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# Computerwissenschaften# Software-Entwicklung

Code Smells und Fehleranfälligkeit verstehen

Erforsche, wie Codegerüche mit Softwarefehlern zusammenhängen.

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Inhaltsverzeichnis

Wenn wir Software entwickeln, wollen wir, dass sie gut funktioniert und einfach zu warten ist. Manchmal hat unser Code aber Probleme, die es schwieriger machen, ihn zu verwalten, und die Wahrscheinlichkeit von Fehlern erhöhen. In diesem Artikel werden zwei wichtige Ideen in der Softwareentwicklung besprochen: Code Smells und Fehleranfälligkeit.

Was sind Code Smells?

Code Smells sind Hinweise darauf, dass es Probleme im Design oder in der Struktur des Codes geben könnte. Das sind keine Bugs – also sie verhindern nicht, dass die Software läuft – aber sie können auf schlechte Programmierentscheidungen hinweisen. Einige gängige Beispiele für Code Smells sind:

  • Lange Methoden: Wenn eine Methode zu lang ist, kann es schwierig sein zu verstehen, was sie tut.
  • Grosse Klassen: Eine Klasse, die zu viel versucht zu machen, kann kompliziert werden.
  • Komplexe Klassen: Klassen, die viele Verbindungen zu anderen haben, können Entwickler verwirren.

Wenn Entwickler diese Probleme sehen, entscheiden sie sich vielleicht, sie zu beheben, um die Gesamtqualität der Software zu verbessern.

Was ist Fehleranfälligkeit?

Fehleranfälligkeit bezieht sich darauf, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Stück Code Fehler oder Bugs hat. Das ist wichtig, weil, wenn ein Abschnitt des Codes häufig Probleme hat, der Aufwand zur Wartung der Software steigt. Das Verständnis der Fehleranfälligkeit hilft Entwicklern zu wissen, wo sie sich konzentrieren sollten, um Verbesserungen vorzunehmen.

Die Verbindung zwischen Code Smells und Fehleranfälligkeit

Forschung hat ergeben, dass es einen Zusammenhang zwischen Code Smells und Fehleranfälligkeit gibt. Wenn Code Smells vorhanden sind, kann die Wahrscheinlichkeit von Fehlern zunehmen. Das passiert, weil Code Smells oft zugrunde liegende Probleme darstellen, die zu Bugs führen können, wenn sie nicht angegangen werden.

Untersuchung der Beziehung

Um besser zu verstehen, wie Code Smells die Fehleranfälligkeit beeinflussen, wurde eine Studie zu mehreren öffentlich zugänglichen Java-Softwareprojekten durchgeführt. Ziel war es herauszufinden, ob die Häufigkeit verschiedener Arten von Code Smells einen direkten Einfluss auf die Anzahl der Fehler in der Software hatte.

Wie die Studie durchgeführt wurde

In dieser Studie schaute man sich 11 Open-Source-Softwareprojekte an. Die Forscher identifizierten 13 Arten von Code Smells in diesen Projekten und massen, wie viele Fehler in den Klassen vorhanden waren, die diese Smells zeigten. Sie wollten herausfinden, ob bestimmte Smells wahrscheinlicher zu Fehlern führten und wie oft diese Smells vorkamen.

Wichtige Ergebnisse

Die Studie ergab mehrere interessante Ergebnisse:

  1. Bestimmte Code Smells haben starke Beziehungen zu Fehlern: Einige Code Smells, wie Anti Singleton, Blob und Klassen-Daten sollten privat sein, zeigten eine starke Verbindung zu Fehlern, auch wenn sie nicht sehr häufig waren. Das bedeutet, dass selbst eine kleine Anzahl an Instanzen dieser Smells viele Fehler verursachen könnte.

  2. Einige Code Smells sind häufig, aber weniger fehleranfällig: Andere Smells wie komplexe Klasse, grosse Klasse und lange Parameterliste erschienen häufig, hatten aber eine moderate Beziehung zu Fehlern. Das legt nahe, dass sie zwar häufig sind, aber nicht so kritisch sein könnten.

  3. Identifikation von relevanten Smells: Die Studie ermöglichte es den Forschern, die Smells in drei Gruppen basierend auf ihrem Einfluss auf die Fehleranfälligkeit zu kategorisieren: hoch, Moderat und niedrig. Hochwertige Smells sollten von Entwicklern priorisiert angegangen werden.

Implikationen für Entwickler

Die Erkenntnisse aus dieser Forschung können Softwareentwicklern helfen, informierte Entscheidungen darüber zu treffen, wo sie ihre Anstrengungen zur Verbesserung der Codequalität fokussieren sollten. Indem sie erkennen, welche Code Smells wahrscheinlich zu Fehlern führen, können Entwickler ihre Arbeit priorisieren, um eine bessere Wartbarkeit und Funktionalität der Software sicherzustellen.

Expertenmeinungen

Um die Ergebnisse der Studie zu validieren, wurden zwei erfahrene Softwareentwickler konsultiert. Ihre Meinungen stimmten im Allgemeinen mit den Ergebnissen der Studie überein und bestätigten, dass die identifizierten hochwirksamen Smells tatsächlich mehr Aufmerksamkeit im Entwicklungs- und Wartungsprozess benötigen.

Fazit

Code Smells können sich erheblich auf die Qualität und Wartbarkeit von Software auswirken und zu Fehlern führen, die Wartungskosten und -zeiten erhöhen. Die Erkennung des Zusammenhangs zwischen Code Smells und Fehleranfälligkeit ist entscheidend für Entwickler, die robuste und zuverlässige Software erstellen wollen. Indem sie sich auf hochwirksame Code Smells konzentrieren und systematisch daran arbeiten, können Entwickler die Gesamtqualität ihrer Software verbessern und die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Probleme verringern. Weitere Forschung in diesem Bereich kann helfen, Werkzeuge und Strategien zur Verbesserung der Wartbarkeit von Software zu verfeinern.

Originalquelle

Titel: Does Code Smell Frequency Have a Relationship with Fault-proneness?

Zusammenfassung: Fault-proneness is an indication of programming errors that decreases software quality and maintainability. On the contrary, code smell is a symptom of potential design problems which has impact on fault-proneness. In the literature, negative impact of code smells on fault-proneness has been investigated. However, it is still unclear that how frequency of each code smell type impacts on the fault-proneness. To mitigate this research gap, we present an empirical study to identify whether frequency of individual code smell types has a relationship with fault-proneness. More specifically, we identify 13 code smell types and fault-proneness of the corresponding smelly classes in the well-known open source systems from Apache and Eclipse ecosystems. Then we analyse the relationship between their frequency of occurrences based on the correlation. The results show that Anti Singleton, Blob and Class Data Should Be Private smell types have strong relationship with fault-proneness though their frequencies are not very high. On the other hand, comparatively high frequent code smell types such as Complex Class, Large Class and Long Parameter List have moderate relationship with fault-proneness. These findings will assist developers to prioritize code smells while performing refactoring activities in order to improve software quality.

Autoren: Md. Masudur Rahman, Toukir Ahammed, Md. Mahbubul Alam Joarder, Kazi Sakib

Letzte Aktualisierung: 2023-04-28 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2305.05572

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.05572

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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