JP2013218381A - Software evaluation support device and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ソフトウェアの品質評価を支援する技術に関する。 The present invention relates to a technology that supports software quality evaluation.
ソフトウェアの品質評価に関するツールとして、例えば、ＤＳＭ（Dependency Structure Matrix）と呼ばれるアーキテクチャ分析手法を採用したＬａｔｔｉｘ（米国Ｌａｔｔｉｘ社）が知られている。この“Ｌａｔｔｉｘ”では、ソースコードを解析して、当該ソフトウェアの構成要素（モジュール等）間の依存関係を抽出し、抽出した依存関係を直感的に判り易くするため表形式(マトリクス)で定量的に表して可視化する。これにより、当該ソフトウェアにおける構成要素の依存関係の把握が容易となり、結果として、開発効率及び品質の向上が図れる。 As a tool related to software quality evaluation, for example, Lattix (Lattix, USA) adopting an architecture analysis technique called DSM (Dependency Structure Matrix) is known. In this “Lattix”, the source code is analyzed to extract the dependencies between the components (modules, etc.) of the software, and in order to make the extracted dependencies intuitively understandable, it is quantitative in a table format (matrix). To visualize. As a result, it becomes easy to grasp the dependency relationship between the components in the software, and as a result, the development efficiency and quality can be improved.
ところで、ソフトウェアの品質評価として、いわゆる「アンチパターン」と呼ばれる、デザインパターンとは真逆となるパターン（保守性を悪化させる等、不適切なソフトウェア構造をパターン化したもの）を漏れなく検出することも重要な作業の一つである。 By the way, as a software quality evaluation, a so-called “anti-pattern”, which is a pattern that is the exact opposite of a design pattern (patterns of inappropriate software structure that deteriorates maintainability, etc.) is detected without omission. Is also an important task.
しかしながら、従来のアンチパターン検出作業においては、ソースコードから上記のように抽出した構成要素間の依存関係を人手でたどっていく必要があった。そのため、ソフトウェアの規模が大きい場合には多大な労力を要していた。 However, in the conventional anti-pattern detection work, it is necessary to manually follow the dependency relationship between the components extracted from the source code as described above. Therefore, a large amount of labor is required when the scale of the software is large.
上記の問題に関連して、例えば、特許文献１に記載の発明では、ソフトウェアのソースコードに付与された所定のアノテーションを解析して、ソフトウェアを構成する構成要素と構成要素同士の関連を示す関連要素を抽出する。そして、抽出した構成要素又は関連要素と、予め定義しておいた、ソフトウェアの構造として回避されるべき不適切な構造を表す不良パターン情報とを照合することで、不良パターンに該当する構成要素又は関連要素を検出する。
In relation to the above problem, for example, in the invention described in
特許文献１に記載の発明では、ソースコードから上記の構成要素と関連要素とを抽出するために、予め当該ソースコードに所定のアノテーションを付加しておく必要があり、ソフトウェアの規模が大きくなると、その手間も当然のことながら大きくなってしまうという問題が生じる。
In the invention described in
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、アノテーション等が付加されていないソースコードであっても、アンチパターンを自動検出できるソフトウェア評価支援装置及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problem, and an object of the present invention is to provide a software evaluation support apparatus and program capable of automatically detecting an anti-pattern even in a source code to which no annotation is added. To do.
上記目的を達成するため、本発明に係るソフトウェア評価支援装置は、
評価対象となるソフトウェア構成要素の種別と、その抽出条件と、が対応付けられて設定された第１パターン情報データと、アンチパターンを構成する依存元及び依存先のそれぞれのソフトウェア構成要素の種別と、その依存関係における条件と、が対応付けられて設定された第２パターン情報データと、を記憶するパターン情報記憶手段と、
評価対象となるソースコードに含まれるソフトウェア構成要素の名称と、その種別と、当該ソフトウェア構成要素に包含される他のソフトウェア構成要素の数についての情報と、が対応付けられて設定された構成要素データと、前記ソースコードに含まれる依存元及び依存先のそれぞれのソフトウェア構成要素の名称と、その依存関係における依存種別毎の依存頻度と、が対応付けられて設定された依存関係データと、を記憶するメモリと、
前記第１パターン情報データと、前記第２パターン情報データと、前記構成要素データと、前記依存関係データと、に基づいて、前記ソースコードに含まれているアンチパターンを構成する依存元及び依存先のそれぞれのソフトウェア構成要素の名称を抽出するパターン抽出手段と、を備えることを特徴とする。
In order to achieve the above object, a software evaluation support apparatus according to the present invention provides:
The first pattern information data set by associating the type of software component to be evaluated and its extraction condition, the type of each software component of the dependence source and the dependence destination constituting the anti-pattern, and Pattern information storage means for storing second pattern information data set in association with the conditions in the dependency relationship;
A component set in association with the name of the software component included in the source code to be evaluated, its type, and information on the number of other software components included in the software component Dependency data set in association with the data, the names of the respective software components of the dependency source and the dependency destination included in the source code, and the dependency frequency for each dependency type in the dependency relationship, Memory to memorize,
Based on the first pattern information data, the second pattern information data, the component element data, and the dependency relationship data, a dependency source and a dependency destination constituting an anti-pattern included in the source code Pattern extracting means for extracting the names of the respective software components.
