Yazılım ölçütleri üzerinden beyin metot ve beyin sınıf kod kusurlarının tespiti

Abstract

Günümüzde yazılım maliyetleri gittikçe artmakta ve şirketler için önemli bir sorun haline gelmektedir. Yazılımların boyutlarının büyümesi ve sınıfların karmaşıklığının artması bakım masraflarının ve geliştirme zamanının artmasına sebep olmuştur. Yazılım projeleri birden fazla kişinin çalıştığı ekipler tarafından geliştirildiği için geliştirme aşamasında doğru tasarım ve kodlama yapılması projenin daha anlaşılabilir ve daha kolay bakım yapılabilir olmasını sağlar. Dolayısıyla doğru tasarım ve kodlama anlaşılabilirliği arttırır, karmaşıklığı ve bakım maliyetlerini azaltır.Bu makale derleme zamanında yazılım ölçütleri aracılığıyla Beyin Metot ve Beyin Sınıf kod kusurlarının nasıl tespit edildiğini göstermeyi amaçlamaktadır. Yazılım projelerinde kusurlu kodları yakalayabilmek için eşik değerlerin belirlenmesi gerekmektir. Bu değerler başka çalışmalar sonucunda elde edilen değerler olabilir ya da eşik değerler dinamik olarak belirlenen değerler olabilir. Yani mutlak alt limit ya da mutlak üst limit diye sınır yoktur. Değinilen ihtiyacı karşılamak için çalışmamızda, manuel olarak kendi limitlerini sisteme girebilmesine ve kurumların kendi limitlerini oluşturmalarına olanak sağlanmıştır.

Nowadays, software costs are increasing and becoming an important problem for companies. Growth of software size has also led to an increase in maintenance costs and development time. As the software projects are developed by teams of more than one person, the right design and coding in the development phase makes the project more understandable and easier to maintain. Thereby correct design and coding also increase understandability and reduce complexity and maintenance costs. Hence, it is necessary to detect and refactor poorly designed or improved classes in the software projects.This article aims to show how to detect the Brain Method and Brain Class code smell with the help of some compile-time software metrics. Thresholds should be determined to detect code smells in projects. Because of every firm has its own upper and lower limits, they can generate these thresholds dynamically by using their trusted software source codes. In other way thresholds can be detemine manually on other works. In other words, there are no absolute limits. To solve this problem about the aforementioned issue, we provide an opportunity to firms so that they can create their own limits dynamically or manually.