De codecomplexiteitsmeting van 15 wijst op een matige tot hoge mate van complexiteit in je codebasis. Dit kan invloed hebben op de testbaarheid, onderhoudbaarheid en uitbreidbaarheid van je code. Hier is een analyse en gerichte aanbevelingen: Analyse van de complexiteit: - Een cyclomatische complexiteit van 15 betekent dat er veel verschillende paden door je code lopen, wat het schrijven en onderhouden van unittests bemoeilijkt. - Complexe functies of methoden met meerdere beslissingspunten, geneste lussen en condities verhogen de testkosten en de kans op bugs. Invloed op unittesten: - Moeilijk te dekken alle paden volledig, wat kan leiden tot onvolledige testdekking. - Het identificeren van randgevallen en het controleren van alle codepaden wordt uitdagender. - Meer complexe tests zijn nodig om verschillende scenario's te simuleren. Begeleiding en strategieën: 1. **Refactoriseer de code:** - Splits grote functies op in kleinere, enkelvoudige taken. - Verminder geneste condities door vroegtijdige returns of het gebruik van helperfuncties. - Gebruik ontwerpprincipes zoals Single Responsibility Principle (SRP) om de code overzichtelijker te maken. 2. **Gebruik testvriendelijke patronen:** - Implementeer Dependency Injection om afhankelijkheden te scheiden en isolatie in tests te verbeteren. - Maak gebruik van mocks en stubs voor externe systemen en complexe afhankelijkheden. 3. **Focus op kernpaden:** - Identificeer de meest kritieke paden en richt je daarop bij het opstellen van je tests. - Voeg testgevallen toe voor randgevallen en uitzonderingssituaties. 4. **Automatiseer en integreer testproces:** - Gebruik geautomatiseerde testtools en continuous integration (CI) pipelines om testdekking te monitoren en te verbeteren. 5. **Gebruik codeanalyse- en dekkingshulpmiddelen:** - Tools zoals SonarQube, JaCoCo of Coveralls kunnen je helpen om ongeteste paden en code met hoge complexiteit te identificeren. 6. **Documenteer complexe logica:** - Zorg voor duidelijke documentatie en commentaar bij ingewikkelde stukjes code, waardoor tests makkelijker te schrijven en te begrijpen zijn. Door deze stappen te volgen, verlaag je de complexiteit van je code, verbeter je de testbaarheid en zorg je voor een meer robuuste en onderhoudbare codebasis met een hogere testdekking.

Op basis van je codecomplexiteitsmetriek van 15 (wat over het algemeen als **laag tot matig** wordt beschouwd), zijn hier concrete analyses en strategieën: ### 📊 Impact op Unittesten - **Positief**: Met een complexiteit van 15 zijn de meeste codepaden waarschijnlijk goed te testen met standaard unittest-technieken - **Uitdaging**: Toch kunnen geïsoleerde complexe methoden (bijv. met geneste conditionals/lussen) leiden tot: - Veel testgevallen voor één functie - Moeilijk te isoleren dependencies - Brittle tests die bij refactoring breken ### 🔧 Vereenvoudigingsstrategieën 1. **Refactoring naar Single Responsibility** ```python # Voor complexe functie def verwerk_gebruikersdata(gebruiker): # Split in specialistische functies valideer_gebruiker(gebruiker) bereken_statistieken(gebruiker) sla_op_in_database(gebruiker) ``` 2. **Vervang Conditionals door Polymorfisme** ```python # In plaats van lange if/else chains class VerwerkStrategy(ABC): @abstractmethod def verwerk(self, data): pass class TypeAVerwerk(VerwerkStrategy): ... class TypeBVerwerk(VerwerkStrategy): ... ``` 3. **Extract Method voor Complexe Logica** - Isoleer berekeningen/beslissingsbomen in aparte functies - Gebruik descriptieve namen voor leesbaarheid ### 🧪 Testbaarheid Verbeteren 1. **Dependency Injection** ```python # Slecht: directe dependencies def send_notification(user): email_service = EmailService() # Moeilijk te mocken # Beter: injecteer dependencies def send_notification(user, email_service): email_service.send(user.email) ``` 2. **Interface Segregation** - Creëer kleine, gefocuste interfaces - Maakt mocking eenvoudiger in tests 3. **Test-Helpers Creëren** ```python # Factory voor testdata def create_test_user(**overrides): defaults = {"naam": "Test", "email": "test@voorbeeld.nl"} return {**defaults, **overrides} ``` ### ✅ Uitgebreide Testdekking Garanderen 1. **Test Pyramid Toepassen** - 70% Unit tests (geïsoleerde logica) - 20% Integration tests (samenwerkende componenten) - 10% E2E tests (kritieke gebruikerspaden) 2. **Coverage Metriek + Condition Coverage** ```bash # Naast line coverage ook branch coverage meten pytest --cov --cov-branch ``` 3. **Boundary Value Analysis** - Test edge cases bij numerieke inputs - Test lege/null waarden - Test ongeldige statussen ### 🛠️ Praktische Stappen 1. **Identificeer Hotspots** - Gebruik tools (bijv. Radon) om complexe functies (>10) te vinden - Focus refactoring daar 2. **Test-Driven Refactoring** - Schrijf eerst tests voor bestaande gedrag - Refactor dan met vertrouwen 3. **Continuous Refactoring** - Houd complexiteit laag tijdens ontwikkeling - Code reviews met focus op testbaarheid ### 📈 Monitoring - Houd cyclomatische complexiteit < 10 per functie - Streef naar >80% test coverage - Meet defect escape rate naar productie Door deze aanpak systematisch toe te passen, kun je: - Complexiteit reduceren naar <10 - Testsnelheid verbeteren - Onderhoudskosten verlagen - Refactoring veiliger maken Wil je dat ik dieper inga op een specifiek aspect van je codebase?