Test-case-based call graph construction in dynamically typed programming languages
Evolução de software é uma das atividades mais desafiadoras do processo de desenvolvimento de software. Uma importante questão associada à essa atividade é a correta compreensão do código fonte e outros artefatos que necessitam ser mantidos e evoluídos. Visando auxiliar desenvolvedores na manutenção...
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Grafos Linguagens : Programacao Dynamic languages Source code analysis Call graphs Ruby Pereira, Gabriel Maier Fernandes Vidueiro Test-case-based call graph construction in dynamically typed programming languages |
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Evolução de software é uma das atividades mais desafiadoras do processo de desenvolvimento de software. Uma importante questão associada à essa atividade é a correta compreensão do código fonte e outros artefatos que necessitam ser mantidos e evoluídos. Visando auxiliar desenvolvedores na manutenção de código, Integrated Development Environments (IDE’s) proporcionam ferramentas que informam desenvolvedores sobre as dependências e as particularidades do código a ser modificado. No entanto, linguagens dinamicamente tipadas não definem tipos explicitamente no código fonte, o que dificulta a análise estática do código e consequentemente a contrução dessas ferramentas. Como exemplo, a construção de call graphs (grafos de chamadas), utilizados pelas IDE’s para criar ferramentas de navegação de código, é prejudicada pela ausência da definição de tipos. Para abordar o problema da criação de call graphs para linguagens dinamicamente tipadas, propomos uma técnica dividida em passos para a construção de um call graph baseado em informações extraídas da execução de testes. A técnica é dividida em 3 passos, o Passo #1 cria um call graph conservativo e estático que resolve chamadas de métodos baseado apenas em nomes dos métodos, ainda no primeiro passo, testes são executados e seu traço de execução é armazenado para posterior análise. O Passo #2 combina a informação armazenada da execução dos testes e o call graph construído no primeiro passo, o Passo #2 também é responsável pela criação de um conjunto de regras de associação que servirão para guiar desenvolvedores durante a criação de novas partes do código. Nossa avaliação em uma aplicação real de porte grande mostrou que a técnica melhora a precisão do call graph criado removendo arestas desnecessárias (70%), e mostrou-se apta a auxiliar desenvolvedores definindo pontos de navegação no código baseada na análise de regras de associação extraídas do test-case-based call graph. === Evolving enterprise software systems is one of the most challenging activities of the software development process. An important issue associated with this activity is to properly comprehend the source code and other software assets that must be evolved. To assist developers on these evolution tasks, Integrated Development Environments (IDEs) build tools that provides information about the source code and its dependencies. However, dynamically typed languages do not define types explicitly in the source code, which difficult source code analysis and therefore the construction of these tools. As an example, the call graph construction, used by IDE’s to build source code navigation tools, is hampered by the absence of type definition. To address the problem of constructing call graphs for dynamic languages, we propose a technique based on steps to build a call graph based on test runtime information, called test-case-based call graph. The technique is divided in three steps; Step #1 creates a conservative and static call graph that decides target nodes based on method names, and the first step also run tests profiling its execution; Step #2 combines the test runtime information and the conservative call graph built in the first step to create the test-case-based call graph, it also creates a set of association rules to guide developers in the maintenance while creating new pieces of code; Finally, Step #3 uses the test-case-based call graph and the association rules to assist developers in source code navigation tasks. Our evaluation on a large-size real-world software shows that the technique increases call graph precision removing several unnecessary conservative edges ( %70), and assist developers filtering target nodes of method calls based on association rules extracted from the call graph. |
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