Булах, Б. В.Ткачук, Андрій Віталійович2024-07-012024-07-012024Ткачук, А. В. Метод автоматизації рефакторингу програмного коду з використанням бази знань : дис. … д-ра філософії : 122 – Комп’ютерні науки / Ткачук Андрій Віталійович. – Київ, 2024. – 166 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/67666Ткачук. А. В. Методи автоматизації рефакторингу програмного коду з використанням бази знань. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Метою дисертаційного дослідження є розробка методу аналізу початкового коду та його подальшого автоматизованого рефакторингу, який спирається на використання бази знань про цей код. Об'єктом дисертаційного дослідження є процеси збору, представлення і обробки інформації про початковий код програмних продуктів. Предметом дисертаційного дослідження виступають методи аналізу, представлення та обробки інформації для рефакторингу початкового коду з урахуванням його семантики, які базуються на використанні формалізованих знань про код. У ході роботи над дисертацією було використано такі методи дослідження: спостереження, порівняння, аналіз, формалізація, абстрагування, моделювання, експеримент. Зазначені методи були обрані зважаючи на мету та завдання дослідження, а також на практичність їх використання при вирішенні проблем автоматизованого аналізу та рефакторингу початкового коду прикладних програм. У дисертації вперше запропоновано метод автоматизації рефакторингу програмного коду, який відрізняється від існуючих тим, що здійснює перетворення коду на рівні сутностей бази знань, створеної на основі запропонованої моделі формалізації знань про синтаксис і семантику коду, для автоматичного виявлення і виправлення розповсюджених антишаблонів програмування. Вперше запропоновано метод модифікації проміжного представлення програмного коду в процесі рефакторингу, що уможливлює виправлення нетривіальних антишаблонів, який відрізняється від існуючих тим, що застосовує механізми логічного виведення до знань про код, сформульованих з використанням описових логік і правил логічного виведення. Удосконалено модель формалізації знань про програмний код для його рефакторингу на основі онтології об’єктно-орієнтованої мови програмування, що відрізняється від існуючих тим, що представляє не лише базові відомості про синтаксис, отримані від синтаксичного аналізатора, а й семантику складних конструкцій, шаблонів та антишаблонів з можливою прив'язкою до функцій програмного продукту. Розроблений метод дозволяє перевикористовувати схему бази знань із накопиченими знаннями про шаблони та антишаблони під час аналізу та рефакторингу початкового коду різними мовами програмування, що дозволяє зменшити час та витрати на розробку систем рефакторингу, розробляючи лише частину системи, що пов'язана із перетворення початкового коду в сутності бази знань і навпаки. Запропонований підхід до формалізації знань про початковий код дозволяє отримувати метадані про зміст початкового коду, порівнювати наповнення репозиторіїв (шукати семантичні дублікати), створювати документацію про програмний продукт з допомогою вже існуючих засобів для роботи із семантичними даними, описувати шаблони і антишаблони для проведення аналізу і рефакторингу без втручання розробника. Запропоновано застосування розробленого методу для побудови програмного прототипу системи аналізу і рефакторингу початкового коду для мови програмування Swift з описом онтології мовою OWL-DL, а правил логічного виводу та запитів до онтології – мовою S(Q)WRL, що дало змогу значно пришвидшити процес здійснення рефакторингу. Таким чином досягається суттєве зменшення витрат на розробку та підтримку програмних продуктів. Дисертація складається із семи розділів. У першому розділі розглянуто автоматизовані системи рефакторингу. Дано визначення системи автоматизованого рефакторингу, порівняно такі системи за побудовою і принципом роботи, розглянуто їх переваги і недоліки. Розглянуто можливість застосування і використання семантичних підходів до вирішення задач рефакторингу. Сформульовано висновок про те, що ефективне функціонування інструментів автоматизованого рефакторингу значною мірою залежить від автоматизованого аналізу початкового коду. Аналіз дає необхідне уявлення про структуру та семантику коду, гарантуючи безпечність і послідовність рефакторингу. Зазначено, що включення семантичного розуміння в статичний аналіз коду та рефакторинг забезпечує глибоке й точне розуміння поведінки коду, що призводить до більш точних і надійних результатів. У другому розділі детально розглянуто поняття онтології та її застосування в якості основи бази знань. Дано визначення описових (дескриптивних) логік та мови OWL на їх основі, а також описано версії та профілі мови, її основні поняття та особливості, концентруючись на можливостях представлення