本発明によれば、アノテーション等が付加されていないソースコードであっても、ソースコード中のアンチパターンを自動検出できるため、ソフトウェアの品質評価作業の効率向上が図れる。 According to the present invention, it is possible to automatically detect an anti-pattern in a source code even if it is a source code without an annotation or the like, so that the efficiency of software quality evaluation work can be improved.
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図１は、本発明の実施形態に係るソフトウェア評価支援装置１の全体構成を示す図である。このソフトウェア評価支援装置１は、所定のプログラミング言語で作成されたソフトウェアにおいて、その品質の評価を支援する装置である。
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a software
このソフトウェア評価支援装置１のハードウェア構成は、一般的なパーソナルコンピュータと同等である。即ち、ソフトウェア評価支援装置１は、何れも図示しないが、ＣＰＵ（Central Processing Unit），ＲＯＭ（Read Only Memory），ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成される制御装置、読み書き可能な不揮発性の半導体メモリやハードディスクドライブ等から構成される外部記憶装置、キーボード，マウス，キーパッド，タッチパッドやタッチパネル等から構成される入力装置、ＣＲＴや液晶モニタ等から構成される表示装置等を備える。
The hardware configuration of the software
ソフトウェア評価支援装置１は、機能的には、図１に示すように、入力部１０と、表示部１１と、ソースコード記憶部１２と、パターン情報記憶部１３と、制御部１４と、を備える。
Functionally, the software
入力部１０は、ユーザからの入力操作を受け付け、受け付けた入力操作に係る信号を制御部１４に送出する。
The
表示部１１は、制御部１４の制御の下、ユーザ操作用の画面の表示を行う。
The
ソースコード記憶部１２は、評価対象となるソフトウェアに対応したソースコードを記憶する。ソースコードは、所定のプログラミング言語に従って記述されたプログラムコードであり、本実施形態では、Ｃ＋＋（シープラスプラス）言語の仕様に従って記述されている。
The source
パターン情報記憶部１３は、制御部１４によって実行される後述のパターン抽出処理の際に、制御部１４によって参照されるパターン情報リストを記憶する。
The pattern
制御部１４は、入力部１０、表示部１１、ソースコード記憶部１２及びパターン情報記憶部１３を制御し、それに付随して、これらとの間でデータの授受を行う。制御部１４は、機能的には、図２に示すように、依存関係抽出部１４１と、パターン抽出部１４２と、を備える。これらの各機能部は、ＣＰＵ等が、ＲＯＭ又は外部記憶装置に記憶されている、所定のプログラムを実行することで実現する。このプログラム（ソフトウェア評価支援プログラム）は、ソフトウェア評価支援装置１にて、ユーザに対してソフトウェアの評価を支援するための一連の処理を行うためのアプリケーションソフトウェアである。
The
依存関係抽出部１４１は、従来の手法により、ソースコード記憶部１２に記憶されているソースコード１２１から、ソフトウェアの構成要素（以下、単に「構成要素」と称する。）と、構成要素間の依存関係を抽出し、抽出したそれぞれに基づいて、構成要素リスト１５及び依存関係リスト１６を生成する。ソースコード１２１の一例を図３に示す。ここで、従来の手法には、例えば、ＤＳＭを取り入れたソフトウェアの品質評価ツールである、米国Ｌａｔｔｉｘ社の“Ｌａｔｔｉｘ”により実現される技術等が該当する。
The dependency
依存関係抽出部１４１は、生成した構成要素リスト１５及び依存関係リスト１６をＲＡＭ又は外部記憶装置に保存する。
The dependency
構成要素リスト１５は、ソースコード１２１に含まれる構成要素についての情報がリストアップされたデータである。より詳細には、構成要素リスト１５は、図４に示すように、「要素名」と、「要素種別」と、「包含要素数」と、から構成されるレコードが複数設定されたデータテーブルである。「要素名」には、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）等のプログラミング言語で作成されたソフトウェアを構成する要素であって、当該ソースコード１２１において記述された名称（例えば、クラス名、変数名、関数名、マクロ名等）が設定される。
The
「要素種別」には、当該構成要素の種別（例えば、クラス、変数、関数、マクロ等）を示す情報が設定される。「包含要素数」には、当該構成要素に包含される他の構成要素の数が、要素種別毎に設定される。図４の例では、先頭（番号１）のレコードにおいて、クラスである“Class1”には、構成要素として関数のみが含まれ、その数が１であることが示されており、番号２のレコードにおいて、クラスである“Class2”には、変数のみが含まれ、その数が２であることが示されており、番号３のレコードにおいて、クラスである“Class3”には、変数のみが含まれ、その数が１であることが示されている。
In the “element type”, information indicating the type (for example, class, variable, function, macro, etc.) of the constituent element is set. In the “number of included elements”, the number of other components included in the component is set for each element type. In the example of FIG. 4, in the first record (number 1), the class “Class1” includes only functions as components, and the number is 1, and the record of
