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ContextLongMethod - CBSOFT 2016 - TOOLS
O documento descreve o ContextLongMethod, uma ferramenta que usa informações arquiteturais extraídas de um sistema de referência para recomendar candidatos a métodos longos. A ferramenta usa valores limiares específicos de cada interesse arquitetural da classe para identificar métodos longos. Os resultados mostraram que a abordagem tem melhor precisão e cobertura do que outras ferramentas.
ContextLongMethod - CBSOFT 2016 - TOOLS
- 1. ContextLongMethod: Uma Ferramenta Sensívelà Arquitetura para Detecção de Métodos Longos Cleverton Santos Marcos Barbosa Dósea Cláudio Nogueira Sant’Anna clevertonmaggot@gmail.com, dosea@ufs.br, santanna@dcc.ufba.br Universidade Federal de Sergipe Universidade Federal da Bahia TOOLS 2016 Maringá, Setembro 2016
- 2. Introdução • A erosãodo design é percebida pela surgimento progressivo de anomalias no código. • Métodos longos estão entre as anomalias de código mais comuns independente do domínio da aplicação.
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- 4. Introdução • Estratégias automáticaspara revisão de código são baseadas em métricas coletadas do código. – Valores limiares Genéricos; – Executadas ao final da codificação;
- 5. ContextLongMethod É um sistemade recomendação que extrai conhecimento do design de um sistema referência e utiliza-o para recomendar candidatos a métodos longos para o desenvolvedor.
- 6. Interesse Arquitetural 1. Papelarquitetural da classe. 2. Design do código da aplicação
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- 8. ContextLongMethod • Plug-in parao Eclipse • Abordagens disponibilizadas: a) Valor limiar genérico. b) Valor limiar genérico extraído do design de um sistema de referência. c) Valores limiares para cada interesse arquitetural extraídos do design de um sistema de referência
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- 10. ContextLongMethod • Valores Limiarespor Interesse Arquitetural – O papel arquitetural da classe – O design do código da aplicação
- 11. ContextLongMethod • Identificação dosMétodos Longos
- 12. Exemplo de Uso •Preferências do Plug-in
- 13. Exemplo de Uso •Métodos Longos Identificados
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- 15. Avaliação • Nove versõesdo sistema MobileMedia – Versão 01 como Sistema Referência – Comparação com resultados de Paiva et al. (2015) • inFusion, JDeodorant e PMD • feature envy, god class e god method – Precision, Recall e F-Score
- 16. Avaliação • Resultados Precisão (%)Cobertura (%) % F-Score Paiva et al. (2015) inFusion 100 26 41,27 Jdeodorant 35 50 41,18 PMD 100 26 41,27 ContextLongMethod 45 LOC/Método 96 47 63,10 Percentil 75 27 100 42,52 Percentil 90 56 95 70,46 Percentil 75 + interesse 32 100 48,48 Percentil 90 + interesse 60 89 71,68
- 17. Considerações Finais • Estendendoa utilização das informações contextuais para detecção de outros code smells. • Aprimorando o algoritmo que recupera informações do design do sistema referência. • Plug-in open source – https://github.com/marcosdosea/ContextSmellDetector
- 18. ContextLongMethod: Uma Ferramenta Sensívelà Arquitetura para Detecção de Métodos Longos Cleverton Santos Marcos Barbosa Dósea Cláudio Nogueira Sant’Anna clevertonmaggot@gmail.com, dosea@ufs.br, santanna@dcc.ufba.br Universidade Federal de Sergipe Universidade Federal da Bahia TOOLS 2016 Maringá, Setembro 2016