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3f9f160b · Marco Aceti · fdbbf102 · fdbbf102 · 3f9f160b · 3f9f160b
Verified Commit 3f9f160b authored Jun 6, 2023 by Marco Aceti
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-layout: post
-title: "[13] Testing e Processi di review"
-date: 2022-11-23 14:40:00 +0200
-toc: true
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-#
-## Analisi Data Flow
-##
-##
-#
-### Criteri di copertura derivati dall'analisi statica
-###
-###
-###
-##
-# Tecniche di review
-Finora abbiamo esplorato tecniche più o meno _automatiche_ per la ricerca di errori, che stimolavano il programma con specifici input o ne analizzavano il codice per individuare potenziali anomalie. \\
-Tuttavia, alcuni tipi di errori non possono essere rilevati con questi metodi: si tratta soprattutto errori legati a _incomprensione delle specifiche_.
-Del resto, attività come il testing richiedono che il programmatore fornisca l'output "corretto" che si aspetta dal programma che viene confrontato con quello effettivo per scovare eventuali differenze: se chi scrive il codice non comprende in primo luogo _cosa_ dovrebbe fare il suo software non c'è modo di individuare l'errore.
-Per questo motivo molto spesso il codice viene sottoposto ad un'attività di __review__, in cui un operatore umano ne analizza la struttura e il funzionamento: egli sarà chiaramente in grado di cogliere una serie di __errori semantici__ che sfuggono alla comprensione dei tool automatici di test.
-Spesso questa mansione viene svolta da un __team di testing__ separato dal team di sviluppo: non solo questo promuove l'effettiva ricerca di errori (_mentre gli sviluppatori avrebbero tutto l'interesse di non trovarne nessuno_), ma sottopone il software a uno sguardo esterno più critico e imparziale.
-Anche per la review esistono una serie di tecniche: vediamone quindi le principali.
-## Bebugging
-Talvolta può capitare che il team di testing __non trovi errori__ nel programma sotto osservazione.
-Oltre ad essere scoraggiante per chi esegue la review questo è spesso indice del fatto che tale attività non viene svolta in maniera corretta, poiché raramente un programma è effettivamente corretto al 100% dopo la prima scrittura.
-Un metodo efficace per risolvere questo problema è il cosiddetto __bebugging__, una tecnica secondo la quale gli sviluppatori __inseriscono deliberatamente \\(\bf{n}\\) errori__ nel codice prima di mandarlo in analisi al team di testing, a cui viene comunicato il numero \\(n\\) di errori da trovare.
-L'ovvio vantaggio di questa tecnica è l'__incentivo__ per il team di testing a continuare a cercare errori, facendo sì che durante la ricerca ne vengano scovati molti altri non ancora noti.
-La metrica utilizzata per valutare l'efficacia del testing tramite questa tecnica è dunque la __percentuale di errori trovati__ tra quelli inseriti artificialmente, che può fornire un'indicazione della frazione di errori che il team di testing è in grado di trovare.
-Se per esempio il team di sviluppo ha aggiunto 10 bug _"artificiali"_ e durante il testing ne vengono trovati 8 più 2 non noti, si può supporre che il team di review riesce a trovare l'_80% degli errori_ e che quindi ce ne è ancora un altra porzione di errori _reali_ da scovare. \\
-Bisogna però essere molto cauti nel fare considerazioni di questo tipo: è possibile che gli errori immessi artificialmente siano __troppo facili__ o __troppo difficili__ da trovare, per cui conviene sempre prendere tutto con le pinze.
-## Analisi mutazionale
-Una evoluzione del bebugging è l'__analisi mutazionale__.
-Dato un programma \\(P\\) e un test \\(T\\) (_insieme di casi di test_), viene generato un insieme di programmi \\(\Pi\\) _simili_ al programma \\(P\\) in esame: tali programmi prendono il nome di __mutanti__. \\
-Si esegue poi il test \\(T\\) su ciascun mutante: se \\(P\\) era corretto i programmi in \\(\Pi\\) __devono essere sbagliati__, ovvero devono produrre un __risultato diverso__ per almeno un caso di test \\(t \in T\\).
-Se così non fosse, infatti, vorrebbe dire che il programma \\(P\\) non viene opportunamente testato nell'aspetto in cui si discosta dal mutante che non ha sollevato errori, per cui non si può essere sicuri della sua correttezza.
-Non viene cioè testata la correttezza del programma, ma piuttosto __quanto il test è approfondito__.
-Si può quindi valutare la capacità di un test di rilevare le differenze introdotte nei mutanti tramite un nuovo criterio di copertura, che prende il nome di __criterio di copertura dei mutanti__.
-### Criterio di copertura dei mutanti
-_Un test \\(\ T\\) soddisfa il __criterio di copertura dei mutanti__ se e solo se per ogni mutante \\(\pi \in \Pi\\) esiste almeno un caso di test \\(t \in T\\) la cui esecuzione produca per \\(\pi\\) un risultato diverso da quello prodotto da \\(P\\)_.
-La metrica di valutazione di questo criterio è la __frazione di mutanti \\(\pi\\) riconosciuta come diversa__ da \\(P\\) sul totale di mutanti generati.
-Se non tutti i mutanti vengono scovati sarà necessario aggiungere dei casi di test che li riconoscano.
-I tre passi da seguire per costruire un test tramite l'analisi mutazionale sono quindi:
-1. __analisi__ delle classi e generazione dei mutanti;
-2. __selezionare__ dei casi di test da aggiungere a \\(T\\), in base alla metrica di cui sopra;
-3. __esecuzione__ dei casi di test sui mutanti, pensando anche alle performance;
-Analizziamo ciascuno di tali step in maggior dettaglio.
-### Generazione dei mutanti
-Idealmente i mutanti generati dovrebbero essere il __meno differenti possibile__ dal programma di partenza, ovvero dovrebbe esserci __un mutante per ogni singola anomalia__ che sarebbe possibile inserire nel programma.
-Questo richiederebbe però di generare __infiniti__ mutanti, mentre per mantenere la suite di test _eseguibile in tempi ragionevoli_ il numero di mutanti non dovrebbe essere troppo elevato: un centinaio è una buona stima, ma un migliaio sarebbe auspicabile. \\
-Visto il numero limitato è necessario dunque concentrarsi sulla "__qualità__" dei mutanti generati, dove i mutanti sono tanto più buoni quanto più permettono di scovare degli errori.
-Per questo motivo vengono creati degli specifici _operatori_ che dato un programma restituiscono dei mutanti _utili_.
-#### Operatori mutanti
-Come già accennato, gli __operatori mutanti__ sono delle funzioni (_o piccoli programmi_) che dato un programma \\(P\\) generano un insieme di mutanti \\(\Pi\\).
-Essi operano eseguendo piccole __modifiche sintattiche__ che modifichino la __semantica del programma__ senza però causare errori di compilazione.
-Tali operatori si distinguono in __classi__ in base agli oggetti su cui operano:
- __costanti__ e __variabili__, per esempio scambiando l'occorrenza di una con l'altra;
- __operatori__ ed __espressioni__, per esempio trasformando `<` in `<=`, oppure `true` in `false`;
- __comandi__, per esempio trasformando un `while` in `if`, facendo così eseguire il ciclo una sola volta.
-Alcuni operatori possono essere anche specifici su alcuni tipi di applicazioni, come nel caso di:
- operatori per __sistemi concorrenti__: operano principalmente sulle primitive di sincronizzazione – come eseguire una `notify()` invece che una `notifyAll()`;
- operatori per __sistemi object-oriented__: operano principalmente sulle interfacce dei moduli.
-Poiché la generazione dei mutanti è un'attività tediosa, il compito di applicare questi operatori viene spesso affidato a tool automatici.
-Esistono però numerosi __problemi di prestazioni__, in quanto per ogni mutante occorre modificare il codice, ricompilarlo, controllare che non si sovrapponga allo spazio di compilazione delle classi di altri mutanti e fare una serie di altre operazioni che comportano un pesante overhead.
