Software Technologie Refactoring. Nutzungsverhalten der Entwickler bzgl. des Refactoring. Nguyen Hung
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- Katja Kalb
- vor 8 Jahren
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1 Software Technologie Refactoring Thema 1.1 Nutzungsverhalten der Entwickler bzgl. des Refactoring Nguyen Hung
2 Überblick Refactoring Ziele des Refactoring Refactoring bei Entwicklern Nutzungsverhalten Fragen Forschungsvorgehensweise Warum ist es wichtig Refactoring in der Praxis zu erforschen? Allgemeine Forschungsvorgehensweise Bisherige Forschungsvorgehensweise Verbesserte Forschungsvorgehensweise 7 Forschungsfragen Nutzungsverhalten und was können wir daraus lernen?
3 Refactoring Disziplin des Refactoring ist die Umstrukturierung des Codes, ohne dabei die funktionale Eigenschaft des Programm zu ändern.
4 Ziele des Refactoring Software Qulität verbessern Effizienz bei Codierung Vorgehensmodellemit vielfachen Iterationen fordert in der Software Entwicklung viel Refactoring. AutomatisierteRefactoring ist Schlüssel Technologie zur Erfolg.
5 Refactoring bei Entwicklern Entwickler nutzen Refactoring bei Codierung Umbenennen von alle arten von Variablen. Umbenennen von Funktionen oder Methoden Umwandlung lokale Variablen in Propertie Felder
6 Refactoring bei Entwicklern Entwickler nutzen enorm Refactoring in der Softwareentwicklung Manuelle Umstrukturierung Automatisiert umstrukturieren durch Refactoring-Tool
7 Nutzungsverhalten Wie werden Refactoring in der Praxis verwendet? Welche Nutzungsverhalten haben Entwickler zu Refactoring? Was können wir daraus für Refactoringssysteme oder Tools lernen?
8 Warum ist es wichtig Refactoring in der Praxis erforschen? Das Verständnis Refactoring in der Praxis Software Tools Systeme Gestaltung der Refactoring-Tool Nutzungsverhalten der Entwickler zu Refactoring werden in der Refactoring-Tool abgestimmt. Vereinfachte Nutzung Unterstützt Entwickler Lesbarkeit, Wartbarkeit Effizientes Codierung Software Qualität verbessern
9 Allgemeine Forschungsvorgehensweise Beobachtung Nutzungsverhalten im Labor Natürlichen Umgebung der Entwickler Daten manuelle und automatisierte Refactoring Code Snapshot vor Refactoring Code Snapshot nach Refactoring Sammlung der Daten Basieren auf Vergleiche der Snapshotvor und nach der Refactoring in Version Control System (VCS) ergeben sich notwendigen Daten für die Auswertung. Häufigkeit der Nutzung Entwicklergruppe und genutzten Refactoring Statistik Auswertung
10 Bisherige Forschung Stützen die Auswertung auf Resultate von Daten Basieren Snapshot Vergleich Die Daten sind nicht vollständig und genau Viele Refactoring erreichen nicht VCS Aus diesen Paper geht hervor, dass 37% der geänderten Code nicht VCS erreichen. Mehrfach angewendete Refactoring überschreiben gegenseitig. Manuelle und automatisierte Refactoring kann vereinzelt überlappen. Folge der angewendeten Refactoring kann nicht erkannt werden.
11 Verbesserte Vorgehensweise Datensammlung In natürlichen Umgebung werden alle 10 unten genannten Refactoring während der Arbeit kontinuierlich erkannt und festgehalten.
12 Welche Vorteile ergeben sich? Lückenlose Aufnahme alle angewendeten Refactoring Dabei werden geänderte, hinzugefügte oder gelöschte Codefragmente als Knoten in ein Abstract Syntax Tree(AST) Baum abgelegt. Reihenfolge der angewendete Refactoring kann nachvollzogen werden
13 Datenumfang Gesammelten Daten stammen 23 Entwickler in ihren natürlichen Umgebung 10 professional Entwickler 13 Hochschule Absolvent Student Gesamt Zeit 1520 Stunden 5371 verwendete Refactorings
14 7 Forschungsfragen Die Antworten der 7 Forschungsfragen sollen uns einen vollständigeres und genaueres Bild zu der Nutzungsverhalten der Entwickler zu Refactoring geben. Wobei die siebte für Thema 1.1 nicht von relevant ist. 1. Welche Nutzungsanteil hat manuelle und automatisierte Refactoring? 2. Was sind die beliebtesten automatisierte und manuelle Refactoring? 3. Wie oft bevorzugt der Entwickler zu manuellen trotz Wissen über automatisierte Refactoring?
15 7 Forschungsfragen 4. Entscheidet die aufgewendete Nutzungszeit der Entwickler für manuelle oder automatisierte Refactoring? 5. Entscheidet die Aufwendungsgröße die Nutzung des automatisierte Refactoring? 6. Wie viele Refactoring wurde in Gruppe, also nacheinander verwendet? 7. Wie viele Refactoring erreichen nicht VCS?
16 RQ1 Nutzungsanteil manuelle vs automatisierte Refactoring? Mehr als die Hälfte der Refactoring wurden manuell durchgeführt 11% manuelle Refactoring mehr als automatisierte Refactoring. Überwiegend manuell durchgeführte Refactoring Convert Local Variable to Field Extract Method Rename Field Rename Local Variable Rename Method
17 RQ1 Nutzungsanteil manuelle vs automatisierte Refactoring?
18 RQ 1 Nutzungsanteil manuelle vs automatisierte Refactoring? Teilnehmer Gruppe Manuell über automatisierte Mögliche Grund < 5 Jahre Ex 28% mehr manuelle Erhöhtes Wissen 5 10 Jahre Ex 12.1% Mehr automatisierte Volles Wissen Studenten Kaum Nutzung automatisierte Tools unwissend > 10 Jahre Ex Ca 1%wenige automatisierte Volles Wissen.Gewöhnung an Manuelle, weil es vorher keine automatisierte gab.
