Software refactoring plays an important role in software engineering. Developers often turn to refactoring when they want to restructure software to improve its quality without changing its external behavior. Studies show that small-scale (floss) refactoring is common in industry and can often be performed by a single developer in short sessions, even though developers do much of this work manually instead of using refactoring tools. However, some refactoring efforts are much larger in scale, requiring entire teams and months of effort, and the role of tools in these efforts is not as well studied. In this paper, we report on a survey we conducted with developers to understand large-scale refactoring, its prevalence, and how tools support it. Our results from 107 industry developers demonstrate that projects commonly go through multiple large-scale refactorings, each of which requires considerable effort. While there is often a desire to refactor, other business concerns such as developing new features often take higher priority. Our study finds that developers use several categories of tools to support large-scale refactoring and rely more heavily on general-purpose tools like IDEs than on tools designed specifically to support refactoring. Tool support varies across the different activities, with some particularly challenging activities seeing little use of tools in practice. Our study demonstrates a clear need for better large-scale refactoring tools and an opportunity for refactoring researchers to make a difference in industry. The results we summarize in this paper is one concrete step towards this goal.


翻译:软件重构在软件工程中起着重要作用。 开发者在想要调整软件以提高其质量而不改变其外部行为时往往转向重新构思。 研究表明小规模( 损耗) 重新构思在行业中很常见, 通常可以由一个单一开发者在短会话中进行, 尽管开发者手工完成许多这项工作, 而不是使用再构构图工具。 但是, 一些再构工程的规模要大得多, 需要整个团队和几个月的努力, 而在这些努力中工具的作用研究得不够。 在本文中, 我们报告我们与开发者进行了一项调查, 以了解大规模重构、 其流行性以及工具的支持。 我们107个行业开发者的结果显示, 通常通过多个大型再构图进行项目, 每一个都需要大量的努力。 虽然人们往往希望重新构图, 其它商业问题, 如开发新特征往往需要更高的优先度。 我们的研究发现, 开发者使用几种工具支持大规模再构图, 并更严重地依赖像 IDE 这样的一般用途工具来理解大规模重新构图, 在具体设计的工具中, 展示一个更具有挑战性的工具中, 需要一种更清晰的重新定义的工具, 来展示一个更好的工具 。

0
下载
关闭预览

相关内容

这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
31+阅读 · 2021年3月29日
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
17+阅读 · 2019年10月30日
VIP会员
相关VIP内容
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关论文
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
31+阅读 · 2021年3月29日
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
17+阅读 · 2019年10月30日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员