Materiały do wykładu 12.

This commit is contained in:
Krzysztof Jassem 2021-11-28 16:24:39 +01:00
parent 757cc152fc
commit 547b00c68c
12 changed files with 937 additions and 52 deletions

View File

@ -159,7 +159,7 @@
"name": "python", "name": "python",
"nbconvert_exporter": "python", "nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3", "pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.7.6" "version": "3.8.5"
} }
}, },
"nbformat": 4, "nbformat": 4,

View File

@ -18,7 +18,7 @@
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Czym jest jakość produktu?" "# 1. Czym jest jakość produktu?"
] ]
}, },
{ {
@ -41,7 +41,7 @@
" \n", " \n",
"<h3>Definicja wg Geralda Weinberga</h3> \n", "<h3>Definicja wg Geralda Weinberga</h3> \n",
" \n", " \n",
"Jakość to subiektywnie pojmowana wartość dla kogoś.\n", "Jakość to subiektywnie pojmowana wartość.\n",
"</div>" "</div>"
] ]
}, },
@ -86,7 +86,76 @@
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Definicja jakości oprogramowania" "# 2. Definicja jakości oprogramowania"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"<div class=\"alert alert-info alert-success\">\n",
" \n",
"<h3>Jakość oprogramowania</h3> \n",
" \n",
"<b> Jakość oprogramowania </b> to funkcja wypadkowa wartości określonych właściwości oprogramowania.\n",
"</div>"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 2.1. Proces określania jakości oprogramowania\n",
"Proces określenia jakości oprogramowania składa się z dwóch etapów:\n",
"1. Zdefiniowanie funkcji jakości oprogramowania:\n",
"\n",
" > 1. Określ właściwości istotne dla danego typu oprogramowania (np. rozmiar, funkcjonalność, użyteczności, dostępność).\n",
" > 2. Dla każdej włąsciwości zdefiniuj zakres wartości liczbowych lub kategorii, określających, w jakim stopniu spełnia ona oczekiwania użytkowników.\n",
" > 3. Zdefiniuj jakość oprogramowania jako funkcję wartości poszczególnych właściwości: \n",
" > **Quality = q(wartości właściwości)**\n",
" \n",
"2. Ocena jakości oprogramowania\n",
" > 1. Wyznacz wartości poszczególnych cech oprogramowania.\n",
" > 2. Oblicz jakość oprogramowania za pomocą zdefiniowanej funkcji *Quality*."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# 3. Jakość kodu źródłowego\n",
"Cechy kodu żródłowego:\n",
" * rozmiar,\n",
" * złożoność"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 3.1. Metryki rozmiaru kodu źródłowego\n",
"\n",
"### 3.1.1. Liczba wierszy (LOC - Lines of Code)\n",
"LOC mierzy **liczbę wierszy** w metodzie, klasie lub całej aplikacji.\n",
"\n",
"W obliczaniu LOC trzeba podjąć kilka nieoczywistych decyzji.\n",
"\n",
"Przykłady:\n",
"\n",
"<table>\n",
"<tr> \n",
" <td> Decyzja </td> <td> Rekomendacja </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> Czy liczyć puste wiersze?</td> <td> NIE </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> Czy liczyć komentarze?</td> <td> NIE </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> Czy liczyć liczbę wierszy czy liczbę instrukcji?</td> <td> Liczbę wierszy </td>\n",
"</tr>\n",
"</table>"
] ]
}, },
{ {
@ -95,9 +164,9 @@
"source": [ "source": [
"<div class=\"alert alert-info alert-success\">\n", "<div class=\"alert alert-info alert-success\">\n",
" \n", " \n",
"<h3>Jakość oprogramowania</h3> \n", "<h3>Reguła 30</h3> \n",
" \n", " \n",
"Jakość oprogramowania to funkcja <b>cech</b> oprogramowania, które spełniają oczekiwania użytkownika: znane i przewidywane.\n", "Jeśli element zawiera wiecej niż 30 podelementów, to najprawdopodobniej w działaniu wystąpi jakiś poważny problem.\n",
"</div>" "</div>"
] ]
}, },
@ -105,35 +174,412 @@
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Jakość kodu źródłowego\n", "> **Methods** should not have more than an average of 30 code lines (not counting line spaces and comments). \n",
"### Metryki oceny rozmiaru kodu źródłowego\n", "> **A class** should contain an average of less than 30 methods, resulting in up to 900 lines of code. \n",
"### Metryki oceny złożoności kodu źródłowego" "> **A package** shouldnt contain more than 30 classes, thus comprising up to 27,000 code lines. \n",
"> **Subsystems** with more than 30 packages should be avoided. Such a subsystem would count up to 900 classes with up to 810,000 lines of code. \n",
