代码维护性智能评估报告生成器

代码维护性评估报告

总体评分

70/100

详细评估结果

代码复杂度

• 得分：92/100
• 分析：
  • 评估范围：当前模块包括 1 个数据类、1 个业务类（含 4 个方法）与 1 个顶层函数。
  • 圈复杂度（McCabe）按函数计算：
    • RiskEngine.init: 1（无分支）
    • RiskEngine.evaluate_order: 5（4 个 if 分支 + 1 基线）
    • RiskEngine._risky_combo: 2（生成式隐式迭代 + 1 基线）
    • RiskEngine._decision: 3（2 个 if 分支 + 1 基线）
    • quick_eval: 1（无分支）
    • 最大圈复杂度：5（evaluate_order）
    • 平均圈复杂度：2.4（(1+5+2+3+1)/5）
  • 嵌套深度（ND）：各函数最大嵌套深度均为 1（无多层嵌套）
  • 函数长度（LOC，非空非注释）：evaluate_order ≈ 21 行（中等）
  • 认知复杂度（近似）：evaluate_order ~4（顶层多条规则判断）
  • 结论：分支数量与嵌套控制良好，复杂度总体较低；但 evaluate_order 在同一层面聚合多条规则，认知负担偏高。
• 建议：
  • 将 evaluate_order 按规则拆分为独立子函数（示例：risk_from_blacklist、risk_from_amount、risk_from_country、risk_from_items、risk_from_attempts），主流程仅负责聚合分数与原因列表，降低认知复杂度。
  • 引入规则注册与迭代执行（列表/字典映射或策略模式），用数据驱动减少显式 if 数量，进一步降低圈复杂度与认知复杂度。
  • 保持每个子规则函数的单一职责和短小（<15 LOC，分支≤2），避免未来规则增长导致复杂度上升。

评分标准（透明化）：

• 最大圈复杂度≤5：不扣分；6-10：每超 1 扣 7 分；>10：额外扣 10 分/点
• 平均圈复杂度≤3：不扣分；每超 1 扣 10 分
• 最大嵌套深度≤2：不扣分；每超 1 扣 5 分
• 最长函数 LOC≤20：每超 1 行扣 1 分（封顶 10 分）
• 本样本：仅因 evaluate_order ~21 LOC 扣 1 分，综合得分 92

模块化程度

• 得分：60/100
• 分析：
  • 模块边界与职责：
    • RiskEngine 将风险评估集中在一个方法 evaluate_order 中，规则内聚性较好，但缺乏进一步解耦（规则未模块化）。
    • _risky_combo 与 _decision 作为辅助方法，具备一定的内部封装。
  • 配置与可扩展性：
    • 黑名单、国家风险、阈值硬编码在 init 中，TODO 提示需改为可配置；当前缺少配置来源与注入机制。
  • 耦合性：
    • quick_eval 内部直接实例化 RiskEngine 并构建 Order，入口与业务引擎耦合，限制复用与测试替换（缺少依赖注入）。
  • 接口设计：
    • evaluate_order 接收 Order，返回 dict（包含 score、action、reasons），语义清晰；但规则集合不可插拔，扩展需要修改核心方法。
  • 结论：整体结构清晰但规则聚合在单点，配置硬编码，入口紧耦合，扩展性与可替换性一般。
• 建议：
  • 规则解耦与策略化：
    • 建立 IRule 接口（例如：evaluate(order) -> (score_delta, reason)），将各规则独立成类/函数并注册至 RiskEngine，通过迭代执行聚合结果。
    • 允许按环境或业务线动态组合规则（提高可扩展性与可测试性）。
  • 配置外置与依赖注入：
    • 将阈值、黑名单、country_risk 外置至配置（文件/环境变量/参数），通过构造函数注入或配置加载器，减少硬编码耦合。
  • 降低入口耦合：
    • quick_eval 支持传入已有 RiskEngine 或配置对象；入口仅负责校验与转换，具体评估交由引擎。
  • 清晰的模块分层建议：
    • dto（Order）/ rules（单个规则实现）/ engine（聚合器与决策）/ config（配置加载）/ api（入口适配），提升内聚、降低耦合。

评分标准（透明化，四项各 20 分，总 100 分）：

• 模块边界清晰与单一职责：10/20（规则聚合在一个方法，边界未细化）
• 规则解耦与可插拔性：5/20（无策略或注册机制）
• 配置外置与依赖注入：5/20（硬编码，存在 TODO）
• 入口与业务解耦：10/20（quick_eval 紧耦合，但接口简单）
• 辅助封装（私有方法）：15/20（有 _risky_combo、_decision）

文档完整度

• 得分：58/100
• 分析：
  • Docstring 覆盖：
    • RiskEngine 类有总体说明与维护提示；evaluate_order、quick_eval 有简短 docstring；私有方法缺少 docstring。
  • 注释质量：
    • 规则处有简要中文注释，便于理解；但缺少参数、返回值说明与示例。
  • 类型标注：
    • 使用了 dataclass 与 typing（Dict、Any、Optional、List），类型标注较好；返回 dict 未定义结构类型（可自定义 TypedDict/Protocol）。
  • 外部文档与使用示例：
    • 有简单 main 演示，但缺少更系统的使用说明、配置说明与规则文档。
  • 结论：基础文档与类型标注良好，但方法级文档不完整、返回结构未明确、规则与配置说明不足。
• 建议：
  • 完善方法级 docstring（参数、返回、异常、示例）：
    • evaluate_order：说明评分规则、阈值含义、返回结构（字段与取值范围）。
    • _risky_combo、_decision：补充目的与输入输出说明。
  • 返回结构类型化：
    • 定义 TypedDict（例如 EvaluationResult）或 dataclass 返回，提升可读性与稳定性。
  • 规则与配置文档：
    • 在类或模块级文档中描述各规则权重、阈值意义、配置来源与变更流程。
  • 使用指南：
    • 增加 quick_eval 入参校验约束（必填字段、类型），并在说明文档中给出多场景示例。

评分标准（透明化）：

• Docstring 覆盖与完整性：30/50（有但不完整）
• 注释质量：8/15（规则注释简要）
• 类型标注：13/15（良好，返回未类型化）
• 外部/使用文档：7/20（有演示但缺少系统说明）
• 合计：58

综合建议

• 优先级1（结构与复杂度）：将每条规则拆分为独立子函数或策略对象，并由引擎聚合执行；这样既降低认知复杂度，又提升可扩展性与可测试性。
• 优先级2（配置与耦合）：外置阈值、黑名单和国家风险配置，通过构造函数或配置加载器注入；调整 quick_eval 支持传入引擎或配置，减少紧耦合。
• 优先级3（类型与文档）：为评估结果定义稳定的类型（TypedDict/dataclass），补齐方法 docstring 与规则/配置说明；提供多场景使用示例与参数校验规范。
• 质量目标对齐（ISO/IEC 25010 维护性子特征）：
  • 可分析性：规则与配置文档化、返回类型明确；
  • 可修改性：策略化规则与外置配置降低改动范围；
  • 可测试性：规则拆分与依赖注入便于单测与集成测；
  • 可重用性：入口与引擎解耦、类型稳定更利于复用。

综合结论：代码在复杂度控制方面表现良好，但模块化与文档完整性存在明显提升空间。通过规则解耦、配置外置与类型/文档完善，整体维护性预计可提升至 80+。