Calidad del Software. 2.2 Métricas en O.O. Métricas de tamaño Métricas de Complejidad Métrica de tamaño- funcionalidad, PFA

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1 Producto. Métricas internas Métricas en O.O 2. Métricas internas. M.E. Manso. Métricas de tamaño Métricas de Complejidad Métrica de tamaño- funcionalidad, PFA Apuntes de la U. de Castilla la Mancha J.B. Dreger, "Function Point Analysis", Prentice-Hall, Métricas en O.O. 2.3 Métricas externas Defectos del software Fiabilidad del software y modelos. M. Externas Métricas en orientación al objeto Las mejores referencias se pueden encontrar en Revistas y Proceedings de congresos. Las siguientes son un ejemplo de ellas Abreu F.B. & Carapuça R. System and Software, Vol. 26, N, 994 Basili V.R. & Briand L & Melo L. A validation of object-oriented design metrics as quality indicators. IEEE Trans on Software Engineering, Vol 22, N 0, 996 Chidamber S.R. & Kemerer C.F. A metrics suite for object oriented design. IEEE Transactions on S.I. Vol 20, nº 6 june 994 Churcher N.I. & Shepperd M.J. Comments on " A metrics suite for object oriented design" IEEE Transactions on Software E. Vol 2, no 3 March, 995 (pp ) Li, W & Henry S. Object-Oriented metrics that predict maintainability. Journal of system and software, 993 LorenzM & Kidd J. Object-Oriented Software Metrics. Prentice Hall 994 Marchesi, M. OOA Metrics for the UML. Proceedings of the 2 nd Euromicro Conference on Software maintenance and reingineering, 998

2 M. Externas 22 Objetivos Conocer un marco de validación de métricas Conocer algunas métricas de producto desarrollados con OO Conocer la utilidad de las mismas Conocer sus limitaciones 23 Propiedades de Weyuker Diferenciadora Equivalencia P,Q / m(p) m(q) P Q /m(p)=m(q) Importancia del diseño P con = funcionalidad que Q / m(p) <> m(q) Monotonía Interacción no equivalente Interacción que aumenta la complejidad P,Q m(p) m(p+q) & m(q) m(p+q) P,Q,R / m(p) = m(q) & m(p+r) m(q+r) P,Q / m(p) +m(q) < m(p+q) 2

3 Bunge 24 Conceptos de Bunge (i) Acoplamiento entre objetos o clases: Cuando uno actúa sobre el otro o interfiere en su historia (unmétodousaaootrooaunatributo) Cohesión: Grado de similitud entre dos cosas, conjunto de propiedades comunes a ambas. Cohesión entre dos métodos de una misma clase = conjunto de atributos comunes a ambos. Complejidad: nº de elementos y relaciones entre ellos. Bunge 25 Conceptos de Bunge (ii) Ámbito de las propiedades Relacionado con: Profundidad de la herencia (en que medida la clase es influida por otras) Nº de hijos (en que medida la clase influya a otras) Comunicación medida con Métodos Respuesta de una clase i= Ri Ri= {métodos que pueden ser invocados en respuesta a los mensajes a Ci} Nota: pueden incluirse métodos que no son de Ci. Este conjunto cambiará en implementación y mantenimiento. 3

4 Bunge 26 Conceptos de Bunge (iii) Clase Ci=<Oi,Pi> Oi = Objeto de la clase i Pi = <Mi,Ai> Pi =propiedades de la clase i Mi= métodos de la clase i Ai = Atributos de la clase i Operación + en el conjunto de las clases: Ck = Ci + Cj = < Ok, Pi Pj> / Mk = < Mi Mj, Ai Aj> Bunge 27 Conceptos de Bunge (iv) La combinación de las clases se hace teniendo en cuenta: A A A A P Q P+Q P P+Q C D E C D E C D Q C D E Figura Figura 3 E A A P X X C D Q P+Q Figura 2 C D 4