"> **A system** with 30 subsystems would thus possess 27,000 classes and 24.3 million code lines. \n",
"[Przeczytaj w Internecie](https://dzone.com/articles/rule-30-%E2%80%93-when-method-class-or)"
] ]
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Cechy oprogramowania wpływające na ocenę jakości\n", "### 3.1.2. Punkty funkcyjne\n",
"### Funkcjonalność\n", "\n",
"### Niezawodność\n", "**Punkty Funkcyjne** - metryka, która wyznacza liczbę funkcjonalności dostarczaną przez system.\n",
"### Użyteczność\n", "\n",
"### Wydajność\n", "**Współczynnik produktywności języka programowania**: ile (średnio) linii kodu potrzeba do zakodowania jednego punktu funkcyjnego? \n",
"### Łatwość konserwacji\n", "\n",
"### Przenośność\n", "Wartość kodu w punktach funkcyjnych wyznacza się, dzieląc wartośćLOC przez współczynnik produktywności.\n",
"### Dostępność\n", "\n",
"### Bezpieczeństwo\n", "**Tablica produktywności języków programowania**\n",
"### Kompatybilność" " <img src=\"obrazy/LOC vs FP.jpg\" alt=\"Tablica produktywności\" width=500px>\n",
" źródło: Adam Roman, \"Testowanie i jakość oprogramowania\"\n",
"\n",
"[Porównaj w Internecie](https://www.qsm.com/resources/function-point-languages-table)"
] ]
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Schematy oceny jakości\n", "### 3.1.3. Liczba tokenów - metryka Halsteada\n",
"### CUPRIMDSO\n", "\n",
"### FURPS\n", "Metryka Halsteada wyznacza objętość (wielkość) kodu na podstawie liczby unikatowych tokenów.\n",
"### CUPRIMDA" "Wyróżniane są dwa typy tokenów:\n",
" * operatory (funkcje, słowa kluczowe itp.),\n",
" * operandy (zmienne, stałe, wartości).\n",
" \n",
"Wartości metryk Halsteada (w przeciwieństwie do LOC) nie zależą od długości przyjętego nazewnictwa.\n",
"\n",
"<img src=\"obrazy/Halstead1.png\" alt=\"Liczby tokenów\" width=300px>\n",
"źródło: Wikipedia\n",
"\n",
"Na podstawie liczby tokenów można oszacować objętość (wielkość) programu:\n",
"\n",
"<img src=\"obrazy/Halstead2.png\" alt=\"wielkość programu\" width=300px>\n",
"źrodło: Wikipedia"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 3.2. Metryki oceny złożoności kodu źródłowego "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### 3.2.1. Metryki złożoności Halsteada\n",
"Złożoność programu szacowana jest pod kilkoma aspektami - na podstawie liczby tokenów:\n",
" * D: trudność implementacji,\n",
" * L: poziom programu (im wyższy tym program jest mniej podatny na błędy),\n",
" * E: wysiłek implementacji,\n",
" * T: czas implementacji\n",
" * B: liczba błędów.\n",
"<img src=\"obrazy/Halstead3.png\" alt=\"metryki złożoności Halsteada\" width=100px>\n",
"żródło: Wikipedia"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### 3.2.2. Złożoność cyklomatyczna\n",
"**Złożoność cyklomatyczna** określa liczbę niezależnych ścieżek przebiegu programu. \n",
"\n",
"Jeśli program reprezentowany jest w postaci schematu blokowego (grafu), to:\n",
"\n",
"> CC = e - n + 2 * p \n",
"> e liczba krawędzi grafu \n",
"> n liczba węzłów grafu \n",
"> p liczba składowych grafu \n",
"\n",
"Złożoność cykolmatyczną można łatwo wyliczyć na podstawie wzoru:\n",
"\n",
"> CC = d + 1, gdzie d oznacza liczbę węzłów decyzyjnych, np. instrukcji: \n",
"> * if \n",
"> * while \n",
"> * for \n",
"> * case"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### 3.2.3. Uśrednione metody na klasę (Weighted Methods per Class - WMC)\n",
"\n",
"Metryka uwzględnia zarówno liczbę metod w klasie, jak i ich złożoność cyklomatyczną: (n oznacza liczbę metod w klasie, a c<sub>i</sub> oznacza złożoność cykolomatyczną i-tej metody).\n",
"\n",
"<img src=\"obrazy/WMC.png\" alt=\"Uśrednione metody na klasę \" width=200px>"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### 3.2.4. Odpowiedzialność klasy (Response for a Class - RFC)\n",
"\n",
"Metryka RFC oznacza całkowitą liczbę metod, które mogą być potencjalnie wywołane w odpowiedzi na komunikat odebrany przez obiekt klasy. \n",
"\n",
"Wysoka wartość RFC oznacza większą funkcjonalność, ale zarazem i wyższą złożoność."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# 4. Właściwości produktu wpływające na ocenę jakości oprogramowania"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.1. Przydatność funkcjonalna (Functional Suitability - F)\n",
