994 resultados para Java J2Me


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Dans le développement logiciel en industrie, les documents de spécification jouent un rôle important pour la communication entre les analystes et les développeurs. Cependant, avec le temps, les changements de personel et les échéances toujours plus courtes, ces documents sont souvent obsolètes ou incohérents avec l'état effectif du système, i.e., son code source. Pourtant, il est nécessaire que les composants du système logiciel soient conservés à jour et cohérents avec leurs documents de spécifications pour faciliter leur développement et maintenance et, ainsi, pour en réduire les coûts. Maintenir la cohérence entre spécification et code source nécessite de pouvoir représenter les changements sur les uns et les autres et de pouvoir appliquer ces changements de manière cohérente et automatique. Nous proposons une solution permettant de décrire une représentation d'un logiciel ainsi qu'un formalisme mathématique permettant de décrire et de manipuler l'évolution des composants de ces représentations. Le formalisme est basé sur les triplets de Hoare pour représenter les transformations et sur la théorie des groupes et des homomorphismes de groupes pour manipuler ces transformations et permettrent leur application sur les différentes représentations du système. Nous illustrons notre formalisme sur deux représentations d'un système logiciel : PADL, une représentation architecturale de haut niveau (semblable à UML), et JCT, un arbre de syntaxe abstrait basé sur Java. Nous définissons également des transformations représentant l'évolution de ces représentations et la transposition permettant de reporter les transformations d'une représentation sur l'autre. Enfin, nous avons développé et décrivons brièvement une implémentation de notre illustration, un plugiciel pour l'IDE Eclipse détectant les transformations effectuées sur le code par les développeurs et un générateur de code pour l'intégration de nouvelles représentations dans l'implémentation.

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Dans ce mémoire, nous avons utilisé le logiciel R pour la programmation.

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La documentation des programmes aide les développeurs à mieux comprendre le code source pendant les tâches de maintenance. Toutefois, la documentation n’est pas toujours disponible ou elle peut être de mauvaise qualité. Le recours à la redocumentation s’avère ainsi nécessaire. Dans ce contexte, nous proposons de faire la redocumentation en générant des commentaires par application de techniques de résumé par extraction. Pour mener à bien cette tâche, nous avons commencé par faire une étude empirique pour étudier les aspects quantitatifs et qualitatifs des commentaires. En particulier, nous nous sommes intéressés à l’étude de la distribution des commentaires par rapport aux différents types d’instructions et à la fréquence de documentation de chaque type. Aussi, nous avons proposé une taxonomie de commentaires pour classer les commentaires selon leur contenu et leur qualité. Suite aux résultats de l’étude empirique, nous avons décidé de résumer les classes Java par extraction des commentaires des méthodes/constructeurs. Nous avons défini plusieurs heuristiques pour déterminer les commentaires les plus pertinents à l’extraction. Ensuite, nous avons appliqué ces heuristiques sur les classes Java de trois projets pour en générer les résumés. Enfin, nous avons comparé les résumés produits (les commentaires produits) à des résumés références (les commentaires originaux) en utilisant la métrique ROUGE.

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Analyser le code permet de vérifier ses fonctionnalités, détecter des bogues ou améliorer sa performance. L’analyse du code peut être statique ou dynamique. Des approches combinants les deux analyses sont plus appropriées pour les applications de taille industrielle où l’utilisation individuelle de chaque approche ne peut fournir les résultats souhaités. Les approches combinées appliquent l’analyse dynamique pour déterminer les portions à problèmes dans le code et effectuent par la suite une analyse statique concentrée sur les parties identifiées. Toutefois les outils d’analyse dynamique existants génèrent des données imprécises ou incomplètes, ou aboutissent en un ralentissement inacceptable du temps d’exécution. Lors de ce travail, nous nous intéressons à la génération de graphes d’appels dynamiques complets ainsi que d’autres informations nécessaires à la détection des portions à problèmes dans le code. Pour ceci, nous faisons usage de la technique d’instrumentation dynamique du bytecode Java pour extraire l’information sur les sites d’appels, les sites de création d’objets et construire le graphe d’appel dynamique du programme. Nous démontrons qu’il est possible de profiler dynamiquement une exécution complète d’une application à temps d’exécution non triviale, et d’extraire la totalité de l’information à un coup raisonnable. Des mesures de performance de notre profileur sur trois séries de benchmarks à charges de travail diverses nous ont permis de constater que la moyenne du coût de profilage se situe entre 2.01 et 6.42. Notre outil de génération de graphes dynamiques complets, nommé dyko, constitue également une plateforme extensible pour l’ajout de nouvelles approches d’instrumentation. Nous avons testé une nouvelle technique d’instrumentation des sites de création d’objets qui consiste à adapter les modifications apportées par l’instrumentation au bytecode de chaque méthode. Nous avons aussi testé l’impact de la résolution des sites d’appels sur la performance générale du profileur.