Toma ventaja de las herramientas de análisis de código

Toma ventaja de las herramientas de análisis de código
Autor: Sarah Mount

El valor de las pruebas es algo que está siendo inculcado a los desarrolladores de software desde las primeras etapas de su jornada de programación. En años recientes el aumento de las pruebas unitarias, desarrollo basado en pruebas (test-driven), y los métodos ágiles han visto un surgimiento de interés en hacer más pruebas en todas las fases del ciclo de desarrollo. Sin embargo, las pruebas es sólo una de las muchas herramientas que puedes usar para mejorar la calidad del código.

Lejos, en la neblina del tiempo, cuando C era todavía un nuevo fenómeno, el tiempo de CPU y el almacenamiento de cualquier tipo eran un bien escaso. Los primeros compiladores de C eran conscientes de esto, así que reducían el número de pases que hacían a través del código quitando algunos análisis semánticos. Esto significaba que el compilador comprobaba sólo un pequeño subconjunto de errores que podían ser detectados al compilar. Para compensarlo, Stephen Johnson escribió una herramienta llamada lint –la cual remueve la pelusa de tu código– que implementaba algunos de los análisis estáticos que habían sido quitados por el compilador de C. Las herramientas de análisis estático, sin embargo, ganaron la reputación de obtener gran número de advertencias con falsos positivos y avisos sobre convenciones estilísticas que no siempre es necesario seguir.

El panorama actual de los lenguajes, compiladores y herramientas de análisis estático es muy diferente. La memoria y el tiempo de CPU ahora son relativamente baratos, por lo que los compiladores se puede permitir detectar más errores. Casi cualquier lenguaje cuenta con, al menos, una herramienta que comprueba violaciones de estilo, errores comunes y algunos errores astutos que pueden ser difíciles de capturar, tales como potenciales desreferencias de punteros nulos. Las herramientas más sofisticadas, como Split para C o Pylint para Python, son configurables, lo que significa que puedes escoger cuáles errores y advertencias emite la herramienta con un archivo de configuración, a través de la línea de comandos o en tu IDE. Splint incluso te permitirá anotar el código con comentarios que te dará mejores consejos sobre cómo funciona tu programa.

Si todo lo demás falla y te encuentras buscando errores simples o violación de normas que no son capturados por tu compilador, IDE o herramienta lint, entonces siempre puedes llevar tu propio revisor estático. Esto no es tan difícil como suena. La mayoría de los lenguajes, particularmente aquellos etiquetados como dinámicos, exponen su árbol sintaxis abstracto y herramientas de compilación como parte de su biblioteca estándar. Vale la pena saber los rincones polvorientos de la biblioteca estándar que son usados por el equipo de desarrollo del lenguaje que estás usando, ya que frecuentemente contienen gemas ocultas que son útiles para análisis estático y pruebas dinámicas. Por ejemplo, la biblioteca estándar de Python contiene un desensamblador que te dice el código bytecode usado para generar algún código compilado o código objeto. Esto suena como una herramienta obscura para escritores de compiladores en el equipo python-dev, pero es realmente útil para las situaciones diarias. Una cosa que puede desensamblar esta biblioteca es el último trazo de pila (stack trace), dándote una retroalimentación sobre exactamente cuál instrucción de bytecode lanzó la última excepción no capturada.

Así que no dejes que las pruebas sean el final de tu aseguramiento de calidad; toma ventaja de las herramientas de análisis y no tengas miedo de complicarte.

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