"**Przydatność funkcjonalna** określa stopień, w jakim program dostarcza oczekiwane funkcjonalności.\n",
"\n",
"Wartość przydatności funkcjonalnej można wyznaczyć podczas testowania:\n",
"\n",
"> **M = 1 - A/B**\n",
"> * A = funkcjonalności problemowe \n",
"> * B = wszystkie testowane funkcjonalności"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.2. Niezawodność\n",
"\n",
"**Niezawodność** określa prawdopodobieństwo, że wykonanie operacji przez program będzie bezbłędne.\n",
"\n",
"Wartość niezawodności można wyznaczyć podczas testowania:\n",
"\n",
"> **M = A/B** \n",
"> * A = liczba testów ukończonych pomyślnie, \n",
"> * B = liczba wszystkich testów"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.3. Użyteczność (Usability - U)\n",
"\n",
"**Użyteczność** określa łatwość użytkowania.\n",
"\n",
"Wartość użyteczności można wyznaczyć podczas testów użyteczności:\n",
"\n",
"> **M = A/B**\n",
"> * A = liczba funkcjonalności odkryta przez użytkownika, \n",
"> * B = liczba wszystkich funkcjonalości."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.4. Wydajność (Performance Efficiency)\n",
"**Wydajność** określa liczbę wykonanych operacji w odniesieniu do czasu i zużytych zasobów.\n",
"\n",
"Przykładowe metryki pomiaru wydajności:\n",
"\n",
"> * Czas odpowiedzi: **M = T1 (end) - T2 (start)** \n",
"> * Czas postoju: **M = T1 (waiting time) / T2 (total time)**\n",
"> * Przepustowość = Liczba zadań wykonanych w jednostce czasu \n",
"> * Zużycie pamięci (w bajtach) "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.5. Łatwość konserwacji (Maintainability - M)\n",
"**Łatwość konserwacji** to łatwość, z jaką program jest utrzymywany w celu:\n",
" * poprawiania błędów,\n",
" * wprowadzania nowych funkcji.\n",
"\n",
"Przykładowa metryka: Ile czasu zajmuje średnio naprawienie błędu?\n",
"\n",
"> **M = SUM(czas naprawy) / N** \n",
"> * N oznacza liczbę napraw"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.6. Przenośność (Portability - P)\n",
"**Przenośność** to Łatwość przenoszenia systemu pomiędzy różnymi środowiskami platformami / systemami operacyjnymi. \n",
"\n",
"Przykładowe metryki:\n",
" * łatwość adaptacji\n",
" > **M = T** \n",
" > * T oznacza czas adaptacji do nowego środowiska\n",
"\n",
" * łatwość instalacji: \n",
" > **M = A / B**\n",
" > * A = przypadki pomyślnej instalacji \n",
" > * B = wszystkie przypadki instalacji "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.7. Dostępność (Availibility - A)\n",
"**Dostępność** to czas, w którym program zobowiązany jest odpowiadać zgodnie z oczekiwaniami.\n",
"\n",
"* Metryka:\n",
"\n",
"> **M = A / B**\n",
"> * A = Czas dostępności \n",
"> * B = Czas całkowity \n",
"\n",
"* Przykładowe wartości metryki dostępności:\n",
"\n",
"<table>\n",
"<tr> \n",
" <td> Miara dostępności </td> <td> Czas niedostępności w roku </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> 99,999 </td> <td> 5 minut 20 sekund </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> 99,8</td> <td> 17 godzin 30 minut </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> 97,5 </td> <td> 219 godzin </td>\n",
"</tr>\n",
"</table>"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.8. Kompatybilność (Compatibility)\n",
"**Kompatybilność** to możliwość współpracowania z systemami zewnętrznymi."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.9. Bezpieczeństwo (Security - S)\n",
"**Bezpieczeństwo** to możliwość chronienia danych przetwarzanych przez aplikację.\n",
"\n",
"* Przykładowa metryka:\n",
"\n",
"> **M = A / B** \n",
"> * A = Liczba przetestowanych funkcji programu uznanych jako bezpieczne\n",
"> * B = Liczba wszystkich przetestowanych funkcji "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# 5. Schematy oceny jakości\n",
"\n",
"Aby ocenić jakość oprogramowania należy wybrać właściwości oprogramowania, które wchodzą w skład oceny. Służą do tego **schematy oceny jakości**.\n",
"\n",
"## 5.1. CUMPRIMDSO (schamat wprowadzony przez IBM)\n",
"* Capability (odpowiednik przydatności funkcjonalnej)\n",
"* Usability (użyteczność)\n",
"* Performance wydajność\n",
"* Reliability niezawodność\n",
"* Installability łatwość instalacji\n",
"* Maintainibility łatwość utrzymania (pielęgnowalność)\n",
