軟件工程中代碼異味檢測方法分析

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摘要：在軟件工程中，軟件重構(gòu)具有重要意義，它可以提高軟件的可維護性、可擴展性、可重用性，進而改善軟件質(zhì)量。在軟件重構(gòu)中，代碼異味檢測是其中的重要組成部分。目前，代碼異味檢測的相關(guān)研究劃分為幾個類別。在對基于搜索的代碼異味檢測方法進行研究后，選擇決策樹算法來對四個代碼異味進行檢測，并取得不錯的效果。

關(guān)鍵詞：軟件工程；軟件重構(gòu)；代碼異味；決策樹

0引言

隨著計算機科學(xué)的進步和發(fā)展，越來越多的行業(yè)和領(lǐng)域中需要使用計算機技術(shù)，各個行業(yè)的相關(guān)軟件也相繼被開發(fā)出來。蘋果商店的應(yīng)用超過了百萬，桌面軟件和專業(yè)軟件數(shù)量更多。在軟件開發(fā)中維護費用是開發(fā)成本的2-100倍[1]。因此，為了降低軟件開發(fā)中維護費用，改善軟件的結(jié)構(gòu)，提高軟件的可擴展性和可重用性，有必要進行軟件重構(gòu)[2]。在軟件工程中，軟件重構(gòu)用于調(diào)整面向?qū)ο筌浖膬?nèi)部結(jié)構(gòu)，提高軟件的可維護性、可擴展性、可重用性，進而改善軟件質(zhì)量，同時軟件的外部行為保持不變[3-4]。軟件經(jīng)過重構(gòu)，可以提高代碼的可讀性，改善內(nèi)部結(jié)構(gòu)并且延長代碼的生命周期。對于大型軟件項目的開發(fā)，軟件重構(gòu)具有重要意義。在軟件重構(gòu)中，需要先進行代碼異味檢測，代碼異味會暴露出一些軟件中的問題，根據(jù)這些問題，工程師會做進一步檢查和重構(gòu)。在重構(gòu)過程中，代碼異味檢測是重要步驟。