5 C&K 28 Métricas de Chidamber y Kemerer (c&k) Son un punto de referencia en las métricas OO Hay problemas con la axiomática de la medida WMC: Métodos Ponderados por Clase (MPC) DIT: Camino más largo desde la raíz a la clase (PAH) NOC: nº de clases inmediatamente subordinadas a una dada (NHI) CBO: Nº de clases con las que una clase dada esta acoplada (AEC) RFC: respuesta de una clase (RDC) LCOM: falta de cohesión de los métodos (FCEM) C&K 29 Métodos Ponderados por Clase (WMC o MPC) WMC: Un aspecto de la complejidad de la Clase Σ W i /W i es la complejidad del método i. Bases teóricas Definición de Bunge de la complejidad de una cosa, pues los métodos son propiedades de las clases. Puntos de vista. El número y la complejidad de los métodos pueden predecir el tiempo para desarrollar/mantener la clase. 2. Cuanto mayor sea el nº de métodos mayor impacto potencial tendrá en los hijos, sus herederos potenciales. 3. Las clases con gran nº de métodos serán de aplicación específica, y por lo tanto más difíciles de reutilizar. 5

6 C&K 30 Profundidad del árbol de herencia (DIT o PAH) DIT: Camino más largo desde la raíz a la clase. Bases teóricas La profundidad de la herencia esta relacionada con el concepto de ámbito de las propiedades de Bunge. Puntos de vista. A mayor profundidad de la clase más métodos puede heredar más difícil de explicar su comportamiento. 2. Es un aspecto de la complejidad del diseño. 3. A mayor profundidad de una clase mayor posibilidad de reutilización de métodos heredados. C&K 3 Número de Hijos (NOC o NHI) NOC: nº de clases inmediatamente subordinadas a una dada. Bases teóricas Relacionado con el ámbito de las propiedades. Número de Hijos (NOC o NHI) Puntos de vista. Cuanto mayor sea NOC más reutilización habrá por herencia. 2. Si NOC es muy grande hay un fallo en la abstracción de la clase padre, falta algún nivel intermedio. 3. NOC da una idea del peso que la clase tiene en el diseño, y de los recursos que se deben dedicar a probar sus métodos. 6

7 C&K 32 Acoplamiento entre Clases (CBO o AEC) CBO: Nº de clases con las que una clase dada esta acoplada. Bases teóricas Relacionado con el concepto de acoplamiento, i.e. métodos de una usan métodos o atributos definidos en otras. Puntos de vista. Cuanto mayor es, peor es la modularidad y la reutilización. 2. Cuanto mayor es, peor es el encapsulamiento y más cuesta mantenerlo. 3. Está relacionado con la complejidad de los test (más recursos) C&K 33 Respuesta de una Clase (RFC o RDC) RFC: {{ M/ M C} M C {R M / R M es llamado por M}} Bases teóricas Nº de métodos que potencialmente pueden ser ejecutados como respuesta a un mensaje enviado a C (Sólo los que son llamados en un primer nivel). Puntos de vista. Cuanto mayor sea más complicadas serán las pruebas y el mantenimiento (más difícil de entender su comportamiento) 2. Cuanto mayor sea, mayor será la complejidad de la clase. Puede ayudar a planificar cuento tiempo dedicar a los test. 7

8 C&K 34 Falta de Cohesión (LCOM o FDC) Métodos de C: M..Mn Ai= {variables usadas por Mi} P={(Ai,Aj)/Ai Aj = } Q={(Ai,Aj)/Ai Aj } LCOM(C)= P - Q si P > Q LCOM(C)= 0 en otro caso Bases teóricas Grado de similitud entre métodos de una misma clase (nº de variables instancia comunes a ambos). Si P Q la métrica no diferencia. Puntos de vista. A mayor cohesión mayor encapsulamiento. 2. Un valor grande puede indicar que la clase debe dividirse. 3.Baja cohesión alta complejidad alta probabilidad de error (desarrollo). C&K 35 Métricas C&K vs. Weyuker Weyuker P P2 P3 P4 P5 P6 MPC x x x x x PAH x x x x NHI x x x x x EAC x x x x x RDC x x x x x FCEM x x x x x 8