-Per questo motivo i tool moderni lavorano spesso sull'__eseguibile__ in sé (_sul bytecode nel caso di Java_): sebbene questo diminuisca il lavoro da fare per ogni mutante è possibile che il codice eseguibile così ottenuto sia un programma che non sarebbe possibile generare tramite compilazione.
-Si espande quindi l'universo delle possibili anomalie anche a quelle _non ottenibili_, un aspetto che bisognerà tenere in considerazione nella valutazione della metrica di copertura.
-#### High Order Mutation
-Normalmente i mutanti vengono generati introducendo una _singola modifica_ al programma originale.
-Nella variante __HOM__ (__High Order Mutation__) si applicano invece modifiche a __codice già modificato__.
-La giustificazione per tale tecnica è che esistono alcuni casi in cui trovare errori dopo aver applicato più modifiche è _più difficile_ rispetto ad applicarne solo una.
-Può essere che un errore mascheri parzialmente lo stato inconsistente dell'altro rendendo più difficile il rilevamento di malfunzionamenti, cosa che porta a generare test ancora più approfonditi.
-### Automatizzare l'analisi mutazionale
-Generalmente nel testing gli unici due _outcomes_ sono _risultato corretto_ o _non corretto_ e la metrica è una misura della correttezza del programma.
-Il discriminante delle tecniche di analisi mutazionale è invece il numero di casi di test che forniscono un risultato ___diverso___ da quello di \\(P\\), indipendentemente dalla correttezza (di entrambi).
-Come già detto, trovare errori con queste tecniche (specialmente l'HOM) misura quindi il __livello di approfondimento__ dei casi di test e __non__ la __correttezza__ del programma di partenza. \\
-Prescindere dalla _correttezza_ dei risultati ha però un aspetto positivo: per eseguire l'analisi mutazionale non è necessario conoscere il comportamento corretto del programma, eliminando la necessità di un _oracolo_ che ce lo fornisca.
-Si può quindi misurare la bontà di un insieme casi di test __automatizzando la loro creazione__: come già detto precedentemente, occorre però vigilare sulla __proliferazione del numero di esecuzioni__ da effettuare per completare il test – un caso di test dà infatti origine a \\(n+1\\) esecuzioni, dove \\(n\\) è il numero di mutanti.
-Il seguente diagramma di flusso visualizza quindi l'attività __facilmente automatizzabile__ di analisi mutazionale:
-{% responsive_image path: 'assets/13_analisi-mutazionale-schema.png' %}
-Benché semplice, questo algoritmo __non garantisce la terminazione__ per una serie di motivi:
- quando si estrae un caso di test casuale, c'è sempre il rischio di __estrarre sempre lo stesso__;
- si potrebbe essere _particolarmente sfortunati_ e __non trovare un caso di test utile__ in tempo breve;
- __esistono infinite varianti__ di programmi __funzionalmente identici__ ma __sintatticamente diversi__, ovvero che svolgono la stessa funzione anche se sono diversi: una modifica sintattica potrebbe non avere alcun effetto sul funzionamento del programma, come per esempio scambiare `<` con `<=` in un algoritmo di ordinamento.
-  In tal caso, nessun nuovo caso di test permetterebbe di coprire il mutante, in quanto esso restituirebbe sempre lo stesso output del programma originale.
-Spesso viene quindi posto un timeout sull'algoritmo dipendente sia dal tempo totale di esecuzione, sia dal numero di casi di test estratti.
-Per verificare la validità del test, è necessario controllare il __numero di mutanti generati__: se questo numero è elevato, il test non era affidabile.
-In alternativa, è possibile _"nascondere"_ i mutanti, a patto che non sia richiesta una copertura totale.
-In questo modo, è possibile __analizzare programmi__ che sono __funzionalmente uguali ma sintatticamente diversi__, al fine di dimostrarne l'equivalenza o scoprire casi in cui essa non è valida.
-# Object-oriented testing
-Finora abbiamo trattato i programmi come funzioni matematiche da un dominio di input a un dominio di output.
-Questo è tutto sommato vero per quanto riguarda i __linguaggi procedurali__: un programma in tale paradigma è composto da un insieme di funzioni e procedure che preso un dato in ingresso ne restituiscono uno in uscita.
-A meno di eventuali variabili globali condivise (il cui uso è comunque sconsigliato), tali funzioni sono indipendenti l'una dall'altra, e possono quindi essere _testate indipendentemente_ come fossero dei piccoli sotto-programmi.
-La situazione cambia per quanto riguarda invece i __linguaggi object oriented__ (__OO__), che introducono i concetti di classe e istanza: in tali linguaggi gli oggetti sono l'__unione di metodi e stato__.
-Le tecniche di testing viste finora smettono quindi di funzionare: la maggior parte delle volte testare i metodi isolatamente come funzioni da input ad output perde di senso, in quanto non si considera il contesto (lo _stato_ dell'oggetto associato) in cui essi operano.
-Bisogna dunque sviluppare una serie di tecniche di test specifiche per i linguaggi orientati agli oggetti, in cui l'__unità testabile__ si sposti dalle procedure alle __classi__.
-## Ereditarietà e collegamento dinamico
-Prima di capire _come_ è possibile testare un'intera classe, affrontiamo due punti critici che derivano dal funzionamento intrinseco dei linguaggi a oggetti: l'__ereditarietà__ e il __collegamento dinamico__.
-Partiamo dal primo e immaginiamo di avere una classe già completamente testata.
-Creando ora una sottoclasse di tale classe originale può sorgere un dubbio: _visto che i metodi ereditati sono già stati testati nella classe genitore ha senso testarli nella classe figlia?_
-Un quesito simile sorge nel caso di metodi di default appartenenti a un'interfaccia: _ha senso testare i metodi di default direttamente nell'interfaccia o è meglio testarli nelle classi concrete che implementano tale interfaccia?_ \\
-Il consenso degli esperti è di __testare nuovamente tutti i metodi ereditati__: nelle sottoclassi e nelle classi che implementano delle interfacce con metodi di default tali metodi opereranno infatti in __nuovi contesti__, per cui non vi è alcuna certezza che funzionino ancora a dovere.
-Inoltre, a causa del collegamento dinamico non è nemmeno sicuro che eseguire lo stesso metodo nella classe base significa eseguire le stesse istruzioni nella classe ereditata. \\
-In generale dunque non si eredita l'attività di testing, ma si possono invece ereditare i casi di test e i relativi valori attesi (_l'oracolo_): è perciò opportuno __rieseguire__ i casi di test anche nelle sottoclassi.
-Un altro motivo per cui il testing object-oriented differisce fortemente da quello per linguaggi funzionali è la preponderanza del __collegamento dinamico__, attraverso il quale le chiamate ai metodi vengono collegate a runtime in base al tipo effettivo degli oggetti.
-Dal punto di vista teorico, infatti, tale meccanismo rende difficile stabilire staticamente tutti i possibili cammini di esecuzione, complicando la determinazione dei criteri di copertura.
-## Testare una classe
-Entriamo ora nel vivo della questione.
-Per __testare una classe__:
- la __si isola__ utilizzando più _classi stub_ possibili per renderla eseguibile indipendentemente dal contesto;
- si implementano eventuali __metodi astratti__ o non ancora implementati (stub);
- si aggiunge una funzione per permettere di estrarre ed esaminare lo stato dell'oggetto e quindi __bypassare l'incapsulamento__;
- si costruisce una classe driver che permetta di istanziare oggetti e chiamare i metodi secondo il __criterio di copertura__ scelto.
-Ebbene sì, sono stati progettati dei criteri di copertura specifici per il testing delle classi.
-Vediamo dunque di cosa si tratta.
-### Copertura della classe
-I __criteri classici__ visti precedentemente (comandi, decisioni, ...) continuano a valere ma __non sono sufficienti__.