依存関係リスト１６は、ソースコード１２１に含まれる構成要素間の依存関係についての情報がリストアップされたデータである。より詳細には、依存関係リスト１６は、図５に示すように、「依存元要素名」と、「依存先要素名」と、「依存度数」と、から構成されるレコードが複数設定されたデータテーブルである。ここで、依存関係とは、ある構成要素が他の構成要素を含む場合や他の構成要素を引用するといったように、ある構成要素が他のソフトウェア構成要素に依存する関係をいう。依存関係には、例えば、インクルード、クラス参照、クラス継承、関数の呼出し、関数のオーバーライド、宣言、変数参照、変数書き込み、マクロの使用などがある。
The
「依存元要素名」には、依存元（即ち、依存する側）の構成要素のソースコード１２１上の名称が設定される。「依存先要素名」には、依存先（即ち、依存される側）の構成要素のソースコード１２１上の名称が設定される。「依存度数」には、当該依存元の構成要素と依存先の構成要素との間の依存関係において、依存の種別（依存種別）毎の依存の頻度（回数）が設定される。
In the “dependence source element name”, the name on the
図５の例では、先頭（番号１）のレコードにおいて、構成要素“Class1”から構成要素“Class2”への依存関係で、インクルード、クラス参照、クラス継承、関数の呼出し、関数のオーバーライド、宣言、変数書き込み及びマクロの使用のそれぞれの回数が０であり、変数参照の回数が１であることが示されており、同様に、番号２のレコードにおいても、構成要素“Class1”から構成要素“Class3”への依存関係で、インクルード、クラス参照、クラス継承、関数の呼出し、関数のオーバーライド、宣言、変数書き込み及びマクロの使用のそれぞれの回数が０であり、変数参照の回数が１であることが示されている。また、番号３のレコードにおいては、構成要素“Class2”から構成要素“Class3”への依存関係で、インクルード、クラス継承、関数の呼出し、関数のオーバーライド、宣言、変数参照、変数書き込み及びマクロの使用のそれぞれの回数が０であり、クラス参照の回数が１であることが示されている。
In the example of FIG. 5, in the first (number 1) record, the dependency from the component “Class1” to the component “Class2” includes, class reference, class inheritance, function call, function override, declaration, It is indicated that the number of variable writes and the use of the macro is 0, and the number of variable references is 1. Similarly, in the record of
続いて、パターン情報記憶部１３に記憶されているパターン情報リストについて説明する。パターン情報リストには、図２に示すように、第１パターン情報リスト１３１と、第２パターン情報リスト１３２とが含まれる。第１パターン情報リスト１３１は、予めユーザにより設定された、ユーザが評価対象として抽出を所望する構成要素についての情報がリストアップされたデータである。より詳細には、第１パターン情報リスト１３１は、図６に示すように、「仮要素名」と、「実要素名」と、「要素種別」と、「抽出条件」と、から構成されるレコードが複数設定されたデータテーブルである。
Next, the pattern information list stored in the pattern
「仮要素名」には、抽出を所望する構成要素の仮称が設定される。仮称の決め方は任意であり、本実施形態では、Ａ、Ｂ、Ｃ、…、といったようにアルファベットが順番に割り振られるものとする。「実要素名」は、当初、即ち、ユーザによる当該第１パターン情報リスト１３１の作成時点では未設定状態であり、後に、パターン抽出部１４２により、後述するパターン抽出処理にて、ソースコード１２１上の名称が格納される。
In the “provisional element name”, a temporary name of a constituent element desired to be extracted is set. The method of determining the provisional name is arbitrary, and in this embodiment, alphabets are assigned in order such as A, B, C,. The “actual element name” is not set at the beginning, that is, at the time of creation of the first
「要素種別」には、ユーザが抽出を所望する構成要素の種別（例えば、クラス、変数、関数、マクロ等）を示す情報が設定される。「抽出条件」には、抽出するための条件を示す情報が設定される。例えば、「抽出条件」には、上記条件が記述されたファイル（リスト）名がテキスト形式で設定される。「抽出条件」に設定される条件の一例を図７に示す。図７（ａ）は、条件１に対応する内容を示し、図７（ｂ）は、条件２に対応する内容を示している。
In “element type”, information indicating the type (for example, class, variable, function, macro, etc.) of the component that the user desires to extract is set. Information indicating conditions for extraction is set in the “extraction conditions”. For example, in the “extraction condition”, a file (list) name in which the above condition is described is set in a text format. An example of conditions set in the “extraction conditions” is shown in FIG. FIG. 7A shows the contents corresponding to
