,发现很多人在说代码行不好的地方,这个反倒是不用讲的。
因为代码行不好的地方确实如大家所说,甚至更多。
任何一种度量方法必然有其限度,超过即是错误。
关键是当事人要把握数据究竟应该怎么用。
好比说用代码行度量个人不太行,但完全不度量同样也是不行。
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