"* Documentation dokumentacja\n",
"* Service serwis\n",
"* Overall - ocena ogólna\n",
"\n",
"## 5.2. CUMPRIMDA\n",
"* Capability (odpowiednik przydatności funkcjonalnej)\n",
"* Usability (użyteczność)\n",
"* Performance wydajność\n",
"* Reliability niezawodność\n",
"* Installability łatwość instalacji\n",
"* Maintainibility łatwość utrzymania (pielęgnowalność)\n",
"* Documentation dokumentacja\n",
"* Availibility - dostępność\n",
"\n",
"## 5.3. FURPS (schemat wprowadzony przez Hewlett-Packard)\n",
"* Functionality\n",
"* Usability\n",
"* Reliability\n",
"* Performance\n",
"* Supportability łatwość wspierania"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# 6. Funkcja oceny jakości oprogramowania"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 6.1. Pojęcie korelacji\n",
"\n",
"**Korelacja** to miara zależności pomiędzy dwoma zmiennymi (cechami).\n",
"\n",
"Korelacja przyjmuje wartości z przedziału [-1, 1]. \n",
"* korealacja > 0 → korelacja dodatnia\n",
" * gdy wartości jednej cechy rosną, to drugiej również rosną.\n",
"* r < 0 → korelacja ujemna\n",
" * gdy wartości jednej cechy rosną, to drugiej maleją i odwrotnie\n",
"* r = 0 → korelacja zerowa\n",
" * brak związku między cechami.\n",
" \n",
"Przykłady korelacji: \n",
"\n",
"<img src=\"obrazy/korelacja.png\" alt=\"korelacja Pearsona\" width=600px>\n",
"źródło: https://cyrkiel.info/statystyka/korelacja-pearsona/"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 6.2. Korelacja między właściwościami oprogramowania\n",
"Korelację między poszczególnymi właściwościami oprogramowania obrazuje tabela:\n",
"\n",
"<img src=\"obrazy/korelacja właściwości.png\" alt=\"Korelacja między właściwościomi oprogramowania\" width=600px>\n",
"źródło: opracowanie własne na podstawie: Stephen H. Kan \"Metryki i modele w inżynierii jakości oprogramowania\"\n",
"\n",
"Tabela wskazuje, że polepszenie jednej cechy oprogramowania (np. przydatności funkcjonalnej) może pogorszyć inną cechę (np. wydajność), bo cechy te są ujemnie skorelowane."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 6.3. Waga właściwości oprogramowania\n",
"Istotność poszczególnych właściwości oprogramowania zależy od typu programu.\n",
"\n",
"Stephen H. Kan (\"Metryki i modele w inżynierii jakości oprogramowania\") podaje, że dla metryki UPRIMDA najbardziej odpowiednie kolejności właściwości są następujące: \n",
"* RUIPMDA\n",
"* RUAIMPD"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 6.4. Wzór na ocenę jakości oprogramowania\n",
"\n",
"Procedura opracowania wzoru na ocenę jakości oprogramowania odpowiedniego dla danego typu programu:\n",
"\n",
"> 1. Wybierz schemat (np. FURPS) \n",
"> \n",
"> 2. Zdefiniuj typ funkcji (np. funkcja liniowa) \n",
"> **Quality = a + b*F + c*U +d*R + e*P + f*S** \n",
"> \n",
"> 3. Zdefiniuj współczynniki tak, by korelacja z oceną ludzką była jak najwyższa."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Przykładowy proces dostrajania współczynników jakości\n",
"\n",
"> 1. Zorganizuj grupę użytkowników (co najmniej 5 osób). \n",
"> 2. Zbierz od użytkowników oceny poszczególnych właściwości oprogramowania. \n",
"> 3. Zbierz od użytkowników oceny ogólne jakości. \n",
"> 4. Określ heurystycznie wartości współczynników we wzorze na ocenę ogolną. \n",
"> 5. Oblicz współczynnik korelacji między:\n",
"> * ocenami ogólnymi jakości podanymi przez użytkowników, \n",
"> * ocenami ogólnymi jakości wyznaczonymi przez wzór na oceną ogólną na podstawie ocen cząstkowych użytkownikow.\n",
"> 6. Jeśli korelacja jest niska, to powróć do punktu 4."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Podsumowanie\n",
" * Istnieje wiele definicji jakości programowania.\n",
" * Na wykładzie zdefiniowano jakość jako funkcję poszczególnych właściwości oprogramowania.\n",
"\n",
"* Istnieją metryki oceny **kodu źrodłowego**. \n",
" * Na ich podstawie można ocenić jakość kodu.\n",
" \n",
" * Jakość oprogramowania można oceniać również z punktu widzenia klienta. \n",
" * Stosowane są różne schematy oceny, które biorą pod uwagę różne właściwości oprogramowania.\n",
" \n",
" * Ocenę ogólną oprogramowania (z punktu widzenia klienta) można zdefiniować jako **funkcję liniową** ocen poszczególnych właściwości."
