Yazılım kalitesi üzerinde olumsuz etkilere neden olan otomatik kod algılama

BT yazılım sistemlerinin kalitesi, ana hatları ile iç ve dış bakış açılarına göre ne kadar iyi tasarlandığına ve ön koşulların ne derece iyi karşılandığına bağlı olarak belirtilir. Yazılım sisteminin geliştirilmesinin ve bakımının kolay oluşu, başarılı bir şekilde tamamlanmasını ve sürekli kullanılmasını sağlayan hedef faktörlerdir. Steve McCall'ın bakış açısına göre [1], yazılım kalite özellikleri Dış ve İç Faktörler için kategorize edilebilir: Güvenilirlik, doğruluk, kesinlik, tekrar kullanılabilirlik ve bütünlük gibi dış kalite faktörleri son kullanıcıyı ilgilendirir. Bu çalışmada dış yazılım kalitesinden söz edilmemektedir. İç yazılım kalitesinin en açık göstergeleri, sürdürülebilirlik, yeniden kullanılabilirlik, esneklik ve test edilebilirliktir. Bu faktörler geliştiricileri ilgilendirir ve geliştirme ve bakım işlemlerini de kolaylaştırırlar ancak Kod Kokuları olarak bilinen kaynak kodundaki kötü kodlama stilleri tarafından olumsuz etkilenirler. Nesneye yönelik programlamadaki önemli ilkelerden biri, yüksek uyum ve düşük bağlaşıma sahip sınıflar oluşturmaktır. Bu ilke, Feature Envy olarak bilinen bir kod kokusu tarafından ihlal edilebilir. Nesneye yönelik programlamada kalıtım kavramı, yazılımın tekrar kullanılabilirliğini artırmak için önerilen önemli bir özellik olarak bilinmektedir. Bununla birlikte, kalıtımın kullanılması her zaman en iyi çözüm değildir, özellikle de diğer türdeki ilişkilerin daha uygun olacağı durumlarda kullanılırsa. Kalıtım ilkelerini ihlal eden kod kokularından biri de Refused Bequest kod kokusudur. Bu tasarım kokuları uzman geliştiriciler tarafından tespit edilebilir ve tespit edildiklerinde, sistemin kod kalitesini geliştiren daha iyi bir kodlama tasarımıyla yeniden yapılandırılmaları çok önemlidir. Büyük bir kod tabanında kod kokularının manuel araştırılması önemli ölçüde zaman alacaktır. Yazılım ölçütleri, test edilen yazılım durumunun net bir görünümünü verir. Metrik tabanlı algılama teknikleri algılama görevini kolaylaştırır. Böylece yeni geliştiriciler bile, bir uzmana ihtiyaç duymadan kod kusurlarını otomatik olarak analiz ve tespit etme yeteneğine sahip olacaklardır. Metrik değerlerinin modern geliştirme prosedürlerinde önemli bir yeri vardır. Bu nedenle, kod kokularının otomatik algılanması makul zaman ve çabayla yapılabilir. Bu çalışma yukarıda belirtilen kod kokularının Java kodunda tespit edilmesini amaçlamaktadır. Refused Bequest ve Feature Envy kod kokularını algılamak için nesneye yönelik metrikleri ve statik kod analiz teknikleri kullanılmıştır. İlgili metrikler ağırlıklandırılarak kullanılmıştır.