-Per testare completamente una classe occorre considerare lo __stato dell'oggetto__: in particolare, è comodo utilizzare una __macchina a stati__ che rappresenti gli _stati possibili_ della classe e le relative _transazioni_, ovvero le chiamate di metodi che cambiano lo stato.
-Tale rappresentazione potrebbe esistere nella documentazione o essere creato specificatamente per l'attività di testing.
-Il seguente diagramma rappresenta per esempio una macchina a stati di una classe avente due metodi, \\(\mathtt{m1}\\) e \\(\mathtt{m2}\\).
-{% responsive_image path: 'assets/13_criteri-copertura-grafo.png' %}
-Ottenuta una rappresentazione di questo tipo, alcuni criteri di copertura che si possono ipotizzare sono:
- __coprire tutti i nodi__: per ogni __stato__ dell'oggetto deve esistere almeno un caso di test che lo raggiunge;
- __coprire tutti gli archi__: per ogni stato e per ogni metodo deve esistere almeno un caso di test che esegue tale metodo trovandosi in tale stato;
- __coprire tutte le coppie di archi input/output__: per ogni stato e per ogni coppia di archi entranti e uscenti deve esistere almeno un caso di test che arriva nello stato tramite l'arco entrante e lo lascia tramite l'arco uscente (consideriamo anche _come_ siamo arrivati nello stato);
- __coprire tutti i cammini identificabili nel grafo__: spesso i cammini in questione sono infiniti, cosa che rende l'applicazione di questo criterio infattibile (_"sopra la linea rossa"_).
-#### Tipo di testing: white o black box?
-Abbiamo assunto che il diagramma degli stati facesse parte delle specifiche del progetto.
-Se così fosse, allora il testing appena descritto assume una connotazione __black box__:  il diagramma rappresenta sì la classe ma è ancora una sua __astrazione__, che non considera il codice effettivo che rappresenta lo stato o che implementa uno specifico metodo ma solo le relazioni tra i vari stati.
-In caso il diagramma degli stati non sia però fornito, il testing delle classi è comunque possibile!
-Attraverso tecniche di __reverse engineering__ guidate da certe euristiche (che operano ad un livello di astrazione variabile) è possibile ad __estrarre informazioni sugli stati__ di una _classe già scritta_; spesso tali informazioni non sono comprensibili per un essere umano, motivo per cui esse vengono piuttosto utilizzate da vari tool di testing automatico.
-In questo caso, però, il testing assume caratteristiche __white box__, in quanto il codice che implementava la classe era già noto prima di iniziare a testarlo.
-# Testing funzionale
-Introduciamo ora una nuova attività di testing che parte da presupposti completamente diversi rispetto a quelli del test strutturale.
-Il __test funzionale__ è infatti un tipo di test che si concentra sulla verifica del comportamento del programma dal punto di vista dell'__utente finale__, senza considerare il suo funzionamento interno.
-In altre parole, il test funzionale è un approccio __black box__ in cui non si ha (o non comunque non si sfrutta) la conoscenza del codice sorgente.
-Talvolta questo può essere l'__unico approccio possibile__ al testing, come nel caso di validazione del lavoro di un committente esterno; altre volte invece si decide volontariamente di farlo, concentrandosi sul __dominio delle informazioni__ invece che sulla struttura di controllo. \\
-Il test funzionale, che prende in considerazione le __specifiche__ (e non i requisiti) del progetto per discriminare un comportamento corretto da uno scorretto, permette infatti di identificare errori che __non possono essere individuati__ con criteri strutturali, come per esempio funzionalità non implementate, flussi di esecuzione dimenticati o errori di interfaccia e di prestazioni.
-## Tecniche
-Le tecniche di test funzionale si possono raggruppare in:
- __metodi basati su grafi__: oltre alle tecniche già viste in precedenza, si può per esempio lavorare anche sui diagrammi di sequenza;
- __suddivisioni del dominio in classi di equivalenza__: si possono raggruppare i valori del dominio che causano lo stesso comportamento in classi d'equivalenza, così da testare tutti i _comportamenti distinti_ piuttosto che tutti i possibili valori del dominio.
-Occorre fare attenzione a non fare l'inverso, ovvero a concentrarsi sui soli valori appartenenti ad una classe di equivalenza ignorando il resto;
- __analisi dei valori limite (test di frontiera)__: si testano, tra tutti i possibili valori del dominio, quelli _"a cavallo"_ tra una categoria e l'altra, in quanto essi possono più facilmente causare malfunzionamenti;
- __collaudo per confronto__: si confronta la nuova versione del programma con la vecchia, assicurandosi che non siano presenti regressioni.
-Non solo si possono confrontare gli eseguibili, ma anche _specifiche formali eseguibili_ che rappresentino le caratteristiche importanti del software;
-Non tutte le metodologie di testing funzionale ricadono però in una di queste categorie, e la più notevole è sicuramente il __testing delle interfacce__, di cui diamo un assaggio prima di passare a parlare di classi di equivalenza.
-### Testing delle interfacce
-Questa tecnica mira a testare come i vari sotto-sistemi del programma dialoghino e __collaborino__ tra loro: per "interfacce" non si intendono infatti le `interface` Java o le _signature_, ma l'insieme di funzionalità che permettono l'interoperabilità dei componenti. \\
-Esistono in particolare diversi tipi di interfacce:
- a __invocazione di parametri__;
- a __condivisione di memoria__;
- a __metodi sincroni__;
- a __passaggio di messaggi__.
-Le interfacce aderenti a ciascuna categoria possono essere analizzate in modi diversi alla ricerca di anomalie.
-Gli sbagli più comuni sono per esempio __errori nell'uso dell'interfaccia__, come il passaggio di parametri in ordine o tipo errato oppure assunzioni sbagliate circa ciò che le funzionalità richiedono (_precondizioni_), ed __errori di tempistica o di sincronizzazione__ tra componenti.
-### Classi di equivalenza
-La tecnica delle classi di equivalenza si pone l'obiettivo di dividere il dominio del programma in __classi di dati__, ovvero gruppi di valori di input che _dovrebbero_ __stimolare il programma nella stessa maniera__.
-Non si tratta quindi di classi di equivalenza degli output, ovvero valori che dati in pasto al programma forniscono lo stesso risultato, quanto piuttosto valori che dati in pasto al programma forniscono un risultato diverso ma _prodotto nello stesso modo_.
-Una volta individuate le classi di dati l'obiettivo sarebbe quindi di estrarre da esse casi di test in modo da testare il funzionamento del programma in tutti suoi funzionamenti standard. \\
-In realtà, dunque, si cercano di individuare casi di test che rivelino eventuali __classi di equivalenza di errori__, ovvero insiemi di valori che generano malfunzionamenti per lo stesso motivo.
-Classi di equivalenza di questo tipo sono solitamente più _"stabili"_ rispetto alle normali classi di equivalenza in quanto il risultato ottenuto, ovvero l'errore, è spesso lo stesso o molto simile.
-Volendo dare una definizione più formale, _una __classe di equivalenza__ rappresenta un insieme di __stati validi o non validi__ per i dati in input e un insieme di stati validi per i dati di output_, dove per dato si intendono valori, intervalli o insiemi di valori correlati. \\
-È importante comprendere anche i possibili _stati non validi_ in quanto bisogna testare che il programma reagisca bene all'input mal formattato.
-Ogni dominio avrà quindi almeno due classi di equivalenza:
- la classe degli __input validi__
- la classe degli __input non validi__
-Per fare un esempio si può considerare un programma che chiede in input un __codice PIN di 4 cifre__.
-Il suo dominio può quindi essere suddiviso in due semplici classi di equivalenza:
-1. PIN corretto;
-2. tutti i numeri di 4 cifre diversi dal PIN.
-Volendo fare un altro esempio, se ci si aspetta che i valori in input ricadano in un intervallo, per esempio \\([100, \\, 700]\\)), si possono definire la classe di equivalenza valida \\(x \in [100, 700]\\) e la classe di equivalenza non valida \\(x \notin [100, 700]\\).