семантики і способах логічного виведення засобами OWL. Дано визначення системи логічного виведення, розглянуто і порівняно алгоритми, що застосовуються такими системами. Розглянуто можливості доповнення виразності OWL у вигляді правил SWRL та запитів SQWRL. Було зроблено висновок, що коли необхідно проаналізувати велику кодову базу або знайти шаблони в ній, онтологія, описана в OWL, та пов'язані з нею можливості логічного виведення можуть бути надзвичайно цінними. Використання системи логічного виведення (англ. reasoner) дозволяє створити логічно узгоджені та максимально інформативні онтології, тим самим максимізуючи їх корисність у таких застосуваннях як відкриття знань, інтеграція даних та семантичний пошук. У третьому розділі досліджено можливості вбудованого рефакторингу у мові Swift. Розглянуто можливості додавання нових дій рефакторингу до мови програмування, а також оцінено можливість масштабування. Проведено оцінку отриманих результатів. У результаті експериментів було встановлено, що для додавання лише одної відносно простої дії рефакторингу необхідно написати близько 300 рядків коду. І немає причин вважати, що в інших випадках потрібно буде написати суттєво меншу кількість рядків коду. Таким чином, існує актуальна потреба в удосконаленні та автоматизації процесу розширеного рефакторингу, що дозволила б розробнику уникнути написання чималої кількості «інфраструктурного» коду, більше зосередившись на кінцевій меті рефакторингу. У четвертому розділі розглянуто застосування формалізованих знань про початковий код для здійснення рефакторингу у мові Swift. Досліджено можливість подолання існуючих перепон при додаванні нових дій рефакторингу із застосуванням формалізованих знань. Запропоновано формальне представлення початкового коду у вигляді окремої бази знань. У результаті проведеного дослідження встановлено, що використання запропонованого методу дозволяє виконувати складні завдання рефакторингу за допомогою простої вербальної формалізованої команди. У п’ятому розділі доведено, що онтології можна використовувати, щоб ефективно зберігати знання зокрема про початковий код. Розглянуто кілька підходів до перетворення кодової бази в базу знань про код як сукупність фактів про код, що спираються на онтологію. У шостому розділі проведено розширення можливостей здійснення аналізу та рефакторингу за допомогою описових правил. До пропонованої моделі додано набір правил, що описують певні дії рефакторингу, і здійснено перевірку їх застосування для доведення ефективності. У сьомому розділі описано ряд проведених експериментів із застосуванням запропонованого методу та моделі для перевірки справедливості їх теоретичних очікуваних властивостей та характеристик. Здійснено аналіз статистичних даних, отриманих шляхом опитування експертів щодо швидкодії та взаємодії і роботи із запропонованими методом і моделлю. Проведено перевірку роботи методу і моделі на різних наборах вихідних даних, а також якісне порівняння із існуючими програмними рішеннями для рефакторингу. Ці розділи разом підкреслюють практичне застосування та ефективність використання онтологій та формалізованих знань у розробці програмного забезпечення, зокрема в контексті рефакторингу та аналізу коду. Дослідження демонструє потенціал цього підходу у підвищенні ефективності процесів розробки програмного забезпечення. У дисертації запропоновано метод аналізу та рефакторингу початкового коду прикладних програм, який через використання бази знань про початковий код на основі онтології, дозволяє абстрагуватись від конкретної мови програмування в проекті і здійснювати складні маніпуляції із початковим кодом шляхом маніпуляції його семантичним представленням. Основна ідея методу полягає у роботі із представленням коду на семантичному рівні, що відрізняється від існуючих способів використанням онтології та засобів OWL/S(Q)WRL для роботи із семантикою. У ході експериментальних досліджень було доведено можливість відносно просто описувати правила рефакторингу в онтології та здійснювати аналіз і рефакторинг різної складності, а також показано зменшення витрат часу на виконання таких завдань на 36% у порівнянні із іншими підходами аналізу і рефакторингу.166 с.ukпрограмне забезпеченнярефакторингсинтаксичний аналіз кодуінженерія програмного забезпеченняінверсія залежностейкомп’ютерне моделюваннямодель представлення знаньбаза знанькласифікаторонтологіяописові логікимова OWLсемантичні правила SWRLпродукційні системимеханізми логічного виведенняsoftwarerefactoringsyntactic code analysissoftware engineeringdependency inversioncomputer modelingknowledge representation modelknowledge baseclassifierontologydescriptive logicsOWL languageSWRL semantic rulesproduction systemslogical inference mechanismsThesis Doctoral004.4ʼ23:004.4ʼ24:004.43:004.82