Как определить общую оценку надёжности программы

Для оценки надёжности программы можно использовать несколько ключевых метрик:

1. Тестовое покрытие – процент кода, покрытый тестами (unit, integration, e2e).
   Пример с pytest-cov:

   python

   Копировать

   pytest --cov=my_module tests/

2. Статический анализ – проверка кода линтерами (flake8, pylint) и анализаторами (mypy, bandit).

3. Частота ошибок – мониторинг исключений (Sentry, логи).

4. Время безотказной работы (uptime) – метрики из мониторинга (Prometheus, Grafana).

5. Регрессии – отслеживание повторяющихся багов через issue-трекер.

Пример оценки:

def calculate_reliability(test_coverage: float, bug_rate: float, uptime: float) -> float:
    return (test_coverage * 0.4 + (1 - bug_rate) * 0.3 + uptime * 0.3) * 100

Оптимальные значения:

• Покрытие >80%
• Меньше 1 критического бага на 1k строк кода
• Uptime >99.9%