-Per voler aumentare la granularità si può però spezzare la classe degli input non validi in due, ottenendo una classe valida e due non valide:
-1. \\(x \in [100, 700]\\);
-2. \\(x < 100\\);
-3. $$x > 700$$.
-Come si vede, la scelta delle classi di equivalenza da considerare non è univoca, e richiede un minimo di conoscenza di dominio.
-Alternativamente esistono delle tecniche standard di individuazione delle classi di equivalenza a partire dalle specifiche che prendono il nome di __category partition__.
-### Test di frontiera
-La tecnica dei __test di frontiera__ è _complementare_ a quella delle classi di equivalenza.
-Partendo dal presupposto che gli errori tendono ad accumularsi sui __casi limite__, ovvero quelli la cui gestione è più particolare, questa tecnica suggerisce di selezionare come casi di test non valori a caso all'interno delle classi di equivalenza, ma i valori presenti __al confine__ tra di loro.
-### Category partition
-La tecnica di __category partition__ è un metodologia che permette di caratterizzare e identificare le classi di equivalenza del dominio di un problema a partire dalle sue specifiche.
-Può essere utilizzata a __vari livelli__ a seconda che si debbano realizzare test di unità, test di integrazione e o test funzionali.
-Il metodo è composto da una serie di passi in sequenza:
-1. __analisi delle specifiche__: in questa fase vengono identificate le _unità funzionali individuali_ che possono essere verificate singolarmente; non necessariamente sono un'unica classe, è sufficiente che siano componenti facilmente separabili dal resto, sia a livello di testing che concettuale.
-Per ogni unità vengono quindi identificate delle caratteristiche (__categorie__) dei parametri e dell'ambiente in cui opera;
-2. __scegliere dei valori__: per ogni categoria, occorre scegliere quali sono i _valori sensati_ su cui fare riferimento;
-3. __determinare eventuali vincoli tra le scelte__, che non sono sempre indipendenti;
-4. __scrivere test e documentazione__.
-Per capire meglio ciascuna di tali fasi vediamo un'esempio di utilizzo della tecnica di _category partition_ prendendo come soggetto il comando `find` della shell Linux.
-#### PASSO 1 – analizzare le specifiche
-Per prima cosa analizziamo le specifiche del comando:
-> __Syntax__: `find <pattern> <file>`
->
-> The find command is used to locate one or more instances of a given pattern in a file.
-> All lines in the file that contain the pattern are written to standard output.
-> A line containing the pattern is written only once, regardless of the number of times the pattern occur in it.
->
-> The pattern is any sequence of characters whose length does not exceed the maximum length of a line in the file.
-> To include a blank in the pattern, the entire pattern must be enclosed in quotes (`"`).
-> To include a quotation mark in the pattern, two quotes (`""`) in a row must be used.
-Vista la relativa semplicità, `find` è un'unità funzionale individuale che può essere verificata separatamente.
-Bisogna dunque individuarne i parametri: come è chiaro dalla sintassi essi sono due, il `pattern` da cercare e il `file` in cui farlo.
-Ora, ciascuno di tali parametri può possedere determinate caratteristiche, ed è nostro compito in questa fase comprenderle ed estrarle. \\
-Tali caratteristiche possono essere di due tipi: __esplicite__, ovvero quelle ricavabili direttamente dalla lettura specifiche, e __implicite__, ovvero quelle che provengono dalla nostra conoscenza del dominio di applicazione e che quindi non vengono specificate.
-Tornando al nostro caso di studio possiamo per esempio ottenere la seguente tabella:
-<style>
-  #category-partition-find-table ul {
-    margin-bottom: 0;
-  }
-</style>
-<table id="category-partition-find-table">
-<tr>
-  <th>Oggetto</th>
-  <th>Caratteristiche esplicite</th>
-  <th>Caratteristiche implicite</th>
-</tr>
-<tr>
-  <th markdown="1">`pattern`
-  </th>
-  <td markdown="1">
- lunghezza del pattern;
- pattern tra doppi apici;
- pattern contenente spazi;
- pattern contenente apici.
-</td>
-  <td markdown="1">
- pattern tra apici con/senza spazi;
- più apici successivi inclusi nel pattern.
-</td>
-</tr>
-  <th markdown="1">`file` \\
-(nome)
-  </th>
-  <td style="text-align: center;"><i>(nessuna)</i></td>
-  <td markdown="1">
- caratteri nel nome ammissibili o meno;
- file esistente (con permessi di lettura) o meno.
-</td>
-<tr>
-  <th markdown="1">`file` \\
-(contenuto)
-  </th>
-  <td markdown="1">
- numero occorrenze del pattern nel file;
- massimo numero di occorrenze del pattern in una linea;
- massima lunghezza linea.
-</td>
-  <td markdown="1">
- pattern sovrapposti;
- tipo del file.
-</td>
-</tr>
-</table>
-È importante _esplicitare le caratteristiche implicite_ dei parametri dell'unità funzionale perché __le specifiche non sono mai complete__ e solo così possiamo disporre di tutti gli elementi su cui ragionare nelle fasi successive.
-Si presti poi attenzione alla distinzione fatta tra il _nome_ del file e il suo _contenuto_: il primo infatti è un __parametro__ che viene passato al comando per iniziarne l'esecuzione, mentre il secondo fa parte dell'__ambiente__ in cui il comando opera ed è dunque soggetto ad una sottile distinzione concettuale.
-##### <big>ALPHA E BETA TESTING</big>
-Spesso, però, analizzare le specifiche non basta per comprendere tutte le variabili che entrano in gioco durante l'esecuzione di un programma.
-Bisogna infatti ricordare che ci sono moltissime altre caratteristiche d'ambiente che ancora __non sono state considerate__: la versione del sistema operativo, del browser, il tipo di architettura della macchina su cui gira il programma eccetera.
-Spesso, quindi, la fase di testing funzionale si divide in due fasi:
- __alpha testing__: l'unità funzionale viene testata in-house, ovvero su una macchina all'interno dello studio di sviluppo.
-In questa fase si considerano soprattutto le caratteristiche legate alle specifiche di cui sopra;
- __beta testing__: per testare varie _configurazioni d'ambiente_ una versione preliminare del programma viene distribuito in un _ambiente variegato_ per osservare come esso si comporta sulle macchine di diversi utenti.
-Per il momento, però, consideriamo solo la fase di alpha testing e le categorie ad essa relative.
-#### PASSO 2 – scegliere dei valori
-Individuate le caratteristiche dei parametri e delle variabili d'ambiente da cui l'unità funzionale dipende, che prendono il nome di __categorie__, si passa quindi alla seconda fase.
-In questa fase si devono identificati __tutti e i soli__ _casi significativi_ per ogni categoria, ovvero quei valori della stessa che si ritiene abbia senso testare; poiché si tratta di un compito molto soggettivo è importante in questa fase avere __esperienza__ (_know-how_) nel dominio d'applicazione.
-Per capire meglio di cosa stiamo parlando ritorniamo al nostro esempio e consideriamo il parametro `pattern`.
-Per ciascuna delle sue categorie possono essere individuati vari casi significativi:
- __lunghezza del pattern__: vuoto, un solo carattere, più caratteri, più lungo di almeno una linea del file;
- __presenza di apici__: pattern tra apici, pattern non tra apici, pattern tra apici errati;
- __presenza di spazi__: nessuno spazio nel pattern, uno spazio nel pattern, molti spazi nel pattern;
- __presenza di apici interni__: nessun apice nel pattern, un apice nel pattern, molti apici nel pattern.
-È interessante notare il _mantra_ già visto del "__nessuno__, __uno__, __molti__", spesso molto utile in questa fase.
-#### PASSO 3 – determinare i vincoli tra le scelte
-Trovati tutti i valori significativi delle categorie dell'unità funzionale come possiamo costruire i casi di test da utilizzare per verificarne la correttezza?
-Si potrebbe pensare di testare __tutte le combinazioni__ di valori significativi, facendo cioè il prodotto cartesiano tra le categorie.
