21 September, 2019 Revista Digital sobre Patentes, Marcas y Propiedad Intelectual

¿Cómo detectar errores de programación?

AUTOR: Erika Socorro Rodríguez

 

FUENTE: CONACYT, Agencia Informativa CONACYT

Zacatecas, Zacatecas. 15 de febrero de 2016 (Agencia Informativa Conacyt).- Los bad smells son errores de programación generados por la práctica incorrecta de diseño, no afectan la funcionalidad de un sistema; sin embargo, se considera que esto provoca un código de baja calidad en los sistemas de software que, generalmente, es difícil de entender y mantener.

banner bad smells programacion

Con la finalidad de solucionar los problemas provocados por los bad smells, en la Unidad Académica de Ingeniería Eléctrica, dentro del programa académico de ingeniería de software de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ), la alumna Lucero Castañeda diseñó un software para su detección automática.

El proyecto es derivado de su tesis de licenciatura en ingeniería de software, bajo asesoría de la doctora Perla Velasco Elizondo, profesora investigadora de la UAZ, y el maestro Alejandro García Fernández, profesor investigador del Centro de Investigación en Matemáticas (Cimat), Unidad Zacatecas.

En entrevista exclusiva para la Agencia Informativa Conacyt, la doctora Velasco Elizondo explicó que se plantea que la herramienta creada por Lucero Castañeda detecte los bad smells ubicados en códigos de sistemas de software. La idea es ponerlo a disposición del público de forma gratuita para que pueda ser utilizado y no se tenga que detectar estos smells de forma manual.

“Tener un bad smell es como cuando tienes una construcción con errores en los cimientos, es algo que no se delata fácilmente; pero es un error que con el paso del tiempo provoca daños a la arquitectura. Lo mismo pasa en los sistemas de software cuando no se programa correctamente desde un principio, existen bad smells que son difíciles de detectar”, describió.

recuadro github02La doctora manifestó que este proyecto surgió a partir de laborar durante el verano 2015 en una industria minera ubicada en el estado de Zacatecas, identificó que la inspección para descubrir los bad smells se realiza de manera visual y manual. Señaló que únicamente se conocen aplicaciones que detectan los errores básicos, los cuales son llamados code sniffers(olfateadores de códigos), pero que no logran mostrar los smells de mayor complejidad.

“Con este proyecto la inversión en el tiempo para detectar bad smells será menor, una persona ya no lo tendrá que examinar a mano, sino que contará con una herramienta que le ayude a descubrirlo fácilmente. La herramienta podría parecer algo simple a nivel conceptual; sin embargo, tiene un gran impacto en la práctica”, indicó la investigadora.

El procedimiento realizado por la alumna Lucero Castañeda consistió en extender una estructura de software ya establecida para detectar smellssencillos, la cual está hecha por componentes personalizables e intercambiables. Con ello se aceleró el proceso de desarrollo generando una nueva aplicación a partir de un código ya existente. Dicha estructura de software es llamada Framework Yii.

“Estamos haciendo las últimas pruebas de la herramienta y muy probablemente va a estar disponible de manera gratuita en GitHub para quien la quiera descargar y comenzar a usarla. Ya se tienen en espera algunas empresas interesadas en utilizarla, pero esperamos que una vez disponible se tengan varias descargas”, concluyó la doctora Velasco Elizondo.

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