【摘要】：代碼異味是軟件中由于設(shè)計(jì)缺陷或不良編碼習(xí)慣而導(dǎo)致深層次質(zhì)量問(wèn)題的代碼癥狀。與一般代碼缺陷不同,代碼異味不一定直接導(dǎo)致軟件運(yùn)行錯(cuò)誤,但引起可讀性、可理解性、效率等方面的質(zhì)量問(wèn)題,造成軟件維護(hù)難度隨之增加。因此,亟需對(duì)代碼異味進(jìn)行評(píng)估與檢測(cè),以改善軟件質(zhì)量、節(jié)約維護(hù)成本。目前,代碼異味的研究面臨著若干挑戰(zhàn)。一方面,程序員對(duì)代碼異味的識(shí)別偏于主觀,缺乏有效的檢測(cè)工具。另一方面,除程序結(jié)構(gòu)方面的代碼異味之外,現(xiàn)有研究工作缺乏對(duì)更多類別代碼異味的研究。對(duì)此,本文通過(guò)挖掘開(kāi)源軟件的維護(hù)歷史,評(píng)估和檢測(cè)影響軟件可維護(hù)性的代碼異味。首先,本文實(shí)現(xiàn)了一種基于度量的代碼異味檢測(cè)技術(shù),并評(píng)估了代碼異味對(duì)軟件可維護(hù)性的影響程度。其次,鑒于Python等動(dòng)態(tài)類型語(yǔ)言的流行以及用戶對(duì)軟件性能的要求日益提高,本文提出了動(dòng)態(tài)類型使用和性能表現(xiàn)兩方面的代碼異味,并分別對(duì)代碼異味的檢測(cè)技術(shù)和危害程度展開(kāi)研究。本文主要貢獻(xiàn)總結(jié)如下:(1)針對(duì)代碼異味檢測(cè)技術(shù)的有效性問(wèn)題,結(jié)合三種閾值策略構(gòu)建了基于度量的代碼異味檢測(cè)工具(Pysmell),根據(jù)軟件維護(hù)歷史評(píng)估了三種閾值策略的檢測(cè)效果并衡量了代碼異味對(duì)軟件可維護(hù)性的影響程度。結(jié)果表明,該工具能有效檢測(cè)10種程序結(jié)構(gòu)代碼異味,且代碼異味與代碼變更和缺陷顯著相關(guān)。(2)針對(duì)動(dòng)態(tài)類型使用的代碼異味問(wèn)題,提出了6種動(dòng)態(tài)類型濫用的代碼異味,實(shí)現(xiàn)了對(duì)動(dòng)態(tài)類型代碼異味的檢測(cè)方法,結(jié)合定量和定性分析調(diào)查了動(dòng)態(tài)類型代碼異味的特征并評(píng)估了在軟件維護(hù)歷史中這些代碼異味與缺陷的關(guān)聯(lián)性。結(jié)果表明,程序員一般在軟件的前期開(kāi)發(fā)階段就引入了動(dòng)態(tài)類型代碼異味,且絕大部分的動(dòng)態(tài)類型代碼異味可能導(dǎo)致軟件缺陷。(3)針對(duì)影響軟件性能表現(xiàn)的代碼異味問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)了性能問(wèn)題代碼異味的定位方法(Speedoo),其目的是對(duì)軟件中所有函數(shù)的優(yōu)化優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排序。本文基于開(kāi)源軟件的性能優(yōu)化歷史對(duì)該方法的有效性和效率進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果表明,Speedoo定位性能問(wèn)題代碼異味的有效性比基于剖析的定位工具YourKit高出2到3倍,且能適用于大規(guī)模的軟件系統(tǒng)。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.53
【圖文】：