-Nella pratica, però, ciò risulterebbe in un numero esagerato di casi di test: già solo nel nostro semplice esempio questi sarebbero ben 1944, decisamente __troppi__.
-Nel tentativo di evitare quest'esplosione combinatoria ci si accorge però che spesso le anomalie sorgono dall'interazione di __coppie__ di caratteristiche indipendentemente dal valore assunto da tutte le altre: per esempio, un problema potrebbe presentarsi se si usa il browser _Edge_ sul sistema operativo _Linux_, indipendentemente da caratteristiche quali la dimensione dello schermo, l'architettura del processore eccetera. \\
-Per ridurre il numero di casi di test si sviluppa quindi la tecnica del ___pairwise testing___, che riduce l'insieme delle configurazioni da testare a tutte le combinazioni di coppie di valori.
-È quindi presente almeno un caso di test _per ogni coppia ipotizzabile_ di valori: in rete e in Java sono presenti diversi [__strumenti__](https://www.pairwise.org/tools.html) che permettono di creare casi di test combinati con il metodo _pairwise_.
-Un'ulteriore tentativo di ridurre il numero di casi di test prevede di definire una serie di ___vincoli___ per la generazione delle coppie, escludendo particolari combinazioni di caratteristiche: così, per esempio si potrebbe escludere la coppia "OS == MacOs" e "browser == Edge" perché sfruttando la conoscenza di dominio sappiamo che tale browser non è disponibile sul suddetto sistema operativo. \\
-Volendo essere più precisi, la creazione di vincoli prevede un passaggio intermedio: vengono definite una serie di __proprietà__ (es. _NotEmpty_ o _Quoted_ per l'esempio su `find`) e si creano dei vincoli logici a partire da esse.
-I vincoli seguono poi una struttura tra le seguenti:
- __se__: si può limitare l'uso di un valore solo ai casi in cui è definita una proprietà. Per esempio, è inutile testare il caso _"il file non esiste"_ se la proprietà _NotEmpty_ si manifesta;
- __single__: alcune caratteristiche prese singolarmente anche se combinate con altre generano lo stesso risultato. Per esempio, se il file non contiene occorrenze del pattern cercato il risultato del programma è indipendente dal tipo di pattern cercato;
- __error__: alcune caratteristiche generano semplicemente errore, come per esempio se si omette un parametro.
-#### PASSO 4 – scrivere i test
-Fissati i vincoli e fatti i calcoli combinatori si procede ad enumerare iterativamente tutti i casi di test generati continuando ad aggiungere vincoli fino ad arrivare ad un __numero ragionevole__.
-Ovviamente, i casi di test avranno poi bisogno di __valori specifici__ per le caratteristiche: non basta dire "pattern con apici all'interno", bisogna creare un pattern aderente a questa descrizione!
-Fortunatamente questa operazione è solitamente molto facile, anche con tool automatici.
-#### Conclusioni
-Per quanto intuitiva e utile, la tecnica di category partition presenta due criticità:
- individuare i __casi significativi__ delle varie caratteristiche può essere difficile e si può sbagliare, anche utilizzando mantra come "_zero_, _uno_, _molti_";
- una volta generati i casi di test serve comunque un "__oracolo__" che fornisca la risposta giusta, ovvero quella che ci si attende dall'esecuzione sul caso di test.
-L'attività non è dunque _completamente_ automatizzabile.
-Va però detto che esistono delle tecniche di __property-based testing__ che cercano di eliminare la necessità di un oracolo considerando particolari proprietà che dovrebbero sempre valere durante l'esecuzione (invarianti) piuttosto che analizzare il risultato dell'esecuzione dei casi di test per determinare la correttezza del programma.
-## Object orientation e testing funzionale
-Trattandosi di un approccio __black box__ che ragiona sulle __funzionalità__ e non sui dettagli implementativi, l'introduzione del paradigma a oggetti __non dovrebbe cambiare nulla__ per quanto riguarda il testing funzionale.
-Se questa affermazione è vera per quanto riguarda la verifica di singole unità funzionali, lo stesso non si può dire nel caso di __test di integrazione__.
-Nei linguaggi procedurali i test di integrazione sono infatti scritti secondo logiche alternativamente __bottom-up__ o __top-down__: esiste cioè un punto di partenza dal quale partire ad aggregare le componenti, seguendo cioè una qualche forma di __albero di decomposizione__ del programma. \\
-Per quanto riguarda la programmazione a oggetti, invece, la situazione è __molto più caotica__: le relazioni tra le classi sono spesso cicliche e non gerarchiche (tranne per l'ereditarietà &mdash; la relazione meno interessante), in una serie di _inter-dipendenze_ che rendono difficoltoso individuare un punto da cui partire a integrare.
-Relazioni interessanti in questa fase sono infatti _associazioni_,_aggregazioni_ o _dipendenze_, ma rendono complicato identificare il __sottoinsieme di classi da testare__.
-Per fare ciò si possono comunque utilizzare alcuni strumenti già visti:
- si può partire dai diagrammi degli __use cases e scenari__ per testare i componenti citati;
- si possono osservare i __sequence diagram__ per testare le classi protagoniste delle interazioni a scambio di messaggi descritte;
- si possono infine usare gli __state diagram__ nella modalità che abbiamo già descritto.
-# Software inspection
-Un'altra classe di tecniche di verifica e convalida è la __software inspection__, ovvero tecniche manuali per individuare e correggere gli errori basati su una attività di gruppo in cui si analizza il codice insieme passo passo: si pensi per esempio alla tecnica di _pair programming_ già ampiamente citata parlando di XP.
-Le tecniche di software inspection sono molto interessanti in quanto hanno __pochi requisiti__ e l'unico __tool__ richiesto è un essere __umano__ che si prenda la briga ispezionare il codice, spesso in riunioni di gruppo da 5-6 persone.
-Trattandosi di una tecnica umana essa è molto __flessibile__: l'__oggetto sotto ispezione__ può essere una porzione di codice non funzionante, una serie di specifiche formali o informali o direttamente l'eseguibile compilato.
-La software inspection può quindi essere eseguita durante tutte le fasi del ciclo di vita di un programma.
-## Fagan code inspection
-La __Fagan code inspection__ è una metodologia sviluppata da Michael Fagan alla IBM negli anni '70.
-La metodologia prevede che un __gruppo di esperti__ esegua una serie di passi per verificare la correttezza del codice sorgente al fine di individuare eventuali errori, incongruenze o altri problemi. \\
-È __la più diffusa__ tra le tecniche di ispezione, nonché la più rigorosa e definita.
-### Ruoli
-Essendo un'attività di gruppo, nella Fagan code inspection vengono identificati diversi ruoli:
- __Moderatore__: è colui che coordina i meeting, sceglie i partecipanti e ha la responsabilità di far rispettare le regole di cui parleremo tra poco.
-  È di solito una persona che lavora ad un progetto diverso da quello in esame in modo da evitare conflitti di interessi.
- __Readers e Testers__: non sono persone diverse, semplicemente a seconda dei momenti i partecipanti possono coprire uno di questi due ruoli: i primi leggono il codice al gruppo, mentre i secondi cercano difetti al suo interno.
-  La lettura del codice è una vera e propria _parafrasi_ di esso, ovvero un'interpretazione del codice nella quale si spiega quello che fa ma seguendo comunque la sua struttura.
- __Autore__: è colui che ha scritto il codice sotto ispezione; è un partecipante passivo che risponde solo a eventuali domande.
-  È simile al ruolo del _cliente_ nell'eXtreme Programming: pronto a rispondere a qualsiasi domanda per accelerare il lavoro degli altri.
-### Processo
-Definiti i ruoli, secondo la tecnica __Fagan__ di ispezione del codice il processo si articola come segue:
-1. __Planning__: in questa prima fase il moderatore sceglie i partecipanti, si definiscono i loro ruoli e il tempo da dedicare alla ispezione, pianificando anche i vari incontri.