例えば、図６の先頭（番号１）のレコードでは、要素種別がクラスであり、包含する変数の数が０である構成要素に対して、仮要素名“Ａ”が付されるということが示されている。また、番号２のレコードでは、要素種別がクラスであり、包含する関数の数が０である構成要素に対して、仮要素名“Ｂ”が付されるということが示されている。
For example, the first (number 1) record in FIG. 6 indicates that the temporary element name “A” is assigned to the component whose element type is class and whose number of included variables is 0. Has been. Further, the record with the
第２パターン情報リスト１３２は、予めユーザにより設定された、検出すべきアンチパターンについての情報がリストアップされたデータである。より詳細には、第２パターン情報リスト１３２は、図８に示すように、「仮依存元要素名」と、「実依存元要素名」と、「仮依存先要素名」と、「実依存先要素名」と、「依存関係条件」と、「チェック欄」と、から構成されるレコードが複数設定されたデータテーブルである。
The second
「仮依存元要素名」には、アンチパターンを構成する依存元の構成要素の仮称が設定される。ここで、「仮依存元要素名」に設定される仮称と、第１パターン情報リスト１３１における「仮要素名」に設定される仮称とは、共通化されており、仮称が同一の場合は、同一の構成要素を示すこととなる。
In the “temporary dependency source element name”, a temporary name of the component of the dependency source constituting the anti-pattern is set. Here, the temporary name set in the “temporary dependency source element name” and the temporary name set in the “temporary element name” in the first
「実依存元要素名」は、ユーザによる当該第２パターン情報リスト１３２の作成時点では未設定状態であり、後に、パターン抽出部１４２により、後述するパターン抽出処理にて、対応する依存元の構成要素として、ソースコード１２１上の名称が格納される。「仮依存先要素名」には、アンチパターンを構成する依存先の構成要素の仮称が設定される。ここで、上記の「仮依存元要素名」の場合と同様、「仮依存先要素名」に設定される仮称と、第１パターン情報リスト１３１における「仮要素名」に設定される仮称とは、共通化されており、仮称が同一の場合は、同一の構成要素を示すこととなる。
The “actual dependence source element name” is not set at the time of creation of the second
「実依存先要素名」は、ユーザによる当該第２パターン情報リスト１３２の作成時点では未設定状態であり、後に、パターン抽出部１４２により、後述するパターン抽出処理にて、依存先の構成要素として、ソースコード１２１上の名称が格納される。
The “actual dependency destination element name” is not set at the time of creation of the second
「依存関係条件」には、当該アンチパターンを構成する依存元の構成要素と依存先の構成要素との間の依存関係における条件を示す情報が設定される。例えば、「依存関係条件」には、上記条件が記述されたファイル（リスト）名がテキスト形式で設定される。「依存関係条件」に設定される条件の内容の一例を図９に示す。図９（ａ）は、条件３に対応する内容を示し、図９（ｂ）は、条件４に対応する内容を示している。
In the “dependency relationship condition”, information indicating a condition in the dependency relationship between the dependency source component and the dependency destination component configuring the anti-pattern is set. For example, in the “dependency condition”, a file (list) name in which the above condition is described is set in a text format. An example of the content of the condition set in the “dependency relationship condition” is shown in FIG. FIG. 9A shows the contents corresponding to the
例えば、図８の先頭（番号１）のレコードでは、仮称“Ａ”の依存元の構成要素と、仮称“Ｂ”の依存先の構成要素との間において、依存種別が変数参照であり、その依存度数が１以上であるという条件を満たす場合に、仮称“Ａ”の構成要素が仮称“Ｂ”の構成要素に依存するソフトウェア構造が、アンチパターンであることが示されている。 For example, in the first record (number 1) in FIG. 8, the dependency type is a variable reference between the component of the dependency source of the temporary name “A” and the component of the dependency destination of the temporary name “B”. When the condition that the dependency degree is 1 or more is satisfied, the software structure in which the component of the temporary name “A” depends on the component of the temporary name “B” is an anti-pattern.
