Metriques de Logiciels Chapitre 15 Lfi2 Automne 2008.

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1 Metriques de Logiciels Chapitre 15 Lfi2 Automne 2008

2 Hierarchie d’Attributs  Attributs de Qualite. On les sent, mais on ne sait pas les definir.  Fonctions Quantitatives. On sait les definir, mais on ne sait pas les calculer.  Metriques Calculables. On sait les calculer mais on ne sait pas ce qu’elles representent. AQ  FQ: Relation de modelisation (partielle). FQ  MC: Relation d’approximation.

3 Hierarchie d’Attributs

4 Exemple DefinitionRoleExemple Attributs qualitatifs Qualite intuitive Definit attribut pertinent Maintenabilite Fonctions quantitatives Fonction numerique Apprehende attribut Effort annuel de maint/ loc Metriques calculables MetriqueApproxime la fq Size, nesting, structures

5 Taille  Nombre de lignes de code Indicateurs d’effort? Indicateurs de fonctionalite? En moyenne…

6 Mesure d’Effort  Utilise dans COCOMO.  Varie selon le langage?

7 Mesure de Fonction alite?

8 Taille Nombre de lexemes  Lexeme: unite syntaxique (mot cle, symbole, separateur, operateur, variable, constante, etc).  Permet de depasser la limitation de la variabilite des longueurs de lignes.

9 Exemple

10 Separation entre operateurs, operandes

11 Combining Compelemtary tokens

12 Exemple de Calcul void unsuccessfultest (int testnumber, indextype N, itemtype a[MaxSize], itemtype x) { teststream << "Test#" << testnumber << "was unsuccessful" << endl; teststream << "Initial Data N=" << N << "x=" << x << "a=" << endl; for (i=0; i<N; i++) {teststream << a[i];} teststream << endl; }

13 Operations

14 Operandes

15 Mesures de Profondeur  Taille: dimension superficielle.  Ne reflete pas la complexite logique.  Ne reflete pas l’imbrication du code.

16 Contraste

17 Mesure de McCabe  V = e – n + 1.  Nombre de regions dans le graphe de flot du programme.

18 Mesure de McCabe

19

20 Mesure de Dunsmore: Profondeur

21

22  Prendre la moyenne des profondeurs.  Dans le cas du programme pris pour exemple: 2.29.  Longueur: 7.

23 Mesures de Taille  La Taille selon Halstead n1: nombre d’operateurs uniques n2: nombre d’operandes uniques N1: nombre (d’instances) d’operateurs. N2: nombre (d’instances) d’operandes. n = n1+n2. N = N1+N2. Volume, V = N x log2(n).

24 Quantite d’Information d’un message  Alphabet = {m1, m2, … mk}.  H(k): quantite d’information transmise par message parmi k.  H(1)=0.  H(2)=1.  Deux sources: A de taille n, B de taille m. H(n x m) = H(n) + H(m).  H(n) = log2(n).  N bits: 2^^N. H(2^^N)=log2(2^^N)=N.

25 Interpretation de Halstead  Operateurs et operandes: alphabet avec lequel est ecrit ce programme.  log2(n) quantite d’information portee par chaque symbole du programme.  N x log2(n): quantite totale d’information portee par le programme.

26 Exemple de Volume

27 Calcul de Volume  n = 14+14=28. n1 = 14. n2 = 14.  N = 42 + 27 = 69. N1 = 42. N2 = 27.  V = 69 x log2(28) = 69 x 4.81 = 332.

28 Longueur Estimee  Longueur reelle: N1 + N2.  Longueur estimee: n1 x log2(n1) + n2 x log2(n2).  Exemple: 14 x log2(14) + 14 x log2(14) = 106 > 69.

29 Variables Vivantes 48/16 = 3

30 Etendue des Variables 48/16 = 3

31 Metriques de Conception  Couplage et Cohesion

32 Metriques OO  Profondeur de la structure hereditaire.  Fan In, Fan Out.  Nombre de redefinitions.