Inter-relação entre smells - uma análise de Large Class, Complex Class e Clone

• Autor(a) principal: Paulo Sobrinho, Elder Vicente de
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
• Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/24948; http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.1231
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE; Manutenção de Software; Software Maintenance; Re-engenharia de Software; Software Reengineering; Bad Smells; Computação; Engenharia de software; Refatoração de software; Software - Manutenção

Bad smells descrevem possíveis problemas no código, apontando potenciais oportunidades de refatoração. Diversos estudos empíricos evidenciaram que os bad smells têm um negativo impacto na compreensão e manutenção dos projetos de software. Consequentemente, a identificação de bad smells recebeu atenção de pesquisadores que propuseram várias abordagens de detecção e reestruturação. Contudo, a inter-relação da ocorrência no código dos diferentes tipos de bad smells ainda é carente de estudos, especialmente, aqueles focados na quantificação desta inter-relação. Assim, este trabalho descreve e apresenta um estudo empírico sobre a inter-relação dos bad smells: Large Class, Complex Class e Duplicate Code. Como um dos principais resultados da inter-relação, destacamos que existem "padrões de ocorrência" entre estes smells, por exemplo: na co-ocorrência dos smells Large Class e Complex Class, os clones são predominantemente intra-classe. Também apresentamos um estudo da cronologia de smells, que é caracterizada pelo rastreamento da ancestralidade de uma dada entidade que apresenta algum smell. Os resultados indicam que, após um certo período inicial de amadurecimento dos sistemas, a proporção de classes sem smell é maior do que a quantidade com algum smell. Além disso, ao longo do ciclo de vida dos sistemas, diversas classes são excluídas e/ou migram de repositórios. Isso tem impacto nas ferramentas que auxiliam os desenvolvedores, pois elas não consideram esse fenômeno. Além disso, também demonstramos uma métrica capaz de separar as classes em grupos ("Serão Removidas" e "Não serão removidas"). Por fim, apresentamos algumas situações de smells com comportamento cíclico e que, raramente, a simples ocorrência de um dado smell se torna uma co-ocorrência. Os resultados apresentados revelaram achados que complementam o estado da arte da literatura. Portanto, destacamos que os achados têm impacto na área de bad smells, em particular no desenvolvimento de uma nova geração de ferramentas verificadoras da qualidade do código fonte.