] ]
} }
], ],

View File

@ -492,13 +492,6 @@
"Ten etap raportu można zakończyć wykresami." "Ten etap raportu można zakończyć wykresami."
] ]
}, },
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
},
{ {
"attachments": {}, "attachments": {},
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",

View File

@ -18,7 +18,7 @@
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Czym jest jakość produktu?" "# 1. Czym jest jakość produktu?"
] ]
}, },
{ {
@ -41,7 +41,7 @@
" \n", " \n",
"<h3>Definicja wg Geralda Weinberga</h3> \n", "<h3>Definicja wg Geralda Weinberga</h3> \n",
" \n", " \n",
"Jakość to subiektywnie pojmowana wartość dla kogoś.\n", "Jakość to subiektywnie pojmowana wartość.\n",
"</div>" "</div>"
] ]
}, },
@ -86,7 +86,76 @@
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Definicja jakości oprogramowania" "# 2. Definicja jakości oprogramowania"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"<div class=\"alert alert-info alert-success\">\n",
" \n",
"<h3>Jakość oprogramowania</h3> \n",
" \n",
"<b> Jakość oprogramowania </b> to funkcja wypadkowa wartości określonych właściwości oprogramowania.\n",
"</div>"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 2.1. Proces określania jakości oprogramowania\n",
"Proces określenia jakości oprogramowania składa się z dwóch etapów:\n",
"1. Zdefiniowanie funkcji jakości oprogramowania:\n",
"\n",
" > 1. Określ właściwości istotne dla danego typu oprogramowania (np. rozmiar, funkcjonalność, użyteczności, dostępność).\n",
" > 2. Dla każdej włąsciwości zdefiniuj zakres wartości liczbowych lub kategorii, określających, w jakim stopniu spełnia ona oczekiwania użytkowników.\n",
" > 3. Zdefiniuj jakość oprogramowania jako funkcję wartości poszczególnych właściwości: \n",
" > **Quality = q(wartości właściwości)**\n",
" \n",
"2. Ocena jakości oprogramowania\n",
" > 1. Wyznacz wartości poszczególnych cech oprogramowania.\n",
" > 2. Oblicz jakość oprogramowania za pomocą zdefiniowanej funkcji *Quality*."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# 3. Jakość kodu źródłowego\n",
"Cechy kodu żródłowego:\n",
" * rozmiar,\n",
" * złożoność"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 3.1. Metryki rozmiaru kodu źródłowego\n",
"\n",
"### 3.1.1. Liczba wierszy (LOC - Lines of Code)\n",
"LOC mierzy **liczbę wierszy** w metodzie, klasie lub całej aplikacji.\n",
"\n",
"W obliczaniu LOC trzeba podjąć kilka nieoczywistych decyzji.\n",
"\n",
"Przykłady:\n",
"\n",
"<table>\n",
"<tr> \n",
" <td> Decyzja </td> <td> Rekomendacja </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> Czy liczyć puste wiersze?</td> <td> NIE </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> Czy liczyć komentarze?</td> <td> NIE </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> Czy liczyć liczbę wierszy czy liczbę instrukcji?</td> <td> Liczbę wierszy </td>\n",
"</tr>\n",
"</table>"
] ]
}, },
{ {
@ -95,9 +164,9 @@
"source": [ "source": [
"<div class=\"alert alert-info alert-success\">\n", "<div class=\"alert alert-info alert-success\">\n",
" \n", " \n",
"<h3>Jakość oprogramowania</h3> \n", "<h3>Reguła 30</h3> \n",
" \n", " \n",
"Jakość oprogramowania to funkcja <b>cech</b> oprogramowania, które spełniają oczekiwania użytkownika: znane i przewidywane.\n", "Jeśli element zawiera wiecej niż 30 podelementów, to najprawdopodobniej w działaniu wystąpi jakiś poważny problem.\n",
"</div>" "</div>"
] ]
}, },
@ -105,35 +174,412 @@
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Jakość kodu źródłowego\n", "> **Methods** should not have more than an average of 30 code lines (not counting line spaces and comments). \n",
"### Metryki oceny rozmiaru kodu źródłowego\n", "> **A class** should contain an average of less than 30 methods, resulting in up to 900 lines of code. \n",
"### Metryki oceny złożoności kodu źródłowego" "> **A package** shouldnt contain more than 30 classes, thus comprising up to 27,000 code lines. \n",
"> **Subsystems** with more than 30 packages should be avoided. Such a subsystem would count up to 900 classes with up to 810,000 lines of code. \n",
"> **A system** with 30 subsystems would thus possess 27,000 classes and 24.3 million code lines. \n",
"[Przeczytaj w Internecie](https://dzone.com/articles/rule-30-%E2%80%93-when-method-class-or)"
] ]
