Banca de QUALIFICAÇÃO: NAELSON DOUGLAS CIRILO OLIVEIRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : NAELSON DOUGLAS CIRILO OLIVEIRA
DATA : 28/05/2021
HORA: 16:00
LOCAL: Online - Google Meet - meet.google.com/tac-dppx-cqo
TÍTULO:

Identificando e Removendo Mau Cheiros em Códigos Escritos em Python

PALAVRAS-CHAVES:

Mau cheiros em código, Python

PÁGINAS: 30
RESUMO:

Maus cheiros são partes do código queforam escritas de uma forma desnecessariamente complexa, e que consequentemente deixa o código susceptível à introdução de erros. Estudos prévios categorizaram vários maus cheiros. Entretanto, tais estudos focaram principalmente em linguagens comoJava e C#. Dessa maneira, há um certo distanciamento no conhecimento sobre este tópico no tocante às linguagens como Python. Para minimizar esse problema, neste trabalho, apresentamos um catálogo de maus cheiros definidos na linguagem Python. O catálogo possui cinco smells: Iterador Indexador Evitável, Argumento Mutável Padrão, Compreensão de Listas Aninhadas, Manuseador de Arquivos Manual e Importação Coringa. Por exemplo, o smell Argumento Mutável Padrão se configura quando uma função é definida usando um objeto mutável como parâmetro padrão, o que pode levar a problemas em Python, porém não em Java e C#. Além do catálogo em si, apresentamos também sugestões de como remover tais mau cheiros em termos de refatoramentos. Para avaliar o catálogo, nós conduzimos uma pesquisa de método misto focando em três estudos. No primeiro, analisamos o quão cada mau cheiro é comum na prática. Para isto nós analisamos 117 repositórios de Python mais favoritados no Github. O segundo estudo que pretendemos desenvolver é uma pesquisa de opinião com desenvolvedores Python para checar se eles conseguem ou não identificar os maus cheiros aqui apresentados. Mais especificamente, apresentaremos a versão do código com o mau cheiroao lado da versão refatorada e então perguntaremos qual versão o desenvolvedor prefere. No terceiro estudo, desejamos selecionar exemplos de cada mau cheiro nos repositórios previamente analisados e então submeteremos pull requests com a refatoração removendo o mau cheiro para assim analisarmosa recepção destas refatorações. Nossos resultados preliminares mostram a incidência total de 7686 entre os cinco maus cheiros categorizados, o que demonstra que eles são bem comuns.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1741806 - MARCIO DE MEDEIROS RIBEIRO
Interno - 1963609 - BALDOINO FONSECA DOS SANTOS NETO
Externo à Instituição - ROHIT GHEYI - UFCG