また、番号２のレコードでは、仮称“Ａ”の依存元の構成要素と、仮称“Ｃ”の依存先の構成要素との間において、依存種別が変数参照であり、その依存度数が１以上であるという条件を満たす場合に、仮称“Ａ”の構成要素が仮称“Ｃ”の構成要素に依存するソフトウェア構造が、アンチパターンであることが示されている。また、番号３のレコードでは、仮称“Ｂ”の依存元の構成要素と、仮称“Ｃ”の依存先の構成要素との間において、依存種別を問わず、依存度数が１以上である、換言すると、何れかの依存種別において、依存度数が１以上である、という条件を満たす場合に、仮称“Ｂ”の構成要素が仮称“Ｃ”の構成要素に依存するソフトウェア構造が、アンチパターンであることが示されている。
In the record of
「チェック欄」は、ユーザによる当該第２パターン情報リスト１３２の作成時点では、チェック無し（０が設定）状態となっており、後に、パターン抽出部１４２により、後述するパターン抽出処理にて、必要に応じて、チェックが入れられる（１が設定される。）。
The “check field” is not checked (set to 0) at the time of creation of the second
パターン抽出部１４２は、依存関係抽出部１４１により生成された構成要素リスト１５及び依存関係リスト１６と、パターン情報記憶部１３に予め記憶されている第１パターン情報リスト１３１及び第２パターン情報リスト１３２と、に基づいて、パターン一致リスト１７を生成し、出力する。パターン一致リスト１７は、第２パターン情報リスト１３２にリストアップされている、ユーザが予め設定したアンチパターンの中から、当該ソフトウェア（ソースコード１２１）に実際に含まれているアンチパターンをリストアップした結果を示すデータである。パターン一致リスト１７の詳細については後述する。
The
続いて、上記のように構成されるソフトウェア評価支援装置１において実行されるソフトウェア評価支援処理について説明する。このソフトウェア評価支援処理は、ユーザにより、入力部１０を介して、ＲＯＭ又は外部記憶装置に記憶されている、上述のソフトウェア評価支援プログラムを起動させるための所定操作が行われることで開始される。
Next, a software evaluation support process executed in the software
図１０は、ソフトウェア評価支援処理の手順を示すフローチャートである。先ず、依存関係抽出部１４１は、ソースコード記憶部１２からソースコード１２１を読み出し（ステップＳ１０１）、読み出したソースコード１２１から、従来の手法により、ソフトウェアの構成要素と、構成要素間の依存関係を抽出し、抽出したそれぞれに基づいて、構成要素リスト１５及び依存関係リスト１６を生成する（ステップＳ１０２）。生成された構成要素リスト１５及び依存関係リスト１６はＲＡＭ等に保存される。
FIG. 10 is a flowchart illustrating a procedure of software evaluation support processing. First, the dependency
パターン抽出部１４２は、依存関係抽出部１４１により生成された構成要素リスト１５及び依存関係リスト１６と、パターン情報記憶部１３に予め記憶されている第１パターン情報リスト１３１及び第２パターン情報リスト１３２と、に基づいて、パターン抽出処理を実行する（ステップＳ１０３）。
The
以下、図１１〜図１３のフローチャートを参照して、パターン抽出処理の詳細を説明する。先ず、パターン抽出部１４２は、カウンタｉに０を設定し、変数Ｎｉに第１パターン情報リスト１３１のレコード数を設定する（図１１のステップＳ２０１）。そして、パターン抽出部１４２は、カウンタｉをインクリメントした後、カウンタｉの値が変数Ｎｉの値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。その結果、カウンタｉの値が変数Ｎｉの値を超えている場合（ステップＳ２０２；ＮＯ）、パターン抽出部１４２は、図１３のステップＳ２２３の処理を実行する。
Details of the pattern extraction process will be described below with reference to the flowcharts of FIGS. First, the
一方、カウンタｉの値が変数Ｎｉの値以下である場合（ステップＳ２０２；ＹＥＳ）、パターン抽出部１４２は、パターン情報記憶部１３に記憶されている第１パターン情報リスト１３１を読み出し、その先頭からカウンタｉの値番目のレコードを選択する（ステップＳ２０３）。また、パターン抽出部１４２は、カウンタｊに０を設定し、変数Ｎｊに構成要素リスト１５のレコード数を設定する（ステップＳ２０４）。
On the other hand, when the value of the counter i is equal to or smaller than the value of the variable Ni (step S202; YES), the
そして、パターン抽出部１４２は、カウンタｊをインクリメントした後、カウンタｊの値が変数Ｎｊの値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。その結果、カウンタｊの値が変数Ｎｊの値を超えている場合（ステップＳ２０５；ＮＯ）、パターン抽出部１４２は、ステップＳ２０２の処理を再度実行する。
Then, after incrementing the counter j, the
一方、カウンタｊの値が変数Ｎｊの値以下である場合（ステップＳ２０５；ＹＥＳ）、パターン抽出部１４２は、構成要素リスト１５の先頭からカウンタｊの値番目のレコードを選択する（ステップＳ２０６）。パターン抽出部１４２は、第１パターン情報リスト１３１の選択したレコードにおける要素種別と、構成要素リスト１５の選択したレコードにおける要素種別とが一致し、且つ、第１パターン情報リスト１３１の選択したレコードにおける抽出条件が成立しているか否かを判定する（ステップＳ２０７）。
