La Comprensión de Programas es una disciplina de la Ingeniería de Software cuyo objetivo es proveer métodos, técnicas y herramientas para facilitar el estudio y entendimiento de programas.
La construcción de estos productos de comprensón implica el estudio de disciplinas
tales como Ciencias Cognitivas, Visualización de Software y Métodos de Extracción de la Información.
En este artículo se presenta una línea de investigación cuyo objetivo es analizar productos de comprensión existentes y construir otros nuevos basados en los conceptos comunes a las tres grandes áreas mencionadas en el páragrafo anterior.FC

Berón, Mario

Henriques, Pedro Rangel

Pereira, Maria João

Uzal, Roberto

Biblioteca Digital do IPB

Inspeccio´n de Co´digo para relacionar los Dominios delProblema y Programa para la Comprensio´n de ProgramasMario M. Bero´n Roberto UzalUniversidad Nacional de San Luis - Departamento de Infoma´ticaSan Luis - Argentinamberon@unsl.edu.ar, ruzal@uolsinectis.com.arPedro R. HenriquesUniversidade do Minho - Departamento de Informa´ticaBraga - Portugalprh@di.uminho.ptMaria J. Varanda PereiraInstituto Polite´cnico de Braganc¸aBraganc¸a - Portugalmjoao@ipb.ptResumenLa Comprensio´n de Programas es una disciplina de la Ingenier´ıa de Software cuyoobjetivo es proveer me´todos, te´cnicas y herramientas para facilitar el estudio yentendimiento de programas.La construccio´n de estos productos de comprenso´n implica el estudio de disciplinastales como Ciencias Cognitivas, Visualizacio´n de Software y Me´todos de Extraccio´nde la Informacio´n.En este art´ıculo se presenta una l´ınea de investigacio´n cuyo objetivo es analizar pro-ductos de comprensio´n existentes y construir otros nuevos basados en los conceptoscomunes a las tres grandes a´reas mencionadas en el pa´rrafo anterior.Palabras Claves: Comprensio´n de Programas, Me´todos, Te´cnicas, Herramientas.1. Introduccio´nLa Comprensio´n de Programas es un a´rea de la Ingenier´ıa del Software destinada a elaborarme´todos, te´cnicas y herramientas, basados en un proceso cognitivo y de ingenier´ıa, con elobjetivo de facilitar el entendimiento de software.El proceso cognitivo implica el estudio y ana´lisis de las fases y pasos seguidos por losprogramadores para entender programas. Este tema es abordado a trave´s de la investigacio´nde los Modelos Cognitivos de Comprensio´n de Programas.El proceso de ingenier´ıa incluye investigaciones sobre Visualizacio´n de Programas yMe´todosde Extraccio´n de la Informacio´n.En este contexto interdisciplinario, el desarrollo de productos de compresio´n se basa enencontrar el comu´n denominador a esas tres grandes disciplinas [BHU07].Actualmente existen muchos sistemas destinados a facilitar el entendimiento de software.Sin embargo, en muchas situaciones no es claro como las teor´ıas cognitivas, estrategias de vi-sualizacio´n y extraccio´n de la informacio´n son plasmadas en esas herramientas. Adema´s, esasaplicaciones esta´n centradas en analizar y presentar el co´digo fuente del programa limitando ala Comprensio´n de Programas a la inspeccio´n de co´digo. Como se vera´ en el desarrollo de esteart´ıculo, la Comprensio´n de Programas implica, adema´s de plasmar claramente los conceptoscomunes de sus principales a´reas constituyentes, encontrar relaciones entre el dominio del pro-blema y el dominio del programa, es decir, detectar las componentes de software utilizadas porel sistema para producir su salida [LF94].Este art´ıculo esta´ organizado de la siguiente manera. La seccio´n 2 presenta los estudiosrealizados en el contexto de los Modelos Cognitivos. La seccio´n 3 conceptualiza visualizacio´nde programas y describe las caracter´ısticas que un sistema de visualizacio´n debe poseer. Laseccio´n 4 explica algunas te´cnicas de extraccio´n de la informacio´n u´tiles para implementarestrategias de comprensio´n. La seccio´n 5 expone algunas ideas para la elaboracio´n de estrategiasde interconexio´n de dominios. Finalmente, la seccio´n 6 exhibe las conclusiones de este