9 Li-He 36 Métricas de Li-Henry Consideran 5 de las métricas de C&K: PAH NHI RDC FCM MPC Métrica FCM modificada FCM = Σ intersecciones / Σ todas las intersecciones posibles El acoplamiento por herencia lo miden con NHI y PAH. Definen otras 5 métricas (tamaño y acoplamiento) Li-He 37 Métricas de Acoplamiento APM (Acoplamiento por paso de mensajes): Nº de mensajes (métodos invocados) enviados por una clase a otras del sistema. Justificación teórica Cuanto depende la implementación de los métodos de las otras clases. AAD (Acoplamiento por abstracción de datos): Definición ambigua, con dos posibles interpretaciones. nº de tipos de datos abstractos definidos en una clase (clases cuya definición esta incluida en la definición de otra) nº de atributos de una clase que están en otra clase. Justificación teórica Puede indicar cuanto depende una clase de la definición de otras. 9

10 Li-He 38 Número de Métodos Locales NML: Nº de métodos localmente definidos en la clase (incluidos métodos heredados). Justificación teórica Indica el incremento de la interfaz aportado por esta clase. Relacionado con: Propiedades operacionales de una clase. Complejidad de una clase. Li-He 39 Métricas de Tamaño Tamaño: Nº de ";" en la implementación de una clase. Justificación teórica Deriva de la métrica LDC. Tamaño2: Nº de atributos y métodos locales de una clase. Justificación teórica Deriva indirectamente de las LDC. Ambas miden aspectos de la complejidad de una clase 0

11 Li-He 40 Conclusiones Validación empírica de las métricas Se detectó una fuerte correlación entre ellas y el esfuerzo de mantenimiento durante 3 años y dos aplicaciones industriales escritas en Classic-ADA. Tamaño y Tamaño2 son importantes indicadores. Omitidas en el estudio el modelo daba aceptable, con fiabilidad menor. En Resumen: Algunas métricas son buenos indicadores para las fases de pruebas y mantenimiento. La mayoría necesitan del código fuente. Además, la métrica AAD esta mal definida Métricas de Abreu, Goulao y Esteves AGE 4 Proyecto MOOD (Metrics for Object Oriented Design) (995) Definición de 6 métricas, cuyas principales características son: Fuerte correlación con los conceptos de objetos. Evaluación global de un sistema. Evaluación independiente de la implementación. Expresiones en porcentaje. Esquema seguido Métrica = #ocurrencias en el sistema/ nº maximal de ocurrencias en el sistema Rango recomendable de la métrica.

12 Factor de Ocultamiento de Métodos (FOM) Mh (Ci) es el nº de métodos ocultos en Ci. Md(Ci) el nº de métodos definidos en Ci. es el nº de clases del sistema. Atributo que mide: Encapsulamiento. Rango recomendado [0%, 30%] AGE 42 FOM Mh = i = Md i = ( Ci ) ( Ci ) Factor de Ocultamiento de Atributos (FOA) Ah (Ci) es el nº de atributos ocultos en Ci. Ad(Ci) el nº de atributos definidos en Ci. es el nº de clases del sistema. Atributo que mide: Encapsulamiento. Rango recomendado [70%, 00%] FOA i= = i= Ah( Ci) Ad ( Ci) AGE 43 2