19 RQ2 Die beliebtesten automatisierte und manuelle Refactoring? Beliebtheit automatisierte Refactoring
20 RQ2 Die beliebtesten automatisierte und manuelle Refactoring? Beliebtheit manuelle Refactoring
21 RQ2 Die beliebtesten automatisierte und manuelle Refactoring? Beliebtheit Refactoring im Allgemeinen
22 RQ2 Die beliebtesten automatisierte Refactoring Die Ergebnisse der Popularität bestätigen überwiegend mit der bisherigen Erkenntnissen von anderen Forschungen. Bis auf Inline Local Variable Von 7-te auf 3-te Rang Encapsulate Field Von 5-te auf 7-te Rang Der Gemeinsamen Nenner unter den top 5 der manuellen und automatisierte Refactoring mit jedoch unterschiedlichen Rang untereinander sind Rename Local Variable Rename Method Extract Local Variable
23 RQ2 Die beliebtesten automatisierte Refactoring Die Kollidierung der Refactoring in automatisierte und manuelle Refactoring Daten reflektieren nicht die Beliebtheit der Allgemein. Jedoch stimmen die Aussage der Top 5 Refactoring für die erfahrene Entwicklergruppe Mehr als 50 Stunden Nutzungserfahrung 5 10 Jahre Erfahrung Mehr als 10 Jahre Erfahrung.
24 RQ3 Wie oft bevorzugt der Entwickler zu manuellen trotz Wissen über automatisierte Refactoring? Ein Grund für manuellen Refactoring ist meist das Unwissen über die Existenz des Tools. Um einen besseren Durchblick in diese Frage zu bekommen wird unserer Teilnehmer mit eine der 3 Eigenschaften zugeordnet
25 RQ3 High full automation Teilnehmer die immer automatisierte Refactoring durchführen High informed underuse Teilnehmer die trotz Wissens von automatisierte Refactoring-Tool bis 50 % manuell durchführen General informed underuse Teilnehmer die signifikant wenig automatisierte Refactoring nutzen
26 RQ3
27 RQ3 Refactoring Extract Constant und Rename Class werden meist in allen Entwicklergruppen durchgeführt. Refactoring Extract Method und Rename Local Variable werden so gut wie immer in allen Entwicklergruppen vermieden. Refactoring Conv. Loc. Var. To Field, Extract Constantund Inline LocalVariable werden von Studenten komplett manuell ausgeführt.
28 RQ4 Spielt die zeitlichen eine Rolle bei der Refactoring-Wahl? Zeitlichen Aufwand der manuellen und automatisierte Refactoring werden aus timestampder aufgenommenen Daten aufaddiert. Fehlerrate durch Unterbrechungen oder jegliche Verzögerungen sind bei manuelle Refactoring berücksichtigt Bei automatisierte Refactoring: Überprüfung der Refactoring wird nicht berücksichtigt
29 RQ4
30 RQ4 Die beobachteten manuellen Refactoring Zeitdauer sind durchschnittlich Sekunden. Ein Entwickler wird bei der Wahl zwischen automatisierte und manuellen Refactoring die Differenz Zeit als Kalkulation berücksichtigen. Je größer der Differenz desto mehr zieht der Entwickler die automatisierte Refactoring vor Ein eindeutiges Verhalten lässt sich rein von Statistik nicht nachvollziehen. Neben der Zeit Kalkulation, lässt sich erkennen, dass kleine zeitlichen Aufwand mehr zu manuellen Refactoring
31 RQ4 Refactoring M-Zeit A-Zeit Diferenz Zeit Re. Loc. Var Re. Field Extract Method Re Method Extrac Loc. Var Convert Loc. Var. To Field Re Class Inline Loc. Var Encapsulate Field Extract Constant
32 RQ5 Entscheidet die Aufwendungsgröße die Nutzung des automatisierte Refactoring? Ähnlich wie bei Zeitaufwendung wird hier die Aufwandsgröße zusammen addiert und analysiert. Intuitive würde man behaupten, dass je Größe der Refactoring desto neigt der Entwickler für automatisierte Refactoring. Doch die Beobachtung widerspricht diese ersten Aussage.
33 RQ5
34 RQ6 Wie viele Refactoring wurde in Gruppe, also aufeinanderfolgend verwendet? Die Erkennungslgorithmusder zusammengehörigen aufeinanderfolgenden Refactoring werden basieren auf AST Daten mit der Greedy-Algorithmus selektiert Refactoring Pattern, dass in unterschiedlichen Task ausgeführt wurde. Nach der aufeinanderfolgenden Refactoring in nahezu gleichen Zeitfenster
35 RQ7 Das erkennen der aufeinander gehörigen Refactoring ist meisten ein Zeichen für hochwertigen Refactoring-Pattern. Dies kann man als Erkenntnis auffassen für nächsten Refactoring-Toolupdatesmehr Aufmerksam widmen. Die Beobachtung zeigen, dass Entwickler insgesamt zu hochwertigen Refactoring nutzen. Außer die Anfänger Entwickler Gruppe.
36 Fazit aus der 7 Teilantworten der 7 RQ Trotz der enormen Nutzung des automatisierte Refactoring Wird Refactoring wird es noch nicht zu 50 % bei Entwicklern verwendet Es gibt unerklärtes Unterinanspruchsnahmeder automatische Refactoring Berührungsängste oder schwerzugängliche Tools für Novizen
37 Fragen
38 Vielen Dank
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