trabajo.2. Modelos Cognitivos de Comprensio´n de ProgramasLos te´rmino Modelo Cognitivo [Sto98] hace referencia a las estructuras de la informacio´ny estrategias de estudio usadas por los programadores para entender programas [Wal02]. Losmodelos cognitivos constan de diferentes componentes. Ellas son: el Conocimiento, un ModeloMental y un Proceso de Asimilacio´n.Existen dos tipos de Conocimiento, el Interno, compuesto por el conjunto de conceptos yrelaciones que conforman la estructura de conocimiento del programador; y el externo cuyoscomponentes son los nuevos conceptos proporcionados por el sistema de estudio.El Modelo Mental se define como la representacio´n mental que tiene el programador delsistema. El grafo de funciones, comunicaciones de mo´dulos, etc. son posibles modelos mentales.Finalmente, el Proceso de Asimilacio´n describe la estrategia utilizada por el programadorpara entender programas. Esta puede ser top-down, bottom-up o h´ıbrida.Teniendo en cuenta esos elementos y sus relaciones muchos autores sostienen que: un pro-gramador entiende un programa cuando e´l puede encontrar las componentes de software usadaspara producir la salida del sistema [O’B03] [Tie89]. En otras palabras cuando es posible rela-cionar los dominios del problema y programa. El camino adecuado para alcanzar este objetivoconsiste en:1. proveer representaciones para los dominios del problema y programa2. definir un proceso de que permita unir ambas representaciones.Los pasos mencionados previamente conforman la base para construir verdaderas aplicacio-nes de comprensio´n de programas. En consecuencia, ellos deben ser tenidos presente para eldisen˜o de cada una de las partes constituyentes, es decir, para visualizaciones de programas yme´todos de extraccio´n de la informacio´n.3. Visualizacio´n de SoftwareLa Visualizacio´n de Software es una disciplina de la Ingenier´ıa del Software cuyo objetivoes mapear ciertos aspectos de software en una o mas representaciones multimediales [SDBP98][Che06] [PdQ06]. Para alcanzar este objetivo es necesario la interaccio´n con otras a´reas delconocimiento tales como: Disen˜o Gra´fico, Psicolog´ıa Cognitiva y otras disciplinas directamenterelacionadas con la elaboracio´n de efectos multimediales. Si la visualizacio´n esta orientada ala comprensio´n de programas, el principal desaf´ıo consiste en construir vistas que permitanrelacionar el dominio del problema con el dominio del programa.Existen innumerables herramientas de visualizacio´n de programas que, segu´n sus autores,tienen como finalidad facilitar la comprensio´n de programas. Sin embargo, la gran mayor´ıapropone visualizaciones concernientes con el dominio del programa (por ejemplo funciones,mo´dulos, variables, etc.) deja´ndo de lado dos importantes componentes como lo son el dominiodel problema y su relacio´n con el dominio del programa.Este problema se debe a la ausencia de una clara concepcio´n de Comprensio´n de Programasy de un modelo de comprensio´n. Afortunadamente, nuestra investigacio´n en el contexto delos Modelos Cognitivos y del estudio del estado del arte de herramientas de comprensio´n, nospermitio´ resolver este inconveniente en un estado inicial de la investigacio´n (ver seccio´n 2).Esta debilidad en las teor´ıas de visualizacio´n de programas posibilito´ encontrar una nuevaclase de sistemas de visualziacio´n denominada: Sistemas de Visualizacio´n de Software Orien-tados a la Comprensio´n de Programas. Esta clase de sistema posee: i) Representaciones deldominio del problema, ii) Representaciones del dominio del programa y iii) Estrategias pa-ra visualizar la relacio´n entre ambos dominios. Adema´s de estas caracter´ısticas, este tipo deaplicacio´n tiene operaciones para manipular cada una de esas representaciones.Otro factor derivado de la carencia de una definicio´n y modelo de comprensio´n fue la imposi-bilidad de las taxonomı´as existentes para describir adecuadamente los sistemas de visualizacio´norientados a la comprensio´n. Para detectar este problema