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Cechy oprogramowania wpływające na ocenę jakości\n", "### 3.1.2. Punkty funkcyjne\n",
"### Funkcjonalność\n", "\n",
"### Niezawodność\n", "**Punkty Funkcyjne** - metryka, która wyznacza liczbę funkcjonalności dostarczaną przez system.\n",
"### Użyteczność\n", "\n",
"### Wydajność\n", "**Współczynnik produktywności języka programowania**: ile (średnio) linii kodu potrzeba do zakodowania jednego punktu funkcyjnego? \n",
"### Łatwość konserwacji\n", "\n",
"### Przenośność\n", "Wartość kodu w punktach funkcyjnych wyznacza się, dzieląc wartośćLOC przez współczynnik produktywności.\n",
"### Dostępność\n", "\n",
"### Bezpieczeństwo\n", "**Tablica produktywności języków programowania**\n",
"### Kompatybilność" " <img src=\"obrazy/LOC vs FP.jpg\" alt=\"Tablica produktywności\" width=500px>\n",
" źródło: Adam Roman, \"Testowanie i jakość oprogramowania\"\n",
"\n",
"[Porównaj w Internecie](https://www.qsm.com/resources/function-point-languages-table)"
] ]
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Schematy oceny jakości\n", "### 3.1.3. Liczba tokenów - metryka Halsteada\n",
"### CUPRIMDSO\n", "\n",
"### FURPS\n", "Metryka Halsteada wyznacza objętość (wielkość) kodu na podstawie liczby unikatowych tokenów.\n",
"### CUPRIMDA" "Wyróżniane są dwa typy tokenów:\n",
" * operatory (funkcje, słowa kluczowe itp.),\n",
" * operandy (zmienne, stałe, wartości).\n",
" \n",
"Wartości metryk Halsteada (w przeciwieństwie do LOC) nie zależą od długości przyjętego nazewnictwa.\n",
"\n",
"<img src=\"obrazy/Halstead1.png\" alt=\"Liczby tokenów\" width=300px>\n",
"źródło: Wikipedia\n",
"\n",
"Na podstawie liczby tokenów można oszacować objętość (wielkość) programu:\n",
"\n",
"<img src=\"obrazy/Halstead2.png\" alt=\"wielkość programu\" width=300px>\n",
"źrodło: Wikipedia"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 3.2. Metryki oceny złożoności kodu źródłowego "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### 3.2.1. Metryki złożoności Halsteada\n",
"Złożoność programu szacowana jest pod kilkoma aspektami - na podstawie liczby tokenów:\n",
" * D: trudność implementacji,\n",
" * L: poziom programu (im wyższy tym program jest mniej podatny na błędy),\n",
" * E: wysiłek implementacji,\n",
" * T: czas implementacji\n",
" * B: liczba błędów.\n",
"<img src=\"obrazy/Halstead3.png\" alt=\"metryki złożoności Halsteada\" width=100px>\n",
"żródło: Wikipedia"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### 3.2.2. Złożoność cyklomatyczna\n",
"**Złożoność cyklomatyczna** określa liczbę niezależnych ścieżek przebiegu programu. \n",
"\n",
"Jeśli program reprezentowany jest w postaci schematu blokowego (grafu), to:\n",
"\n",
"> CC = e - n + 2 * p \n",
"> e liczba krawędzi grafu \n",
"> n liczba węzłów grafu \n",
"> p liczba składowych grafu \n",
"\n",
"Złożoność cykolmatyczną można łatwo wyliczyć na podstawie wzoru:\n",
"\n",
"> CC = d + 1, gdzie d oznacza liczbę węzłów decyzyjnych, np. instrukcji: \n",
"> * if \n",
"> * while \n",
"> * for \n",
"> * case"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### 3.2.3. Uśrednione metody na klasę (Weighted Methods per Class - WMC)\n",
"\n",
"Metryka uwzględnia zarówno liczbę metod w klasie, jak i ich złożoność cyklomatyczną: (n oznacza liczbę metod w klasie, a c<sub>i</sub> oznacza złożoność cykolomatyczną i-tej metody).\n",
"\n",
"<img src=\"obrazy/WMC.png\" alt=\"Uśrednione metody na klasę \" width=200px>"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### 3.2.4. Odpowiedzialność klasy (Response for a Class - RFC)\n",
"\n",
"Metryka RFC oznacza całkowitą liczbę metod, które mogą być potencjalnie wywołane w odpowiedzi na komunikat odebrany przez obiekt klasy. \n",
"\n",
"Wysoka wartość RFC oznacza większą funkcjonalność, ale zarazem i wyższą złożoność."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# 4. Właściwości produktu wpływające na ocenę jakości oprogramowania"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.1. Przydatność funkcjonalna (Functional Suitability - F)\n",
"**Przydatność funkcjonalna** określa stopień, w jakim program dostarcza oczekiwane funkcjonalności.\n",
"\n",
"Wartość przydatności funkcjonalnej można wyznaczyć podczas testowania:\n",
"\n",
"> **M = 1 - A/B**\n",
"> * A = funkcjonalności problemowe \n",