-2. __Overview__: viene fornito a tutti i partecipanti materiale sul progetto per permettere loro di farsi un'idea del contesto in cui l'oggetto dell'ispezione si inserisce in ottica della riunione vera e propria.
-3. __Preparation__: i partecipanti _"offline"_ comprendono il codice e la sua struttura autonomamente sulla base anche del materiale distribuito nella fase precedente;
-4. __Inspection__: la vera e propria fase di ispezione.
-  In questa fase si verifica che il codice soddisfi le regole definite in precedenza e si segnalano eventuali problemi o anomalie.
-  Durante l'ispezione, il gruppo di esperti esamina il codice riga per riga, confrontandolo con le specifiche e cercando di individuare errori, incongruenze o altri problemi.
-5. __Rework__: una volta individuati i problemi, l'autore del codice si occupa di correggere i difetti individuati.
-6. __Follow-up__: possibile re-ispezione del nuovo codice ottenuto dopo la fase precedente.
-Se la maggior parte delle fasi è abbastanza autoesplicativa, è bene dare uno sguardo più approfondito all'attività di ispezione vera e propria.
-#### Ispezione
-Durante la fase di ispezione, l'obiettivo è __trovare e registrare__ i difetti __senza correggerli__: la tentazione di correggere i difetti è sicuramente fortissima ma non è compito dei partecipanti alla riunione farlo.
-Ciascuno di loro potrebbe infatti avere le proprie idee e preferenze e metterli d'accordo potrebbe non essere facile: si preferisce quindi che sia l'autore del codice a correggere successivamente i problemi trovati.
-Per evitare ulteriormente di perdere tempo sono previste _al massimo_ 2 sessioni di ispezione di 2 ore al giorno, durante le quali lavorare approssimativamente a __150 linee di codice all'ora__.
-Quest'ultimo vincolo è __molto variable__ in quanto cambia in base al linguaggio, al progetto, all'attenzione ai dettagli richiesta e alla complessità.
-Una possibilità prevista in questa fase è anche quella di fare _"test a mano"_: si analizza
-il flusso di controllo del programma su una serie di casi di test così da verificarne il funzionamento.
-Ancora più prominente è però l'uso di una serie di __checklist__, di cui parliamo nel prossimo paragrafo.
-#### Checklist
-Rispetto all'attività di testing, che a partire dai malfunzionamenti permetteva di risalire ai difetti e dunque agli sbagli commessi, il _thought-process_ per le __checklist__ è inverso: __si parte dagli _sbagli___ che più frequentemente hanno portato ad inserire determinate anomalie nel codice e si controlla che nessuno di questi sia stato commesso nuovamente.
-In letteratura è reperibile la __conoscenza__ di tutto ciò che è meglio evitare poiché in passato ha portato più volte ad avere anomalie nel codice.
-Tale conoscenza è raccolta in __checklist comuni__ per i vari linguaggi.
-Inoltre, l'ispezione del codice funziona così bene anche perché tali checklist possono essere __redatte internamente__ all'azienda, in base all'esperienza passata e alla storia di un determinato progetto. \\
-Man mano che il progetto va avanti, l'__individuazione di un nuovo sbaglio__ si traduce in un'__evoluzione della checklist__: dalla prossima ispezione si controllerà di non aver commesso lo stesso errore.
-##### <big>Esempio NASA</big>
-La NASA nel suo <a href="../assets/13_nasa-software-inspection.pdf"><i>Software Formal Inspections Guidebook</i></a> (1993) ha formalizzato circa __2.5 pagine di checklist__ per C e 4 per FORTRAN.
-Sono divise in _functionality_, _data usage_, _control_, _linkage_, _computation_, _maintenance_ e _clarity_.
-Di seguito sono elencati alcuni esempi dei punti di tali checklist:
-> - [ ] Does each module have a single function?
-> - [ ] Does the code match the Detailed Design?
-> - [ ] Are all constant names upper case?
-> - [ ] Are pointers not `typecast` (except assignment of `NULL`)?
-> - [ ] Are nested `#include` files avoided?
-> - [ ] Are non-standard usage isolated in subroutines and well documented?
-> - [ ] Are there sufficient comments to understand the code?
-### Struttura di incentivi
-Perché l'ispezione del codice come è stata descritta funzioni bene, occorre prevedere una serie di __dinamiche positive__ di incentivi al suo interno.
-In particolare, è importante sottolineare che i difetti trovati __non devono essere utilizzati__ per la valutazione del personale: questo evita che i programmatori nascondano i difetti nel proprio codice, minando la qualità del prodotto.
-Dall'altro canto si possono invece considerare per la __valutazione di readers e tester__ i difetti trovati durante l'ispezione, in modo che questi siano incentivati a fare l'ispezione più accurata possibile.
-### Variante: _active_ design reviews
-Purché il processo di ispezione funzioni al meglio __le persone__ coinvolte __devono partecipare__, ma per come abbiamo descritto l'attività di Fagan Code Inspection nulla vieterebbe ai revisori non preparati di essere presenti ma non partecipare, rimanendo in silenzio e pensando ad altro.
-Innanzitutto, per sopperire a questo problema i partecipanti andrebbero __scelti__ tra persone di adeguata esperienza e sopratutto assicurando che nel team vi siano revisori per diversi aspetti nel progetto.
-Qualora questo non bastasse, una variante del processo che prende il nome di __active design review__ suggerisce che sia l'__autore__ a leggere le checklist e sollevare questioni all'attenzione dei revisori, chiedendo diverse domande.
-Essendo presi direttamente in causa, i revisori saranno quindi costretti a partecipare.
-## Automazione
-Sebbene l'ispezione del codice sia una tecnica manuale esistono diversi __strumenti di supporto automatici__ in grado di velocizzare notevolmente il lavoro.
-Alcuni di questi tool possono aiutare con:
- __controlli banali__, come la formattazione; in fase di ispezione manuale si controllerà poi il risultato del controllo automatico;
- __riferimenti__: checklist e standard in formati elettronici facilmente consultabili e compilabili;
- __aiuti alla comprensione del codice__: tool che permettono di navigare e leggere il codice con maggiore facilità e spesso utilizzati durante attività di _re-engineering_;
- __annotazione e comunicazioni__ del team, come l'email;
- __guida al processo e rinforzo__: non permettere di chiudere il processo se non sono stati soddisfatti alcuni requisiti (_come la necessità di approvazione prima del merge di una pull request_).
-## Pro e contro
-Finito di descrivere il processo di ispezione del software possiamo chiederci: funziona?
-Prove empiriche parrebbero suggerire che la risposta sia __sì__ e evidenziano anche che tale tecnica è particolarmente _cost-effective_.
-I vantaggi dell'uso di questa tecnica di verifica e convalida sono infatti numerosi:
- Esiste un __processo rigoroso e dettagliato__;
- Si basa sull'__accumulo dell'esperienza__, auto-migliorandosi con il tempo (vd. _checklist_);
- Il processo integra una serie di __incentivi sociali__ che spingono l'autore del codice ad analizzarlo in modo critico;
- A differenza del testing è possibile per la mente umana __astrarre il dominio completo__ dei dati, considerando quindi in un certo senso tutti i casi di test;
- È applicabile anche a __programmi incompleti__.
-La software inspection funziona così bene che è spesso utilizzata come _baseline_ per valutare altre tecniche di verifica e convalida.
-Questo non significa però che essa sia esente da __limiti__. \\
-Innanzitutto il test può essere fatto __solo a livello di unità__ in quanto la mente umana ha difficoltà a lavorare in situazioni in cui sono presenti molte informazioni contemporaneamente in assenza di astrazioni e indirettezze.
-Inoltre la software inspection __non è incrementale__: spesso infatti la fase di follow-up non è così efficace, in quanto il codice è cambiato talmente tanto che è necessario ricominciare l'ispezione da capo.
-Ciò non toglie però che, come afferma la __Legge di Fagan (L17)__:
-> Le ispezioni aumentano in maniera significativa la produttività, qualità e la stabilità del progetto.