fue necesario analizar la gran ma-yor´ıa las taxonomı´as actuales y ver de que forma ellas caracterizaban el dominio del problemay la relacio´n de este con el dominio del programa. Esta tarea revelo´ que las taxonomı´as esta´nfuertemente orientadas a caracterizar solamente el dominio del programa. Teniendo en cuentaesta observacio´n, se selecciono´ la taxonomı´a ma´s reconocida y se procedio´ a extenderla para queconsidere las componentes restantes de nuestra concepcio´n de Comprensio´n de Programas. Ellector interesado en estas investigaciones puede ver descripciones ma´s detalladas en [BHU07].4. Me´todos de Extraccio´n de la Informacio´nPara implementar la te´cnicas basadas en Modelos Cognitivos y Visualizacio´n de Softwarefue necesario extraer informacio´n esta´tica y dina´mica del sistema de estudio [EKS] [RD94].Para la recuperacio´n de la informacio´n esta´tica se utilizaron te´cnicas de compilacio´n tra-dicionales para extraer informacio´n de cada componente del programa. Esta tarea fue llevadaa cabo con el objetivo de implementar procedimientos de interrelacio´n de dominios, por estarazo´n se evito´ el uso de ana´lisis muy complejos, como lo es el seguimiento de punteros, que sibien son muy interesantes e importantes dejan de lado del principal objetivo que consiste enrelacionar los dominios del problema y programa.Para la extraccio´n de la informacio´n dina´mica se definio´ un esquema de Instrumentacio´n deCo´digo [BHVU06a]. Esta te´cnica consiste en insertar sentencias dentro del co´digo fuente delsistema de estudio con la finalidad de recuperar las componentes del programa que se utilizaronpara producir la salida. Para implementar una estrategia de estas caracter´ısticas es necesarioresponder a los siguientes interrogantes: i) Cua´les son los puntos del programa candidatos aintrumentar? y ii) Que informacio´n debe ser recuperada?Teniendo en mente esas preguntas, se seleccionaron como puntos de inspeccio´n el inicio yfin de cada funcio´n del sistema. La razo´n de esta decisio´n se basa en que en esos lugares delprograma se puede obtener informacio´n resumida acerca de las componentes del programa.Por ejemplo, se pueden conocer las funciones utilizadas, sus para´metros y si se desea ser ma´spreciso los datos (valores de las variables globales y de los para´metros) que son utilizados porla funcio´n.Esta aproximacio´n, au´n recuperando parte de las operaciones y datos utilizados por elprograma, tiene el inconveniente de extraer una enorme cantidad de informacio´n. Por estemotivo, es necesario el empleo de te´cnicas de control de las iteraciones.Una de las estrategias elaboradas por nuestro grupo de investigacio´n consistio´ en insertarsentencias antes, dentro y despue´s de las iteraciones. Las sentencias previas al loop colocan enuna pila de control el nu´mero de veces que las funciones invocadas dentro de la iteracio´n puedenser recuperadas. Las sentencias dentro del loop decrementan ese valor en uno. Cuando el valordel tope de la pila es cero las sentencias insertadas no recuperan mas informacio´n. Finalmente,las instrucciones insertadas despue´s de la iteracio´n suprimen el valor del tope de la pila.5. Estrategias de Interconexio´n de DominiosDos te´cnicas para la interconexio´n de dominios, que utilizan los conceptos extra´ıdos delas investigaciones presentadas en las secciones previas, esta´n siendo desarrolladas. Una deellas denominada SVS (Simultaneous Visualization Strategy) [BHU07] se basa en la ejecucio´nparalela del sistema instrumentado y del administrador de funciones de inspeccio´n (un programaque implementa las acciones de las sentencias incorporadas en el co´digo fuente del sistema).Esta caracter´ıstica permite que las componentes de software usadas sean mostradas cuando elsistema esta´ en ejecucio´n.La otra estrategia es BORS (Behavioral-Operational Relation Strategy) [BHVU06b], esteprocedimiento, al igual que SVS, utiliza la informacio´n reportada por el esquema de instrumen-tacio´n pero de una manera diferente. BORS