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Analyse de la similarité du code source pour la réutilisation automatique de tests unitaires à l'aide du CBR

Réutiliser les tests unitaires automatiquement est une solution pour faciliter le travail de certains développeurs. Dans notre recherche, nous proposons une ébauche de solution en utilisant le raisonnement à base de cas (Case Based reasoning - CBR) issu du domaine de l’intelligence artificielle. Cette technique tente de trouver le cas le plus similaire dans une base de cas pour ensuite, après modifications, le réutiliser pour résoudre un nouveau problème. Nos travaux de recherche se concentrent sur l’analyse de la similarité du code dans l’optique de réutiliser des tests unitaires. Nous porterons donc une attention particulière à l’élaboration d’une technique de comparaison des classes adaptées au contexte des tests. Plus précisément, dans ce mémoire, nous aborderons les questions suivantes: 1. Trouver la classe la plus similaire dans le but de réutiliser ses tests unitaires (travaux principaux); 2. Trouver les méthodes similaires entre les deux classes similaires; 3. Chercher les tests réutilisables en fonction de la similarité des méthodes de ces deux classes. Pour ce faire, nous mènerons des expérimentations afin de trouver les meilleures attributs (caractéristiques) permettant de comparer deux classes. Ces attributs doivent être choisis en considérant le contexte particulier des tests qui ne sont pas les mêmes que pour, par exemple, détecter du code dupliqué. Cette recherche nous permet de proposer un premier algorithme d’analyse de la similarité des classes qui fonctionne assez bien dans le contexte de notre expérimentation. Nous avons également étendu le processus à la sélection et la réutilisation de tests à l’aide d’une technique simple permettant de vérifier que l’algorithme d’analyse de similarité des classes peut potentiellement fonctionner et s’intégrer à un processus complet. Nos travaux montrent qu’il est possible de réutiliser des tests unitaires, bien que l’algorithme reste à être améliorer. Nous proposons d’ailleurs plusieurs pistes à ce sujet. / Automatically reusing unit tests is a possible solution to help developers with their daily work. Our research proposes preliminary solutions using case base reasoning (CBR), an approach coming from artificial intelligence. This technique try to find the most similar case in a case base to reuse it after some modifications against some new problems to solve. Our works focus on the similarity analysis of a program code with the goal of reusing unit tests. Our main focus will be on the elaboration of a technique to compare classes in the test context. To be more precise, in the thesis, we will discuss: 1. How to find the most similar class for which it will be possible to reuse its tests (main focus); 2. How to find similar methods between the new class and the most similar one; 3. Find which test could be reused considering the similarity of the methods. To achieve this, we will run some experiments to find the bests attributes (characteristics) to compare two classes. Those attributes must be chosen considering the specific context of testing. For example, those characteristics are not the same as for finding duplicated code. This research propose an algorithm to analyze the similarity of classes. Our experiment shows that this algorithm works quite well in the context of the experiment. We also extended the experiment to see if it could possibly work within the whole process of selection and reuse of unit tests. We did this by using some simple techniques that could certainly be refined. In fact, our works demonstrate that it is possible to reuse unit tests despite the fact that our algorithm could be perfected and we suggest some improvements about it.

Identiferoai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QQLA.2013/29841
Date10 1900
CreatorsZhang, Xu
ContributorsLamontagne, Luc
PublisherUniversité Laval
Source SetsLibrary and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation
Formatapplication/pdf
Rights© Xu Zhang, 2013

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