"> * B = wszystkie testowane funkcjonalności"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.2. Niezawodność\n",
"\n",
"**Niezawodność** określa prawdopodobieństwo, że wykonanie operacji przez program będzie bezbłędne.\n",
"\n",
"Wartość niezawodności można wyznaczyć podczas testowania:\n",
"\n",
"> **M = A/B** \n",
"> * A = liczba testów ukończonych pomyślnie, \n",
"> * B = liczba wszystkich testów"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.3. Użyteczność (Usability - U)\n",
"\n",
"**Użyteczność** określa łatwość użytkowania.\n",
"\n",
"Wartość użyteczności można wyznaczyć podczas testów użyteczności:\n",
"\n",
"> **M = A/B**\n",
"> * A = liczba funkcjonalności odkryta przez użytkownika, \n",
"> * B = liczba wszystkich funkcjonalości."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.4. Wydajność (Performance Efficiency)\n",
"**Wydajność** określa liczbę wykonanych operacji w odniesieniu do czasu i zużytych zasobów.\n",
"\n",
"Przykładowe metryki pomiaru wydajności:\n",
"\n",
"> * Czas odpowiedzi: **M = T1 (end) - T2 (start)** \n",
"> * Czas postoju: **M = T1 (waiting time) / T2 (total time)**\n",
"> * Przepustowość = Liczba zadań wykonanych w jednostce czasu \n",
"> * Zużycie pamięci (w bajtach) "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.5. Łatwość konserwacji (Maintainability - M)\n",
"**Łatwość konserwacji** to łatwość, z jaką program jest utrzymywany w celu:\n",
" * poprawiania błędów,\n",
" * wprowadzania nowych funkcji.\n",
"\n",
"Przykładowa metryka: Ile czasu zajmuje średnio naprawienie błędu?\n",
"\n",
"> **M = SUM(czas naprawy) / N** \n",
"> * N oznacza liczbę napraw"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.6. Przenośność (Portability - P)\n",
"**Przenośność** to Łatwość przenoszenia systemu pomiędzy różnymi środowiskami platformami / systemami operacyjnymi. \n",
"\n",
"Przykładowe metryki:\n",
" * łatwość adaptacji\n",
" > **M = T** \n",
" > * T oznacza czas adaptacji do nowego środowiska\n",
"\n",
" * łatwość instalacji: \n",
" > **M = A / B**\n",
" > * A = przypadki pomyślnej instalacji \n",
" > * B = wszystkie przypadki instalacji "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.7. Dostępność (Availibility - A)\n",
"**Dostępność** to czas, w którym program zobowiązany jest odpowiadać zgodnie z oczekiwaniami.\n",
"\n",
"* Metryka:\n",
"\n",
"> **M = A / B**\n",
"> * A = Czas dostępności \n",
"> * B = Czas całkowity \n",
"\n",
"* Przykładowe wartości metryki dostępności:\n",
"\n",
"<table>\n",
"<tr> \n",
" <td> Miara dostępności </td> <td> Czas niedostępności w roku </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> 99,999 </td> <td> 5 minut 20 sekund </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> 99,8</td> <td> 17 godzin 30 minut </td>\n",
"</tr>\n",
"<tr>\n",
" <td> 97,5 </td> <td> 219 godzin </td>\n",
"</tr>\n",
"</table>"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.8. Kompatybilność (Compatibility)\n",
"**Kompatybilność** to możliwość współpracowania z systemami zewnętrznymi."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4.9. Bezpieczeństwo (Security - S)\n",
"**Bezpieczeństwo** to możliwość chronienia danych przetwarzanych przez aplikację.\n",
"\n",
"* Przykładowa metryka:\n",
"\n",
"> **M = A / B** \n",
"> * A = Liczba przetestowanych funkcji programu uznanych jako bezpieczne\n",
"> * B = Liczba wszystkich przetestowanych funkcji "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# 5. Schematy oceny jakości\n",
"\n",
"Aby ocenić jakość oprogramowania należy wybrać właściwości oprogramowania, które wchodzą w skład oceny. Służą do tego **schematy oceny jakości**.\n",
"\n",
"## 5.1. CUMPRIMDSO (schamat wprowadzony przez IBM)\n",
"* Capability (odpowiednik przydatności funkcjonalnej)\n",
"* Usability (użyteczność)\n",
"* Performance wydajność\n",
"* Reliability niezawodność\n",
"* Installability łatwość instalacji\n",
"* Maintainibility łatwość utrzymania (pielęgnowalność)\n",
"* Documentation dokumentacja\n",
"* Service serwis\n",
"* Overall - ocena ogólna\n",
"\n",
"## 5.2. CUMPRIMDA\n",
"* Capability (odpowiednik przydatności funkcjonalnej)\n",
"* Usability (użyteczność)\n",
"* Performance wydajność\n",
"* Reliability niezawodność\n",
"* Installability łatwość instalacji\n",
"* Maintainibility łatwość utrzymania (pielęgnowalność)\n",
"* Documentation dokumentacja\n",