requiere que el sistema sea ejecutado, despue´s de esola informacio´n es procesada y algunas estructuras de datos u´tiles para construir explicaciones,como por ejemplo el a´rbol de ejecucio´n de funciones, deben ser construidas. Luego se realizanalgunas consultas sobre dichas estructuras para recuperar alguna informacio´n relacionada conlos objetos del dominio del problema.6. Conclusio´nLa construccio´n de aplicaciones de Comprensio´n de Programas implica encontar e imple-mentar los conceptos comunes a disciplinas tales como Modelos Cognitivos, Visualizacio´n deSoftware y Me´todos de Extraccio´n de la Informacio´n. Para alcanzar este objetivo se requiererealizar investigaciones profundas en cada una de esas disciplinas.En este art´ıculo se presento´ el estado actual de esas investigaciones y se describieron, ente´rminos generales, algunos resultados parciales obtenidos tales como: una conceptualizacio´nde Comprensio´n de Programas, un Modelo de Comprenso´n, la decteccio´n de una nueva clase desistema de Visualizacio´n de Software, la creacio´n de un esquema de instrumentacio´n de co´digoy la propuesta de dos estrategias de inteconexio´n de dominios.La direccio´n furtura de esta l´ınea de investigacio´n consiste en elaborar representacionesma´s robustas para los dominios del problema y programa de forma tal de poder obtener unainterconexio´n de dominios ma´s precisa. Adema´s es necesario investigar y proponer otras estra-tegias de interconexio´n que utilicen abordajes diferentes a SVS y BORS, con el objetivo derealizar evaluaciones de desempen˜o. Finalmente, otras aristas de este proyecto esta´n centradasen investigar la sistematizacio´n de los conceptos de Modelos Cognitivos para facilizar su imple-mentacio´n, elaboracio´n innovadoras vistas de software y ana´lisis de me´todos de extraccio´n dela informacio´n ma´s sofisticados.Referencias[BHU07] M. Bero´n, P. Henriques, and R. Uzal. Program Inspection to interconnect Behavio-ral and Operational Views for Program Comprehension. Technical Report, 2007.[BHVU06a] M. Beron, P. Henriques, M. Varanda, and R. Uzal. A Language Processing Toolfor Program Comprehension. Congreso Argentino de Ciencias de la Computacion(CACIC06), 2006.[BHVU06b] M. Beron, P. Henriques, M. Varanda, and R. Uzal. Static and Dynamic Strategiesto Understand C Programs by Code Annotation. European Joint Conferences onTheory and Practice of Software (ETAPS07), 2006.[Che06] Chaomei Chen. Information Visualization. Springer Verlag, 2006.[EKS] T. Eisenbarth, R. Koschke, and D. Simon. Aiding program comprehension bystatic and dynamic feature analysis.[LF94] H. Lieberman and C. Fry. Bridging the gulf between code and behavior in program-ming. In ACM Conference on Computers and Human Interface, Denver, Colorado,April 1994.[O’B03] Micheal P. O’Brien. Sofware Comprehension - A Review and Research Direction.Technical Report, 2003.[PdQ06] Marian Petre and Ed de Quincey. A Gentle Overview of Software Visualization.PPIG: Psychology of Programing Interest Group, pages 1–10, 2006.[RD94] S. Rifkin and L. Deimel. Applying Program Comprehension Techniques to ImproveSoftware Inspections. Proceedings of the 19th Annual NASA Software EngineeringLaboratory Workshop, Greenbelt, MD, Nov, 1994.[SDBP98] J. Stasko, J. Domingue, M. Brown, and B. Price. Software Visualization: Pro-gramming as a Multimedia Experience. The MIT Press, 1998.[Sto98] Margaret A. Storey. A Cognitive Framework for Describinh and Evaluating Sof-tware Exploration Tools. PhD thesis, Simon Fraser University, 1998.[Tie89] Tim Tiemens. Cognitive Model of Program Comprehension. Technical Report,1989.[Wal02] AndrewWalestein. Cognitive Support in Software Engineering Tools: A DistributedCognitive Framework. PhD thesis, Simon Fraser University, 2002.

Inspección de código para relacionar los dominios del problema y programa para la comprensión de programas

http://bibliotecadigital.ipb.pt/bitstream/10198/626/1/ICRDPP-WICC08.pdf

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