On the other hand, when the value of the counter j is less than or equal to the value of the variable Nj (step S205; YES), the
その結果、ステップＳ２０７の判定がＮＯの場合、パターン抽出部１４２は、ステップＳ２０５の処理を再度実行する。一方、ステップＳ２０７の判定がＹＥＳの場合、パターン抽出部１４２は、構成要素リスト１５の選択したレコードにおける要素名を、第１パターン情報リスト１３１の選択したレコードにおける実要素名に格納する（ステップＳ２０８）。
As a result, when the determination in step S207 is NO, the
次に、パターン抽出部１４２は、パターン情報記憶部１３から第２パターン情報リスト１３２を読み出し、読み出した第２パターン情報リスト１３２において、第１パターン情報リスト１３１の選択したレコードにおける仮要素名と一致する仮依存元要素名を有するレコードがあるか否かを判定する（ステップＳ２０９）。その結果、ステップＳ２０９の判定がＮＯの場合、パターン抽出部１４２は、図１２のステップＳ２１１の処理を実行する。
Next, the
一方、ステップＳ２０９の判定がＹＥＳの場合、パターン抽出部１４２は、第２パターン情報リスト１３２の該当する全てのレコードについて、実依存元要素名に、構成要素リスト１５の選択したレコードにおける要素名を格納する（ステップＳ２１０）。
On the other hand, if the determination in step S209 is YES, the
図１２のステップＳ２１１では、パターン抽出部１４２は、第２パターン情報リスト１３２において、第１パターン情報リスト１３１の選択したレコードにおける仮要素名と一致する仮依存先要素名を有するレコードがあるか否かを判定する。その結果、ステップＳ２１１の判定がＮＯの場合、パターン抽出部１４２は、ステップＳ２１３の処理を実行する。
In step S211 of FIG. 12, the
一方、ステップＳ２１１の判定がＹＥＳの場合、パターン抽出部１４２は、第２パターン情報リスト１３２の該当する全てのレコードについて、実依存先要素名に、構成要素リスト１５の選択したレコードにおける要素名を格納する（ステップＳ２１２）。
On the other hand, if the determination in step S211 is YES, the
続くステップＳ２１３では、パターン抽出部１４２は、カウンタｋに０を設定し、変数Ｎｋに依存関係リスト１６のレコード数を設定する。そして、パターン抽出部１４２は、カウンタｋをインクリメントした後、カウンタｋの値が変数Ｎｋの値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２１４）。その結果、カウンタｋの値が変数Ｎｋの値を超えている場合（ステップＳ２１４；ＮＯ）、パターン抽出部１４２は、図１１のステップＳ２０５の処理を再度実行する。
In subsequent step S213, the
一方、カウンタｋの値が変数Ｎｋの値以下である場合（ステップＳ２１４；ＹＥＳ）、パターン抽出部１４２は、依存関係リスト１６の先頭からカウンタｋの値番目のレコードを選択する（ステップＳ２１５）。パターン抽出部１４２は、依存関係リスト１６において、構成要素リスト１５の選択したレコードにおける要素名と一致する依存元要素名又は依存先要素名を有するレコードがあるか否かを判定する（ステップＳ２１６）。その結果、ステップＳ２１６の判定がＮＯの場合、パターン抽出部１４２は、ステップＳ２１４の処理を再度実行する。
On the other hand, when the value of the counter k is equal to or smaller than the value of the variable Nk (step S214; YES), the
一方、ステップＳ２１６の判定がＹＥＳの場合、パターン抽出部１４２は、カウンタｌに０を設定し、変数Ｎｌに第２パターン情報リスト１３２のレコード数を設定する（ステップＳ２１７）。そして、パターン抽出部１４２は、カウンタｌをインクリメントした後、カウンタｌの値が変数Ｎｌの値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２１８）。その結果、カウンタｌの値が変数Ｎｌの値を超えている場合（ステップＳ２１８；ＮＯ）、パターン抽出部１４２は、ステップＳ２１４の処理を再度実行する。
On the other hand, if the determination in step S216 is YES, the
一方、カウンタｌの値が変数Ｎｌの値以下である場合（ステップＳ２１８；ＹＥＳ）、パターン抽出部１４２は、第２パターン情報リスト１３２の先頭からカウンタｌの値番目のレコードを選択する（ステップＳ２１９）。
On the other hand, if the value of the counter l is equal to or less than the value of the variable Nl (step S218; YES), the
続く図１３のステップＳ２２０では、パターン抽出部１４２は、第２パターン情報リスト１３２の選択したレコードにおける実依存元要素名及び実依存先要素名と、依存関係リスト１６の選択したレコードにおける依存元要素名及び依存先要素名とがそれぞれ一致し、且つ、第２パターン情報リスト１３２の選択したレコードにおける依存関係条件が、依存関係リスト１６の選択したレコードにおける依存度数の内容に適合しているか否かを判定する。その結果、ステップＳ２２０の判定がＮＯの場合、パターン抽出部１４２は、図１２のステップＳ２１８の処理を再度実行する。