13 AGE 44 Factor de Herencia de Métodos (FHM) Mh(Ci) es el nº de métodos heredados en Ci. Md(Ci) el nº de métodos disponibles en Ci. es el nº de clases del sistema. Atributos medidos: Abstracción y Funcionalidad. Rango recomendado [65%, 80%] Mh( Ci) FHM = i= Md( Ci) i= AGE 45 Factor de Herencia de Atributos (FHA) Ah(Ci) es el nº de atributos heredados en Ci. Ad(Ci) el nº de atributos disponibles en Ci. es el nº de clases del sistema. Atributos medidos: Abstracción. Rango recomendado [50%, 60%] Ah( Ci) FHA = i= Ad ( Ci) i= 3

14 AGE 46 Factor de Polimorfismo (FPO) Mr(Ci) es el nº de métodos redefinidos en Ci. Mn(Ci) el nº de métodos nuevos en Ci. es el nº de clases del sistema. DC(Ci) el nº de clases derivadas de Ci Atributos que evalúa: Flexibilidad. Rango recomendado [3.5%, 0%] Mr( Ci) FPO = i= ( Mn( Ci) DC( Ci)) i= Factor de Acoplamiento (FAC) AGE 47 es el nº de clases del sistema. DC(Ci) es el nº de clases derivadas de la Ci. Denominador= nº máximo de acoplamientos menos máximo nº de acoplamientos debidos a la herencia. Atributos medidos: Interdependencia. Rango recomendado [4%, 20%] 0 es _ cliente( Ci, Cj) Si Ci se refiere a Cj Ci Cj Ci no hereda de Cj es _ cliente( Ci, Cj) i= j= FAC = TC 2 TC 2 DC( Ci) i= 4

15 AGE 48 Puntos positivos Basadas en los fundamentos del paradigma OO. Teóricamente son independientes del lenguaje. Se expresan en unidades bien conocidas. Se muestran bajo un punto de vista operativo. Se pueden calcular desde las primeras fases del ciclo de vida. Algunas métricas se pueden utilizar con diferentes niveles de granularidad: sistema, jerarquía o clase. AGE 49 Pendiente Validación a gran escala Se han contrastado con un grupo de estudiantes, mostrando buen valor predictivo en cuanto a la fiabilidad y mantenibilidad, todas excepto FOA. No incluye un esquema de calidad desde un nivel superior 5

16 NASA 50 Recomendaciones de la NASA NOM (Number Of Methods) 20 preferred 40 acceptable per class The counting tool included explicit constructors and destructors in the method counts, so these thresholds are inflated. Taking that into account, the recommended number of actual implemented methods translates to under 0 per class. WMC (Weighted Methods per Class) 00 acceptable The number of methods and the complexity of those methods are a predictor of how much time and effort is required to develop and maintain the class. While the NOM may be inflated by the beneficial use of constructors, WMC provides a better idea of the true total complexity of a class. NASA 5 Recomendaciones de la NASA (ii) RFC (Response for Class) 00 We have seen very few classes with RFC over 50. If the RFC is high, this means the complexity is increased and the understandability is decreased. The larger the number of methods that can be invoked from a class through messages, the greater the complexity of the class, complicating testing and debugging. Making changes to a class with a high RFC will be very difficult due to the potential for a ripple effect. RFC/NOM 5forC++ 0 for Java This adjusted RFC metric does a good job of sifting out classes that need extensive testing, according to developer feedback. The Java language enforces the use of classes for everything, which automatically drives up the value of this metric. 6

17 NASA 52 Recomendaciones de la NASA (iii) CBO (Coupling Between Objects) 5 A high CBO indicates classes that may be difficult to understand, reuse or maintain. The larger the CBO, the higher the sensitivity to changes in other parts of the design and therefore maintenance is more difficult. Low coupling makes the class easier to understand, less prone to errors spawning, promotes encapsulation and improves modularity. DepthinTree 5 means that the metrics for a class probably understate its complexity = 0 indicates a "root" The higher the percentage of DIT s of 2 and 3 indicate a higher degree of reuse. A majority of shallow trees (DIT s<2) may represent poor design. An abundance of deep inheritance (DIT s>5) could be overkill, taking great advantage of inheritance but paying the price in complexity. 53 7

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