评价软件代码质量是一个多维度的过程，需要结合定量和定性的方法。以下是综合多个权威来源的评价维度及具体方法：

一、核心评价维度

功能性

- 需求满足度：

代码是否准确实现需求规格说明书中的功能，通过功能测试对比实际输出与预期输出。

- 边界情况处理：能否妥善处理异常输入（如无效日期、空值）和系统边界条件，通过设计全面的测试用例验证。

可维护性

- 代码是否易于修改或扩展，是否遵循编码规范（如命名规范、注释规范）。

- 代码结构是否清晰，模块划分是否合理（高内聚低耦合）。

可扩展性

- 是否通过预留接口或设计模式实现功能扩展，新增功能时对原有代码的修改量。

健壮性/鲁棒性

- 异常处理能力（如网络中断、文件损坏）和恢复能力（如系统崩溃后重启恢复）。

二、其他重要指标

执行效率：

代码运行时间、资源占用（如内存、CPU）。

空间复杂度：代码占用的存储空间，避免冗余数据结构。

可读性：代码是否简洁明了，是否符合编码规范（如函数长度、注释详尽度）。

可测试性：是否支持单元测试和集成测试，测试覆盖率是否达标。

三、评价方法与实践

代码审查（Code Review）

通过非匿名的同行评审，关注细节缺陷、技术选型合理性及编码规范遵循情况。

自动化测试

编写单元测试、集成测试，使用测试框架（如JUnit、pytest）覆盖核心功能及边界条件。

性能测试

模拟高并发、大数据量场景，评估系统稳定性及资源利用率。

长期观察

通过持续集成/持续部署（CI/CD）系统，观察代码在实际运行环境中的表现。

四、注意事项

避免单一维度评价：

单纯追求代码行数减少（规模）可能导致可读性和维护性下降，需平衡复杂度与简洁性。

鼓励积极反馈：在代码评审中，应关注编码态度（如是否主动修复潜在问题）而非仅评价结果。

通过以上维度及方法的综合评估，可以全面判断软件代码的质量，并为持续改进提供依据。