En Q2BSTUDIO transformamos archivos de código fuente en elementos medibles para obtener información accionable y detectar patrones que indiquen vulnerabilidades potenciales y errores derivados de prácticas de programación. Medir el código permite priorizar refactorizaciones, pruebas y revisiones de seguridad, esenciales cuando ofrecemos servicios de software a medida y aplicaciones a medida.

Algunas métricas habituales para evaluar la calidad del código incluyen: número de líneas de código, número de funciones anidadas, número de recursiones, número de funciones definidas, número de clases definidas, número de métodos dentro de una clase y la complejidad ciclomatica. Estas medidas facilitan comparaciones entre módulos sin depender únicamente del tamaño.

La complejidad ciclomatica es una métrica clave propuesta por T.J. McCabe en 1976 que cuantifica la complejidad basada en la estructura del flujo de control. Se define usualmente como M = E - N + 2P, donde E es el número de aristas del grafo de flujo, N es el número de nodos y P es el número de componentes conectados. Por ejemplo, un fragmento de código con tres puntos de decisión como tres sentencias condicionales anidadas sigue teniendo tres decisiones, lo que implica cuatro rutas independientes que deben probarse, aunque la disposición de las ramas cambie. Herramientas como pylint permiten calcular automáticamente esta métrica en proyectos Python, integrándose en pipelines de calidad.

En un experimento práctico conviene mantener el conjunto de características al mínimo viable para poder extraerlas con herramientas sencillas como grep, awk, cut, sed y pylint. Con los datos extraídos se construye un dataset con columnas para cada métrica y filas por archivo fuente. A partir de ahí se puede aplicar reducción de dimensión con PCA para optimizar el número de características y usar técnicas de agrupamiento como K-Means para identificar módulos similares, generar un heat map y obtener una vista global de la estructura del código.

Además de métricas estáticas, incorporamos análisis orientados a seguridad y rendimiento para complementar la evaluación: detección de patrones inseguros, puntos de complejidad que dificultan el mantenimiento y lugares con alta probabilidad de errores. Esto es especialmente relevante cuando desarrollamos soluciones integradas que combinan inteligencia artificial y ciberseguridad, por ejemplo al diseñar agentes IA o aplicar ia para empresas.

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software que ofrece servicios integrales: desarrollo de aplicaciones a medida, software a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones con power bi. Si necesitas mejorar la calidad y seguridad de tu base de código o crear una nueva aplicación robusta y escalable podemos ayudarte, desde la automatización de procesos hasta la implementación de agentes IA y servicios gestionados en la nube. Conoce nuestras capacidades en desarrollo de aplicaciones a medida en aplicaciones a medida y explora nuestros proyectos de inteligencia aplicada en inteligencia artificial.

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