-## Confronto tra tecniche di verifica e convalida
-Numerosi studi hanno provato a confrontare l'efficacia di varie tecniche di testing, con particolare riferimento a testing strutturale, testing funzionale e software inspection.
-Un [articolo](https://web.archive.org/web/20060920113729/http:/www2.umassd.edu/SWPI/ISERN/ISERN-98-10.pdf) del 2004 riporta in una __tabella di confronto__ i risultati di alcuni di questi studi, considerando come metrica di valutazione delle tecniche di verifica e convalida la _percentuale media di difetti individuati_.
-{% responsive_image path: assets/13_tabella-confronto-tecniche-vc.png %}
-Come si può notare, a seconda dello studio appare più efficace l'una o l'altra tecnica; inoltre, la somma delle percentuali per ogni riga non è 100%, il che significa che alcuni difetti non possono essere rilevati da nessuna delle tre tecniche. \\
-Nonostante ciò, si possono fare una serie di osservazioni: innanzitutto, l'efficacia di una  o dell'altra tecnica dipende dalla __tipologia del progetto__ su cui viene esercitata.
-Inoltre, __non è detto__ che tecniche diverse trovino __gli stessi errori__: l'ispezione potrebbe aver trovato una certa tipologia di errore mentre il testing funzionale un'altra; le diverse tecniche controllano infatti diversamente aspetti differenti del programma, osservandolo da __diversi punti di vista__.
-Confrontare le varie tecniche non è dunque necessariamente una perdita di tempo, mentre lo è sicuramente __confrontare solo i numeri__, come la varietà di risultati diversi ottenuti dai parte di studi diversi.
-Tra l'altro, dal riassunto della tabella si __perdono__ informazioni sulle __modalità di rilevazione__ dei dati, attribuendole ad espressioni generiche (come _comunemente_, _in media_, _progetti junior_, ...).
-In conclusione, non c'è una risposta semplice al confronto e __non esiste una tecnica _sempre_ migliore__ rispetto alle altre.
-### Combinare le tecniche
-Una domanda che sorge spontanea è chiedersi quindi cosa può succedere se si __combinano insieme__ diverse tecniche di verifica e convalida.
-Diversi [studi](https://web.archive.org/web/20070221162909/http://www2.umassd.edu/SWPI/TechnicalReview/r4094.pdf) mostrano che applicando tutte e quattro le tecniche qui descritte &mdash; anche se solo in modo superficiale &mdash; il risultato è sicuramente __più performante__ delle tecniche applicate singolarmente.
-{% responsive_image path: assets/13_tabella-tecniche-vc-insieme.png %}
-Anche se una certa percentuale di errori può essere rilevata senza alcuna tecnica formale di verifica e convalida, semplicemente usando il software, si può infatti notare ciascuna tecnica presa singolarmente migliora tale percentuale e che la __combinazione__ di tecniche diverse la incrementa ulteriormente.
-Questo perché tendenzialmente __ogni tecnica controlla aspetti differenti__ e le rispettive aree di controllo si sovrappongono poco: è dunque conveniente applicare superficialmente ciascuna tecnica piuttosto che una sola tecnica in modo molto approfondito.
-In conclusione, come afferma la __Legge di Hetzel-Meyer (L20)__:
-> Una combinazione di diversi metodi di V/C supera qualsiasi metodo singolo.
-## Gruppi di test autonomi
-È convinzione comune che colui che ha sviluppato un pezzo di codice sia la persona meno adatta a testarlo, come afferma la __Legge di Weinberg (L23)__:
-> Uno sviluppatore non è adatto a testare il suo codice.
-Di conseguenza, si preferisce spesso che il testing sia affidato ad un __gruppo di tester autonomi__.
-Questo implica infatti una serie di vantaggi, sia __tecnici__ che e __psicologici__:
- __Aspetti tecnici__:
-  - __maggiore specializzazione__: si evita così di richiedere che i propri sviluppatori siano anche esperti di testing;
-  - __maggiore conoscenze delle tecniche di verifica e convalida__ e dei relativi tool: chi fa il _tester_ di lavoro acquisisce competenze specifiche sui tool e sugli strumenti di testing (spesso complessi), oltre che sui concetti di copertura e mutazioni.
- __Aspetti psicologici__:
-  - __distacco dal codice__: a causa dell'assenza di modelli mentali precedenti su come il software dovrebbe operare, un tester esterno pone maggiore attenzione agli aspetti spesso trascurati o dimenticati;
-  - __indipendenza nella valutazione__: una persona che testa il proprio codice è incentivata a _non_ trovare molti errori in quanto potrebbe suggerire un lavoro di dubbia qualità in fase di sviluppo.
-  Un gruppo specializzato nel testing è invece incentivato a trovarne il più possibile per giustificare il loro impiego.
-Ci sono tuttavia anche una serie di __svantaggi__ legati all'avere un gruppo di tester autonomo.
-Innanzitutto, i problemi più ovvi sono legati all'__aspetto tecnico__: il fatto che i tester diventino specializzati nel testing significa che __perderanno__ con il tempo la __capacità di progettare__ e __codificare__, oltre a possedere una __minore conoscenza dei requisiti__ del progetto.
-Nell'analisi di Elisabeth Hendrickson denominata "[__Better testing &mdash; worse quality?__](https://web.archive.org/web/20220526084408/http:/testobsessed.com/wp-content/uploads/2011/04/btwq.pdf)" viene analizzata poi la tecnica sotto un __punto di vista psicologico__: come è possibile che un maggior investimento nel team di testing porti a un calo delle prestazioni in termini di numero di errori nel codice?
-La risposta pare dipendere dal concetto di ___responsabilità___: seppur vero che l'attività di testing è compito del tester, è anche vero che è lo sviluppatore stesso che ha il compito di fare __test di unità__ del proprio codice &mdash; il team di testing dovrebbe occuparsi solo di quello funzionale o di integrazione.
-Spesso però, a fronte di un aumento del personale nel team di testing e specialmente quando una deadline è vicina, il team di sviluppo tende a __spostare la responsabilità__ di trovare gli errori ai tester, __abbassando la qualità del codice__. \\
-Il team di testing troverà sì gli errori, riconsegnando il codice agli sviluppatori per correggerli, ma questo passaggio ulteriore implica una notevole __perdita di tempo__ e risorse.
-Inoltre, la presenza di un team di testing dedicato può generare __pressioni negative__ sul team di sviluppo: ogni sviluppatore potrebbe sentirsi sotto costante valutazione da parte del team di testing.
-### Possibili alternative
-Una possibile soluzione alle criticità appena evidenziate consisterebbe nella __rotazione del personale__: una stessa persona potrebbe ricoprire il ruolo di sviluppatore per un progetto e di tester per un altro.
-Questo approccio mostra diversi vantaggi, tra cui:
- __evitare pressioni negative__: ricoprendo diversi ruoli in diversi progetti, il personale non si dovrebbe sentire _giudicato_ o _giudicante_;
- __evitare il progressivo depauperamento tecnico__ dovuto ad all'eccessiva specializzazione;
- __evitare lo svuotamento dei ruoli__.
-C'è però da considerare un certo __aumento dei costi di formazione__ per via del raddoppio delle responsabilità individuali e un parallelo __aumento della difficoltà di pianificazione__: potrebbe succedere che la stessa persona debba lavorare a più progetti contemporaneamente, dovendo quindi dividere il proprio tempo e le proprie competenze.
-Un'altra possibile alternativa consiste nella __condivisione del personale__, che prevede che siano gli stessi sviluppatori a occuparsi del testing: ciò permette di __sopperire__ al problema di __scarsa conoscenza del software__ in esame e del relativo dominio applicativo ma, oltre a far riemergere le __criticità__ individuate precedentemente, aumenta le __difficoltà nella gestione dei ruoli__.
