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Articulo de referencia

Indicador de defectos de software

Un indicador de defectos de software es un patrón que se puede encontrar en el código fuente y que está fuertemente correlacionado con un defecto de software , es decir, un erro...

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Un indicador de defectos de software es un patrón que se puede encontrar en el código fuente y que está fuertemente correlacionado con un defecto de software , es decir, un error u omisión en el código fuente de un programa informático que puede provocar su mal funcionamiento. Al inspeccionar el código fuente de los programas informáticos , no siempre es posible identificar los defectos directamente, pero a menudo existen patrones, a veces llamados antipatrones , que indican su presencia.

Algunos ejemplos de indicadores de defectos de software:

  • Código deshabilitado: Se ha escrito código y el programador lo ha deshabilitado o desactivado sin aclarar por qué se ha deshabilitado, ni cuándo o si se volverá a habilitar.
  • Rutina demasiado compleja: Un programa (método, módulo, rutina, subrutina, procedimiento o cualquier bloque de código con nombre) contiene más de 10 términos binarios en sentencias condicionales. [ 1 ]
  • Variables no utilizadas: Las variables sin referencia son un fuerte indicador de otros errores. [ 2 ]
  • Número de colaboradores distintos: Cantidad de desarrolladores únicos que han contribuido al historial de confirmaciones de un proyecto. Esta es una métrica de proceso útil para detectar defectos de software. [ 3 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ William T. Ward: "Prevención de defectos de software utilizando la métrica de complejidad de McCabe", Hewlett-Packard Journal , abril de 1989, pp. 64-69: La complejidad del flujo de control se ha correlacionado con una baja fiabilidad y errores frecuentes.
  2. ↑ David N. Card, Victor E. Church y William W. Agresti: "Un estudio empírico de las prácticas de diseño de software", IEEE Transactions on Software Engineering , SE-12, n.º 2, febrero de 1986, págs. 264-71: el 46 por ciento de las rutinas sin variables no utilizadas no tenían errores en comparación con solo el 17 al 29 por ciento para aquellas con una o más variables sin referencia.
  3. ↑ Madeyski, Lech y Marian Jureczko. “¿Qué métricas de proceso pueden mejorar significativamente los modelos de predicción de defectos? Un estudio empírico”. Software Quality Journal 23.3 (2015): 393–422. Web.
  • Publicación especial 500-235 del NIST: Pruebas estructuradas: una metodología de pruebas que utiliza la métrica de complejidad ciclomática.