Banca de DEFESA: DANIEL DAVID FERNANDES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : DANIEL DAVID FERNANDES
DATA : 30/03/2022
HORA: 09:00
LOCAL: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/rita-suzana-pitangueira-maciel
TÍTULO:

Uma investigação empírica sobre a ocorrência de test smells em Python

PALAVRAS-CHAVES:

Test Smell, Python, Avaliação Empirica

PÁGINAS: 179
RESUMO:

este de software é uma atividade do processo de desenvolvimento de software que busca por defeitos. Testes automatizados são compostos por códigos que permitem executar cenários de teste de software mais rapidamente, evitando retrabalho manual. Ao escrever códigos de teste, testadores podem executar más práticas, conhecidas como test smells, que são padrões de codificação que podem impactar negativamente na qualidade dos testes em termos de manutenibilidade, compreensibilidade e eficácia na detecção de defeitos. Python tornou-se a linguagem de programação mais utilizada no mundo em 2020, entretanto, a maioria das pesquisas sobre a qualidade do código de teste é conduzida para a linguagem Java. A ausência de estudos referentes à percepção de desenvolvedores Python sobre test smells, bem como tipos de test smells ainda não detectados por ferramentas podem causar prejuízos em softwares desenvolvidos nesta linguagem. Apesar do conceito de test smells ser independente de linguagem de programação, estudos em uma linguagem de programação não são generalizáveis para as demais, pois diferentes linguagens podem apresentar diferentes comportamentos a respeito dos test smells. Esta dissertação de mestrado tem como objetivo apoiar desenvolvedores Python na construção e manutenção de código de teste com maior qualidade, trazendo uma visão a respeito de ocorrências de test smells em Python. Para isto, inicialmente construímos um dataset com 5303 arquivos de teste de 90 projetos Python coletados de repositórios do GitHub para observar o comportamento dos test smells em Python. Esta análise resultou na proposta de 4 novos test smells com discussões dos seus potenciais impactos. Além disso, para conhecer a percepção de desenvolvedores Python sobre test smells, fizemos uma pesquisa através de questionários para compreender a percepção sobre teste de software de desenvolvedores Python, o qual divulgamos a análise dos resultados obtidos. Como contribuição adicional, desenvolvemos o TEMPY, uma ferramenta open-source de detecção de 10 test smells para Python, a qual alcançou 100% de precisão. Avaliamos o TEMPY através de entrevistas com 10 desenvolvedores Python, obtendo 99% de concordância nas detecções apontadas pelo TEMPY. Espera-se que ao compartilhar os resultados deste estudo, desenvolvedores Python possam usar o conceito de test smell para melhorar a qualidade do código de teste, consequentemente apoiar as atividades de teste de software.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1708274 - RITA SUZANA PITANGUEIRA MACIEL
Externo ao Programa - 2973264 - RODRIGO ROCHA GOMES E SOUZA
Externo à Instituição - LEOPOLDO MOTTA TEIXEIRA - UFPE