"* Availibility - dostępność\n",
"\n",
"## 5.3. FURPS (schemat wprowadzony przez Hewlett-Packard)\n",
"* Functionality\n",
"* Usability\n",
"* Reliability\n",
"* Performance\n",
"* Supportability łatwość wspierania"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# 6. Funkcja oceny jakości oprogramowania"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 6.1. Pojęcie korelacji\n",
"\n",
"**Korelacja** to miara zależności pomiędzy dwoma zmiennymi (cechami).\n",
"\n",
"Korelacja przyjmuje wartości z przedziału [-1, 1]. \n",
"* korealacja > 0 → korelacja dodatnia\n",
" * gdy wartości jednej cechy rosną, to drugiej również rosną.\n",
"* r < 0 → korelacja ujemna\n",
" * gdy wartości jednej cechy rosną, to drugiej maleją i odwrotnie\n",
"* r = 0 → korelacja zerowa\n",
" * brak związku między cechami.\n",
" \n",
"Przykłady korelacji: \n",
"\n",
"<img src=\"obrazy/korelacja.png\" alt=\"korelacja Pearsona\" width=600px>\n",
"źródło: https://cyrkiel.info/statystyka/korelacja-pearsona/"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 6.2. Korelacja między właściwościami oprogramowania\n",
"Korelację między poszczególnymi właściwościami oprogramowania obrazuje tabela:\n",
"\n",
"<img src=\"obrazy/korelacja właściwości.png\" alt=\"Korelacja między właściwościomi oprogramowania\" width=600px>\n",
"źródło: opracowanie własne na podstawie: Stephen H. Kan \"Metryki i modele w inżynierii jakości oprogramowania\"\n",
"\n",
"Tabela wskazuje, że polepszenie jednej cechy oprogramowania (np. przydatności funkcjonalnej) może pogorszyć inną cechę (np. wydajność), bo cechy te są ujemnie skorelowane."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 6.3. Waga właściwości oprogramowania\n",
"Istotność poszczególnych właściwości oprogramowania zależy od typu programu.\n",
"\n",
"Stephen H. Kan (\"Metryki i modele w inżynierii jakości oprogramowania\") podaje, że dla metryki UPRIMDA najbardziej odpowiednie kolejności właściwości są następujące: \n",
"* RUIPMDA\n",
"* RUAIMPD"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 6.4. Wzór na ocenę jakości oprogramowania\n",
"\n",
"Procedura opracowania wzoru na ocenę jakości oprogramowania odpowiedniego dla danego typu programu:\n",
"\n",
"> 1. Wybierz schemat (np. FURPS) \n",
"> \n",
"> 2. Zdefiniuj typ funkcji (np. funkcja liniowa) \n",
"> **Quality = a + b*F + c*U +d*R + e*P + f*S** \n",
"> \n",
"> 3. Zdefiniuj współczynniki tak, by korelacja z oceną ludzką była jak najwyższa."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Przykładowy proces dostrajania współczynników jakości\n",
"\n",
"> 1. Zorganizuj grupę użytkowników (co najmniej 5 osób). \n",
"> 2. Zbierz od użytkowników oceny poszczególnych właściwości oprogramowania. \n",
"> 3. Zbierz od użytkowników oceny ogólne jakości. \n",
"> 4. Określ heurystycznie wartości współczynników we wzorze na ocenę ogolną. \n",
"> 5. Oblicz współczynnik korelacji między:\n",
"> * ocenami ogólnymi jakości podanymi przez użytkowników, \n",
"> * ocenami ogólnymi jakości wyznaczonymi przez wzór na oceną ogólną na podstawie ocen cząstkowych użytkownikow.\n",
"> 6. Jeśli korelacja jest niska, to powróć do punktu 4."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Podsumowanie\n",
" * Istnieje wiele definicji jakości programowania.\n",
" * Na wykładzie zdefiniowano jakość jako funkcję poszczególnych właściwości oprogramowania.\n",
"\n",
"* Istnieją metryki oceny **kodu źrodłowego**. \n",
" * Na ich podstawie można ocenić jakość kodu.\n",
" \n",
" * Jakość oprogramowania można oceniać również z punktu widzenia klienta. \n",
" * Stosowane są różne schematy oceny, które biorą pod uwagę różne właściwości oprogramowania.\n",
" \n",
" * Ocenę ogólną oprogramowania (z punktu widzenia klienta) można zdefiniować jako **funkcję liniową** ocen poszczególnych właściwości."
] ]
} }
], ],

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 14 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 10 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 8.1 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 94 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 2.9 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 34 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 4.0 KiB

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 3.1 KiB