La calidad del código es un factor crítico en el desarrollo software. Un código bien diseñado y estructurado no solo es más fácil de mantener y actualizar, sino que también mejorará la eficiencia y la productividad del equipo de desarrollo. Descubre por qué.
Existen muchos casos, que la presión del tiempo y la complejidad de los proyectos hacen que los desarrolladores deban enfocarse en la funcionalidad y descuiden la calidad del código.
En este contexto, Proxya está trabajando en un proyecto de investigación industrial que busca mejorar la calidad del código mediante técnicas de refactorización automática. La idea es utilizar técnicas de inteligencia artificial para identificar patrones de diseño ineficientes y sugerir refactorizaciones que mejoren la calidad del código sin afectar su funcionalidad.
En este segundo artículo de la serie, profundizaremos en este objetivo específico del proyecto, explicando cómo se pueden utilizar técnicas metaheurísticas y algoritmos de búsqueda para encontrar las refactorizaciones más efectivas.
Desde el estudio de las técnicas de inteligencia artificial más avanzadas hasta la puesta en marcha de una aplicación web que permita la refactorización automática de proyectos Java-Maven, descubrirás cómo esta técnica puede mejorar la calidad del código y aumentar la eficiencia del equipo de desarrollo.
¿Qué es la refactorización automática de código?
En el desarrollo de software, mantener la claridad y la calidad del código es una tarea crucial. Cuando el código no se revisa adecuadamente, pueden aparecer antipatrones de diseño que dificultan el mantenimiento y la reutilización del código en el futuro. Para evitar estos problemas, los desarrolladores aplican refactorizaciones, es decir, modificaciones al código que mejoran su legibilidad y calidad sin afectar su funcionalidad.
La refactorización automática de código utiliza técnicas de inteligencia artificial para mejorar la calidad del código de manera automática. Esto implica el uso de algoritmos metaheurísticos para buscar secuencias de operaciones de refactorización capaces de reducir el número de problemas detectados en el código por herramientas de análisis de la calidad del software.
Objetivos específicos y KPI para la refactorización automática de código
El objetivo específico de este proyecto de investigación es investigar y diseñar algoritmos metaheurísticos para buscar secuencias de operaciones de refactorización capaces de reducir el número de problemas detectados en el código por herramientas de análisis de la calidad del software.
El KPI establecido para este objetivo general implica la reducción de la deuda técnica. Se estima que se puedan reparar en torno al 80% de los problemas de calidad que surgen habitualmente en los proyectos de software y que para estos problemas, la reducción de 1 día de deuda técnica se pueda llevar a cabo en unos 10 minutos.
¿Cómo funciona la refactorización automática de código?
La refactorización automática de código utiliza técnicas de inteligencia artificial para mejorar la calidad del código de manera automática. Los algoritmos metaheurísticos se utilizan para buscar secuencias de operaciones de refactorización que reduzcan el número de problemas detectados por las herramientas de análisis de la calidad del software.
Las operaciones de refactorización se aplican de forma secuencial para lograr una mejora en la calidad del código. Estas operaciones pueden incluir la eliminación de código duplicado, la simplificación de la estructura de control de flujo, la extracción de código redundante a métodos separados y la eliminación de código inalcanzable.
Beneficios de la refactorización automática de código
La refactorización automática de código puede ofrecer numerosos beneficios para el desarrollo de software, como una reducción en el tiempo y el esfuerzo dedicados a la mejora de la calidad del código, una mejora en la legibilidad y la eficiencia del código y una reducción en la deuda técnica.