In subsequent step S220 of FIG. 13, the
一方、ステップＳ２２０の判定がＹＥＳの場合、パターン抽出部１４２は、第２パターン情報リスト１３２の選択したレコードにおけるチェック欄に１を格納する（ステップＳ２２１）。パターン抽出部１４２は、第２パターン情報リスト１３２の全レコードのチェック欄に１が格納されているか否かを判定する（ステップＳ２２２）。全レコードのチェック欄に１が格納されている場合（ステップＳ２２２；ＹＥＳ）、パターン抽出部１４２は、ステップＳ２２３の処理を実行する。一方、何れかのレコードのチェック欄に１が格納されていない場合（ステップＳ２２２；ＮＯ）、パターン抽出部１４２は、図１２のステップＳ２１８の処理を再度実行する。
On the other hand, when the determination in step S220 is YES, the
ステップＳ２２３では、パターン抽出部１４２は、第２パターン情報リスト１３２から、パターン一致リスト１７を生成する（ステップＳ２２３）。具体的には、パターン抽出部１４２は、第２パターン情報リスト１３２から、チェック欄に１が設定されているレコードを全て抽出する。そして、パターン抽出部１４２は、抽出した各レコードから、「仮依存元要素名」、「仮依存先要素名」及び「チェック欄」の各項目を削除する。これにより、図１４に示すようなパターン一致リスト１７が生成される。生成されたパターン一致リスト１７は、ＲＯＭ又は外部記憶装置に保存され、ユーザによる入力部１０を介した所定操作により、その内容が表示部１１にて所定態様で表示される。
In step S223, the
なお、第２パターン情報リスト１３２の何れのレコードにおいてもチェック欄に１が設定されていない場合、パターン抽出部１４２は、アンチパターンが検出されなかった旨を所定態様でユーザに報知する。この場合、例えば、パターン抽出部１４２は、“アンチパターンは検出されませんでした”等のメッセージを表示部１１に表示させる。
If 1 is not set in the check column in any record of the second
以上説明したように、本発明の本実施形態に係るソフトウェア評価支援装置１によれば、依存関係抽出部１４１は、ソースコード記憶部１２に記憶されているソースコード１２１から、ソフトウェアの構成要素と、構成要素間の依存関係を抽出し、抽出したそれぞれに基づいて、構成要素リスト１５及び依存関係リスト１６を生成する。そして、パターン抽出部１４２は、構成要素リスト１５及び依存関係リスト１６と、ユーザが評価対象として抽出を所望する構成要素についての情報がリストアップされた第１パターン情報リスト１３１と、検出すべきアンチパターンについての情報がリストアップされた第２パターン情報リスト１３２と、に基づいて、ソースコード１２１に実際に含まれているアンチパターンを検出し、その結果として、パターン一致リスト１７を生成する。このように、アノテーション等が付加されていないソースコードであっても、ソースコード１２１に内在するアンチパターンを自動検出できるため、ソフトウェアの品質評価作業の効率向上が図れる。
As described above, according to the software
なお、本発明は、上記実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲での種々の変更は勿論可能である。 In addition, this invention is not limited to the said embodiment, Of course, the various change in the range which does not deviate from the summary of this invention is possible.
例えば、上記実施形態では、ソフトウェア評価支援装置１の制御部１４は、依存関係抽出部１４１を備え、ソースコード記憶部１２に記憶されているソースコード１２１から、構成要素リスト１５及び依存関係リスト１６を生成していたが、かかる構成に限定されることはない。本発明には、依存関係抽出部１４１を備えない構成のソフトウェア評価支援装置も含まれる。その場合のソフトウェア評価支援装置は、他の装置で生成された構成要素リスト１５及び依存関係リスト１６を用いてパターン一致リスト１７を生成する。
For example, in the above embodiment, the
また、上記実施形態のソフトウェア評価支援装置１が実行したプログラムを、既存のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等に適用することで、当該ＰＣを本発明に係るソフトウェア評価支援装置として機能させることも可能である。
Further, by applying the program executed by the software
このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto Optical Disk）、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよいし、インターネットなどの通信ネットワークを介して配布してもよい。 Such a program distribution method is arbitrary, for example, a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), an MO (Magneto Optical Disk), or a memory card. It may be stored and distributed in a network, or distributed via a communication network such as the Internet.
