Для оценки надёжности программы можно использовать несколько ключевых метрик: - **Тестовое покрытие** – процент кода, покрытый тестами (unit, integration, e2e). Пример с `pytest-cov`: ``` pytest --cov=my_module tests/ ``` - **Статический анализ** – проверка кода линтерами (flake8, pylint) и анализаторами (mypy, bandit). - **Частота ошибок** – мониторинг исключений (Sentry, логи). - **Время безотказной работы** (uptime) – метрики из мониторинга (Prometheus, Grafana). - **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%