1相關(guān)工作

代碼異味檢測的相關(guān)研究從1999年開始，至今有將近20年研究歷史。隨著計算機學(xué)科的發(fā)展，對于代碼異味檢測的研究出現(xiàn)了不同的分支，主要分為以下幾個類別?；谑止さ拇a異味檢測方法，這個方法在代碼異味研究早期使用。Travassos等人創(chuàng)建了一個“閱讀技術(shù)”的集合，通過在紙上列舉清單，使用觀察方法幫助人們找到相關(guān)信息，并識別軟件構(gòu)件中的缺點，通過這種方式來改善軟件質(zhì)量[5]。但這類方法具有一定缺點，對于大型系統(tǒng)來說，手工進行代碼異味檢測的效率低下?；诙攘康拇a異味檢測方法，通過使用如代碼行數(shù)、參數(shù)個數(shù)、代碼字符數(shù)等數(shù)據(jù)作為度量來檢測代碼異味。Marinescu等人開發(fā)了一個Eclipse插件，插件將設(shè)計問題量化，根據(jù)問題設(shè)置相應(yīng)的度量值，并用于檢測4種代碼異味。通過使用插件能夠持續(xù)評估系統(tǒng)質(zhì)量，并幫助開發(fā)者進行軟件重構(gòu)[6]?；诙攘康姆椒?，準(zhǔn)確性依賴于閾值的選擇，但對于標(biāo)準(zhǔn)閾值，現(xiàn)在沒有一致的定論。并且該方法受限于檢測比較簡單的代碼異味，對于較復(fù)雜的代碼異味不能直接用度量檢測?；诎Y狀的代碼異味檢測方法，通過對代碼異味定義和描述進行分析，提取特征和標(biāo)記，利用檢測算法進行檢測，判斷是否具有代碼異味。Moha等人通過分析獲取代碼異味關(guān)鍵詞列表，然后使用領(lǐng)域特殊語言形成規(guī)則卡片，最后根據(jù)建模生成檢測算法，對15個代碼異味進行檢測[7]。基于癥狀的方法和代碼異味癥狀有關(guān)，但是目前對于異味癥狀沒有一致的標(biāo)準(zhǔn)定義，因此該方法受到一定的限制。基于概率的代碼異味檢測方法，統(tǒng)計代碼中類之間的屬性和關(guān)系的數(shù)據(jù)，結(jié)合模糊邏輯規(guī)則和數(shù)學(xué)分析來檢測代碼異味。Ananda等人提出一種量化方法，結(jié)合直接關(guān)聯(lián)和間接關(guān)聯(lián)的數(shù)量關(guān)系，利用傳播概率矩陣來檢測2種重要代碼異味[8]。這類方法使用概率統(tǒng)計來分析檢測代碼異味，對于不方便量化的代碼異味檢測效果有限。基于可視化的代碼異味檢測方法，結(jié)合自動檢測工具和人的手動檢測來識別代碼異味。Emerson等人使用一個可交互的代碼異味檢測工具來快速觀察和認(rèn)識代碼異味，通過不同的角度來理解和可視化代碼異味[9]。由于在方法中結(jié)合人的手動檢測，因此該類方法受限于人的效率，可擴展性不強。基于搜索的代碼異味檢測方法，使用不同的算法直接從源代碼中識別和檢測代碼異味，其中大部分檢測使用機器學(xué)習(xí)相關(guān)算法。對于機器學(xué)習(xí)方法，需要對輸入進行處理，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)輸入來得到最后的分類輸出結(jié)果。Fontana等人使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行代碼異味檢測，利用機器學(xué)習(xí)方法對代碼異味進行分類，自動檢測代碼異味。他們使用了16種機器學(xué)習(xí)算法，對4種代碼異味DataClass,LargeClass,FeatureEnvy,LongMethod進行檢測，并在軟件系統(tǒng)中進行實驗，并通過人工確認(rèn)來構(gòu)造代碼異味樣本，把這些樣本作為機器學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)輸入，最后通過交叉驗證對實驗結(jié)果進行評價[10]?；谒阉鞯姆椒ǖ乃惴ǔ晒σ蕾囉跀?shù)據(jù)集和訓(xùn)練集的質(zhì)量，在處理未知和變化的代碼異味時受到一定限制。基于協(xié)作的代碼異味檢測方法，以合作的方式執(zhí)行不同的活動來改善方法效果，提高檢測方法的準(zhǔn)確性和性能。目前相關(guān)文獻較少，Abdelmoez等人使用兩個并行算法加速搜索過程，減少搜索空間，使用風(fēng)險評估來檢測代碼異味[11]。但這個方法用于檢測其他代碼異味時，存在一些泛化問題。

2異味檢測方法

本文選擇基于搜索的代碼異味檢測方法，采用機器學(xué)習(xí)算法來對所選擇的幾種代碼異味進行識別。在選擇代碼異味時，主要考慮幾個方面，代碼異味有較高出現(xiàn)頻率，代碼異味對于軟件質(zhì)量有較大負(fù)面影響，代碼異味已經(jīng)有相關(guān)研究文獻和應(yīng)用實現(xiàn)[10]。根據(jù)要求，最后本文選擇了DataClass，DuplicatedCode，Inappro-priateIntimacy，LongMethod四個代碼異味進行檢測。通過對相關(guān)機器學(xué)習(xí)算法的研究和比較，發(fā)現(xiàn)在代碼異味檢測中，決策樹算法具有較好的分類效果[10]。在本文中，使用J48決策樹算法作為檢測算法，對所選擇的四個代碼異味進行識別。本文使用k重交叉驗證來對實驗結(jié)果進行驗證，通過算法的精確率，召回率以及定義的到目標(biāo)精確率平均距離來比較算法效果[12]，其中，P表示精確率，R表示召回率，TP表示正確正類，F(xiàn)P表示錯誤正類，F(xiàn)N表示錯誤負(fù)類，D表示到目標(biāo)精確率平均距離，TAPi表示某個實驗中精確率，TAP表示目標(biāo)精確率。通過比較實驗，可以知道，本文使用的異味檢測方法，在選擇的四種代碼異味上具有較好的識別效果。

3結(jié)語

現(xiàn)有的代碼異味檢測方法劃分為幾個類別，在對基于搜索的代碼異味檢測方法進行研究后，本文選擇決策樹算法來對代碼異味進行檢測，并在選擇的四種代碼異味上取得了不錯的識別效果。

作者：李炎武 單位：四川大學(xué)計算機學(xué)院