Le paradigme de la programmation par objets (PPO) est devenu le paradigme de programmation le plus utilisé. La programmation événementielle (PE) et la programmation par aspects (PPA) complètent la PPO en comblant certaines de ses lacunes lors de la construction de logiciels complexes. Les applications actuelles combinent ainsi les trois paradigmes. Toutefois, la POO, la PE et la POA ne sont pas encore bien intégrées. Leurs concepts sous-jacents sont en général fournis sous la forme de constructions syntaxiques spécifiques malgré leurs points communs. Ce manque d'intégration et d'orthogonalité complique les logiciels car il réduit leur compréhensibilité et leur composabilité, et augmente le code d'infrastructure. Cette thèse propose une intégration de la PPO, de la PE et de la PPA conduisant à un modèle de programmation simple et régulier. Ce modèle intègre les notions de classe et d'aspect, les notions d'événement et de point de jonction, et les notions d'action, de méthode et de gestionnaire d'événements. Il réduit le nombre de constructions tout en gardant l'expressivité initiale et en offrant même des options de programmation supplémentaires. Nous avons conçu et mis en œuvre deux langages de programmation basés sur ce modèle : EJava et ECaesarJ. EJava est une extension de Java implémentant le modèle. Nous avons validé l'expressivité de ce langage par la mise en œuvre d'un éditeur graphique bien connu, JHotDraw, en réduisant le code d'infrastructure nécessaire et en améliorant sa conception. ECaesarJ est une extension de CaesarJ qui combine notre modèle avec de la composition de mixins et un support linguistique des machines à états. Cette combinaison a grandement facilité la mise en œuvre d'une application de maison intelligente, une étude de cas d'origine industrielle dans le domaine de la domotique.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00656649 |
| Date | 29 June 2011 |
| Creators | Núñez, Angel |
| Publisher | Université de Nantes |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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