プロダクトコードの複雑さを計測せよ〜5分ではじめるPhpMetrics活用リファクタリング〜

PHPカンファレンス名古屋2025

2025/02/22 17:05〜
ルーム カルテット
LT（5分）

https://fortee.jp/phpcon-nagoya-2025/proposal/87063a13-c148-4090-8d85-c57ca0d91788

Transcript

2. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 早速ですが、 質問です！
3. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 複雑なプロダクトコード、 リファクタリングしてますか？ 󰢧
4. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya リファクタリングの効果を ちゃんと測れてますか？ 󰢧
5. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya そんなあなたに・・
6. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya PhpMetricsを紹介！
7. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya ことみんです！ •所属：ウィルゲート •出身：北海道 •好きなリファクタリング ｢使ってないコードを消す｣
8. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 名古屋メシ満喫してきました！ 矢場とん ラケル
9. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 1. PhpMetrics とは？ 2. メトリクスってどうやって出してるの？ 3. リファクタリングに活用した事例 4. 今後の展望・締め 残り4分15秒で
10. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 「PhpMetrics」とは 美しく、 わかりやすい、 静的解析ツール
11. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 「PhpMetrics」とは コードを解析し 数値化した レポートを出力
12. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya PhpMetricsのメリット 5分で はじめられます
13. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya $ composer global require 'phpmetrics/phpmetrics' $ php ./vendor/bin/phpmetrics --report-html=myreport <folder-to-analyze> コマンド2回打つだけ
14. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya コマンド2回打つだけ 簡単でうれしい！ $ composer global require 'phpmetrics/phpmetrics' $ php ./vendor/bin/phpmetrics --report-html=myreport <folder-to-analyze>
15. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 出力されたレポート
16. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya コード行数
17. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya コード行数 クラス数
18. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya コード行数 クラス数 バグ指数（バグりやすさ）
19. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya これどうやって 計算してるの？
20. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya メトリクスの計算式
21. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya メトリクスの計算式 演算子 オペランド と
22. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya メトリクスの計算式 演算子 オペランド 算術演算子 +, - 比較演算子 >, == etc……
23. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya メトリクスの計算式 演算子 オペランド 算術演算子 +, - 比較演算子 >, == etc…… 変数 $a, $hoge 配列 $array[0] 関数名 etc……
24. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya メトリクスの計算式 •　　　　　と　　　　　　の、 個数 と 種類数 を使って、それぞれ計算 演算子 オペランド n1 演算子の種類数 n2 オペランドの種類数 N1 演算子の個数 N2 オペランドの個数
25. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 複雑度 バグ指数 メトリクスの計算式 ※詳しくは公式ドキュメントを読んでね
26. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya PhpMetricsで リファクタリング前後の 数値を比較してみた
27. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya リファクタ手順 1. リファクタ対象決め 2. クラスの分割方法の検討 3. テストコードの実装 4. リファクタを実装
28. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 1.リファクタ対象決め •バグ指数等が高いクラスから、いくつか ピックアップして比較検討
29. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya •全体で2番目に複雑なクラスに決定 ◦ 中〜小規模の計71メソッドがあるクラス 1.リファクタ対象決め
30. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 1.リファクタ対象決め バグ指数 4.26 •全体で2番目に複雑なクラスに決定 ◦ 中〜小規模の計71メソッドがあるクラス
31. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 1.リファクタ対象決め バグ指数 4.26 •全体で2番目に複雑なクラスに決定 ◦ 中〜小規模の計71メソッドがあるクラス 通常より4.26倍 バグになりやすい
32. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 2.分割方法の検討 •メソッド一覧をスプシに洗い出して整理 ◦ 引数や呼び出し元などを調査 •最終的なディレクトリ/ファイル構成を決定
33. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 3.テストコードの実装 •移植後の動作を担保する目的 •全メソッドにテストコードがある状態に ◦ 今回は3~4割のメソッドのテストを追加 ◦ ChatGPTを活用
34. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 4.実装 1.新しいクラスに実装&テストをコピー 2.新しいクラスを利用するように差し替え 3.古いクラスを削除
35. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya バグ指数を比較 Before After 4.26 1クラス
36. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya バグ指数を比較 Before After 4.26 9クラス 1クラス
37. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya バグ指数を比較 0.52 0.52 0.54 0.4 0.23 0.15 0.51 0.06 0.36 4.26 Before After 1クラス 9クラス
38. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya やってみた感想 •数値での判断軸が1つ増える → 対象を決めるときの参考にしやすい •リファクタ後の成果が数値で見れる → けっこう嬉しい
39. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya 今後の展望 •数値で見れることを活用して改善サイクル を回したい •社内の複数プロダクトでの活用
40. X : @kotomin_m #phpcon_nagoya Let's! 5分ではじめる PhpMetrics活用 リファクタリング！