分析软件的依赖程度可以通过以下几种方法：
静态代码分析工具
SonarQube：能够检测代码中的潜在问题，包括耦合度较高的模块之间的依赖关系。
PMD：通过静态分析检测代码中的问题，包括依赖关系。
FindBugs：用于检测代码中的潜在错误和性能问题，包括依赖相关的错误。
软件度量工具
CK Metrics：通过统计代码的各种度量指标，如模块间的调用关系、类之间的继承关系等，来评估软件系统的耦合度。
MOOD Metrics：提供软件度量功能，包括依赖性分析。
代码审查工具
Code Collaborator：协助开发团队进行代码审查，通过审查代码中的依赖关系，帮助发现潜在的耦合度问题。
Review Board：提供代码审查功能，可以查看和分析代码依赖关系。
可视化工具
CodeCity：将代码的结构和依赖关系以可视化的方式呈现，帮助开发人员更直观地了解软件系统中模块之间的耦合程度。
CodeMaat：提供代码依赖关系的可视化分析。
命令行工具
JDepend：通过命令行工具分析项目的依赖关系，生成包含包名、类数、抽象类数、传入耦合、传出耦合等信息的报告。
Python工具
PyDepend：专注于Python项目的依赖分析，能够可视化项目依赖关系、检测循环依赖、分析代码复杂度并生成依赖报告。
其他工具
ProcessMonitor：可以捕获系统信息并进行筛选，分析软件依赖的DLL文件。
建议
选择合适的工具：根据项目类型和团队习惯选择合适的工具，可以提高依赖分析的效率和准确性。
定期分析：随着项目的发展，依赖关系可能会发生变化，定期进行依赖分析有助于及时发现和解决问题。
综合评估：结合依赖性和可扩展性指标，全面评估软件的独立性和可维护性。
通过上述方法，可以有效地分析软件的依赖程度，从而优化软件设计和测试，提高软件的质量和稳定性。