本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。 Various embodiments and modifications can be made to the present invention without departing from the broad spirit and scope of the present invention. The above-described embodiments are for explaining the present invention and do not limit the scope of the present invention. In other words, the scope of the present invention is shown not by the embodiments but by the claims. Various modifications within the scope of the claims and within the scope of the equivalent invention are considered to be within the scope of the present invention.
１ ソフトウェア評価支援装置
１０ 入力部
１１ 表示部
１２ ソースコード記憶部
１３ パターン情報記憶部
１４ 制御部
１５ 構成要素リスト
１６ 依存関係リスト
１７ パターン一致リスト
１２１ ソースコード
１３１ 第１パターン情報リスト
１３２ 第２パターン情報リスト
１４１ 依存関係抽出部
１４２ パターン抽出部
DESCRIPTION OF
Claims (3)
評価対象となるソースコードに含まれるソフトウェア構成要素の名称と、その種別と、当該ソフトウェア構成要素に包含される他のソフトウェア構成要素の数についての情報と、が対応付けられて設定された構成要素データと、前記ソースコードに含まれる依存元及び依存先のそれぞれのソフトウェア構成要素の名称と、その依存関係における依存種別毎の依存頻度と、が対応付けられて設定された依存関係データと、を記憶するメモリと、
前記第１パターン情報データと、前記第２パターン情報データと、前記構成要素データと、前記依存関係データと、に基づいて、前記ソースコードに含まれているアンチパターンを構成する依存元及び依存先のそれぞれのソフトウェア構成要素の名称を抽出するパターン抽出手段と、を備える、
ことを特徴とするソフトウェア評価支援装置。 The first pattern information data set by associating the type of software component to be evaluated and its extraction condition, the type of each software component of the dependence source and the dependence destination constituting the anti-pattern, and Pattern information storage means for storing second pattern information data set in association with the conditions in the dependency relationship;
A component set in association with the name of the software component included in the source code to be evaluated, its type, and information on the number of other software components included in the software component Dependency data set in association with the data, the names of the respective software components of the dependency source and the dependency destination included in the source code, and the dependency frequency for each dependency type in the dependency relationship, Memory to memorize,
Based on the first pattern information data, the second pattern information data, the component element data, and the dependency relationship data, a dependency source and a dependency destination constituting an anti-pattern included in the source code Pattern extraction means for extracting the name of each software component of
A software evaluation support apparatus characterized by that.
前記ソースコードから、前記構成要素データと、前記依存関係データと、を生成し、前記メモリに保存する依存関係抽出手段と、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１に記載のソフトウェア評価支援装置。 A source code storage unit for storing a source code corresponding to the software to be evaluated;
Dependency extraction means for generating the component element data and the dependency relationship data from the source code and storing the data in the memory.
The software evaluation support apparatus according to claim 1.
パターン情報記憶手段にそれぞれ記憶されている、評価対象となるソフトウェア構成要素の種別と、その抽出条件と、が対応付けられて設定された第１パターン情報データ及びアンチパターンを構成する依存元及び依存先のそれぞれのソフトウェア構成要素の種別と、その依存関係における条件と、が対応付けられて設定された第２パターン情報データと、所定のメモリにそれぞれ記憶されている、評価対象となるソースコードに含まれるソフトウェア構成要素の名称と、その種別と、当該ソフトウェア構成要素に包含される他のソフトウェア構成要素の数についての情報と、が対応付けられて設定された構成要素データ及び前記ソースコードに含まれる依存元及び依存先のそれぞれのソフトウェア構成要素の名称と、その依存関係における依存種別毎の依存頻度と、が対応付けられて設定された依存関係データと、に基づいて、前記ソースコードに含まれているアンチパターンを構成する依存元及び依存先のそれぞれのソフトウェア構成要素の名称を抽出するパターン抽出手段として機能させる、
ことを特徴とするプログラム。 Computer
Dependency source and dependency constituting the first pattern information data and the anti-pattern set in association with the type of the software component to be evaluated and the extraction condition stored in the pattern information storage means, respectively. In the source code to be evaluated, the second pattern information data set in association with the type of each of the previous software components and the conditions in the dependency relationship, and the predetermined memory are respectively stored. Included in the component data and the source code set in association with the name of the included software component, its type, and information about the number of other software components included in the software component The name of each dependent software component and its dependency Based on the dependency relationship data set in association with the dependency frequency for each existence type, each of the software components of the dependency source and the dependency destination constituting the anti-pattern included in the source code Function as a pattern extraction means for extracting names,
A program characterized by that.
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