為了調(diào)查這個(gè)假設(shè)是否成立，我們?cè)冢牵椋簦龋酰馍鲜占隋澹保埃秱�(gè)收藏?cái)?shù)最多的逡逑開(kāi)源Ｐｙｔｈｏｎ項(xiàng)目語(yǔ)料庫(kù)，包含了３．５ＭＬＯＣ代碼和２５，８８２個(gè)Ｐｙｔｈｏｎ文件。我們從這逡逑些項(xiàng)目中提取出策略框架中的所有度量數(shù)據(jù)集，最終每個(gè)度量的分布如圖３．１所逡逑不。度量值的分布均遵循冪律分布：絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)的分布集中于一小部分值逡逑空間內(nèi)。為此，本章采用的基于統(tǒng)計(jì)的閾值策略參考了邋Ｆｏｎｔａｎａ等人提出的數(shù)據(jù)逡逑驅(qū)動(dòng)方法［１１８］。方法分為兩個(gè)步驟：逡逑第一步，按照非參數(shù)化過(guò)程丟棄對(duì)制定閾值無(wú)用的數(shù)據(jù)點(diǎn)集合。在１０６個(gè)逡逑Ｐｙｔｈｏｎ項(xiàng)目的度量值分布中，度量值的分布呈現(xiàn)的普遍規(guī)律是：當(dāng)度量值較小逡逑時(shí)，多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)落在該分布區(qū)域，即數(shù)據(jù)點(diǎn)的頻率高，例如ＰＡｉ？度量表示的函逡逑數(shù)參數(shù)個(gè)數(shù)通常是１－３；隨著度量值變大，數(shù)據(jù)分布越來(lái)越稀疏，即數(shù)據(jù)點(diǎn)的頻逡逑率變小，例如度量值在１０以上的概率很小，這些異常度量值很可能暗示了逡逑代碼異味。因此，那些頻率很高的度量值區(qū)域上的數(shù)據(jù)點(diǎn)失去了研究意義，故逡逑而要丟棄那一部分度量值區(qū)域上的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

邐２逡逑基于訓(xùn)練機(jī)的閾值策略）開(kāi)發(fā)出了一個(gè)代碼異味檢測(cè)工具，名為Ｐｙｓｍｅｌｌ８，能夠逡逑檢測(cè)Ｐｙｔｈｏｎ軟件中的１０種代碼異味。它的體系框架如圖３．２所示，主要包含了三逡逑個(gè)功能模塊：逡逑ＡＳＴ分析器分析了軟件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)并從中將Ｐｙｔｈｏｎ文件轉(zhuǎn)化為抽象語(yǔ)法樹(shù)逡逑（ＡＳＴ）。通過(guò)遍歷抽象語(yǔ)法樹(shù)，該模塊抽取了Ｐｙｔｈｏｎ文件中的所有實(shí)體（例如逡逑類和函數(shù)），并收集了相關(guān)的度量值。逡逑閾值選擇器實(shí)現(xiàn)了三種閾值策略，計(jì)算出度量閾值。基于經(jīng)驗(yàn)的閾值是根逡逑據(jù)問(wèn)卷調(diào)查中程序員反饋的經(jīng)驗(yàn)值設(shè)定。基于統(tǒng)計(jì)的閾值選取是利用ＡＳＴ分析逡逑器模塊收集的度量值分布來(lái)提取度量的異常值作為閾值。基于訓(xùn)練機(jī)的閾值選逡逑取是基于一個(gè)足夠大的代碼異味實(shí)例庫(kù)來(lái)迭代地訓(xùn)練閾值，使得最終閾值滿足逡逑檢測(cè)準(zhǔn)確率要求。逡逑代碼異味檢測(cè)器使用了不同閾值策略計(jì)算出的閾值來(lái)檢測(cè)目標(biāo)系統(tǒng)中的每逡逑個(gè)實(shí)體是否滿足各代碼異味的檢測(cè)策略。在該檢測(cè)過(guò)程之后，該模塊將檢測(cè)結(jié)逡逑果報(bào)告給用戶，同時(shí)也將檢測(cè)結(jié)果輸出給閾值選擇器模塊中的訓(xùn)練機(jī)以便于繼逡逑續(xù)訓(xùn)練閾值。逡逑８ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｃｈｅｎｚｈｉｆｅｉ７３１／Ｐｙｓｍｅｌｌ逡逑２５逡逑

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本文編號(hào)：2719083