-# Modelli statistici di distribuzione degli errori
-Negli ultimi tempi si stanno sviluppando una serie di __modelli statistici__ sulla distribuzione degli errori nel codice che dovrebbero teoricamente aiutare l'attività di testing guidandola verso le porzioni di sorgente che _più probabilmente_ potrebbero presentare difetti.
-Tali modelli propongono infatti una __correlazione statistica__ tra una serie di __metriche__ quali la lunghezza del codice, il tipo di linguaggio, il grado massimo di indentamento etc. e:
- __la presenza di errori__ per categoria di errore;
- __il numero di errori__ per categoria di errore.
-L'idea sarebbe quindi di __predire la distribuzione e il numero di errori__ all'interno di uno specifico modulo del software in esame.
-Occorre però __fare attenzione__ alle conclusioni di queste statistiche.
-Utilizzare i risultati di tali modelli statistici come indicazioni sul fatto che su determinati moduli vada fatta più attività di testing rispetto ad altri potrebbe inizialmente sembrare la __soluzione più logica__.
-Tuttavia, tali risultati non considerano l'attività di testing già effettuata e le correzioni successive e quindi __non cambiano__: codice inizialmente _"scritto male"_ secondo il modello rimarrà per sempre scritto male, anche se testato estensivamente.
-Con ciò in mente, si cita spesso la __Legge di Pareto/Zipf (L24)__:
-> Circa l'80% dei difetti proviene dal 20% dei moduli.
-Sebbene tale affermazione è indubbiamente probabilmente vera, è difficile sfruttare questa nozione in quanto non sono conosciuti in principio i __moduli particolarmente problematici__, e il testing è comunque necessario anche in tutti gli altri.
-# Debugging
-Il debugging è l'insieme di tecniche che mirano a __localizzare__ e __rimuovere__ le anomalie che sono la causa di malfunzionamenti riscontrati nel programma.
-Come già detto, esso non è invece utilizzato per _rilevare_ tali malfunzionamenti.
-Il debugging richiede una __comprensione approfondita del codice__ e del funzionamento del programma e può essere un processo complesso e articolato.
-Tuttavia, può contribuire in modo significativo a migliorare la qualità e la stabilità del codice, oltre che a _risolvere_ malfunzionamenti.
-Trattandosi di ricerca delle anomalie che generano malfunzionamenti noti, l'attività è definita per un __programma__ e __un insieme di dati che causano malfunzionamenti__.
-Essa si basa infatti sulla __riproducibilità__ del malfunzionamento, verificando prima che non sia dovuto in realtà a specifiche in errate.
-Si tratta di un'attività molto complicata, come fa notare Brian W. Kernighan nella sua famosa citazione:
->"Debugging is twice as hard as writing the code in the first place. Therefore, if you write the code as cleverly as possible, you are, by definition, not smart enough to debug it".
-È dunque importante scrivere codice __più semplice possibile__ in modo tale da poterne fare un altrettanto semplice debugging laddove necessario.
-## Perché è così difficile?
-L'attività di debugging è particolarmente complessa soprattutto perché non è sempre possibile individuare con precisione la __relazione anomalia-malfunzionamento__.
-Non è un legame banale, in quanto potrebbero esserci anomalie che prima di manifestarsi sotto forma di malfunzionamenti abbiano avuto molte evoluzioni.
-Inoltre, __non esiste una relazione biunivoca__ tra anomalie e malfunzionamenti: non è detto che un'anomalia causi un unico  malfunzionamento, ma nemmeno che un malfunzionamento sia causato da un'unica anomalia.
-Un altro problema è dovuto al fatto che la __correzione di anomalie__ non garantisce affatto un software migliore o con meno errori: per correggere un'anomalia è necessario per forza di cose anche modificare il codice sorgente, ma ogni volta che viene fatto si apre la possibilità di introdurre __nuove anomalie__ nel codice stesso.
-## Tecnica naïve
-La tecnica di debugging maggiormente utilizzata dai programmatori consiste nell'introdurre nel modulo in esame una serie di __comandi di output__ (es. _print_) che stampino su console il valore intermedio assunto dalle sue variabili.
-Questo permetterebbe di osservare l'evoluzione dei dati e, si spera, di comprendere la causa del malfunzionamento a partire da tale storia.
-Nonostante sia __facile da applicare__, si tratta in realtà di una tecnica __molto debole__: non solo essa __richiede la modifica del codice__ (e quindi una _rimozione_ di tali modifiche al termine), ma è __poco flessibile__ in quanto richiede una nuova compilazione per ogni stato esaminato. \\
-Bisogna inoltre considerare che questa tecnica testa un __programma diverso__ da quello originale che presenta delle _print_ aggiuntive solo _apparentemente_ innocue e senza effetti collaterali.
-L'unico scenario (irrealistico) in cui la tecnica potrebbe essere considerata sufficiente
-sarebbe nel caso in cui il codice sia progettato talmente bene e il modulo così ben isolato che basterebbe scrivere un'unica _print_ per risalire all'anomalia.
-### Tecnica naïve avanzata
-Un miglioramento parziale alla tecnica appena descritta si può ottenere sfruttando le __funzionalità del linguaggio__ oppure alcuni tool specifici per il debug, come per esempio:
- `#ifdef` e `gcc -D` per il linguaggio C;
- __librerie di logging__ (con diverso livello), che permettono peraltro di rimuovere i messaggi di log in fase di produzione del codice;
- __asserzioni__, ovvero check interni al codice di specifiche proprietà: possono essere visti anche come _"oracoli" interni_ al codice che permettono di segnalare facilmente stati illegali.
-Ciò non toglie che la tecnica sia comunque __naïve__, in quanto si sta ancora modificando il codice in modo che fornisca informazioni aggiuntive.
-## Dump di memoria
-Una tecnica lievemente più interessante è quella dei __dump di memoria__, che consiste nel produrre un'__immagine esatta__ della __memoria__ del programma dopo un passo di esecuzione: si scrive cioè su un file l'intero contenuto della memoria a livello di linguaggio macchina (_nei sistemi a 32 bit, la dimensione dei dump può arrivare fino a 4GB_).
-```txt
-Segmentation fault (core dumped)
-```
-Sebbene questa tecnica non richieda la modifica del codice, essa è spesso __difficile da applicare__ a causa della differenza tra la rappresentazione astratta dello stato (legata alle strutture dati del linguaggio utilizzato) e la rappresentazione a livello di memoria di tale stato.
-Viene inoltre prodotta una __enorme mole di dati__ per la maggior parte inutili.
-## Debugging simbolico
-Il prossimo passo è invece il cosiddetto __debugging simbolico__, un'attività che utilizza __tool__ specifici di debugging per semplificare la ricerca delle anomalie che causano il malfunzionamento in esame.
-Tali strumenti permettono di __osservare in tempo reale l'esecuzione del programma__, sollevando una cortina e rendendo possibile analizzare l'evoluzione del valore delle variabili passo per passo: questi tool non alterano il codice ma _come_ esso è eseguito.
-A tal proposito, i debugger simbolici forniscono informazioni sullo stato delle variabili utilizzando lo __stesso livello di astrazione__ del linguaggio utilizzato per scrivere il codice: gli stati sono cioè rappresentati con __stessi simboli__ per cui le locazioni di memoria sono state definite (_stesse strutture dati_), rendendo quindi utile e semplice l'attività di __ispezione dello stato__.
-In aggiunta, i debugger simbolici forniscono __ulteriori strumenti__ che permettono di visualizzare il comportamento del programma in maniera selettiva, come per esempio _watch_ e _spy monitor_.
-Per regolare il flusso del programma è poi possibile inserire __breakpoint__ e __watchpoint__ su certe linee di codice che ne arrestino l'esecuzione in uno specifico punto, eventualmente rendendoli dipendenti dal valore di variabili.
-Volendo poi riprendere l'esecuzione si può invece scegliere la granularità del successivo passo:
- __singolo__: si procede alla linea successiva;
- __dentro una funzione__: si salta al codice eseguito dalle funzioni richiamate sulla riga corrente;
- __drop/reset del frame__: vengono scartate le variabili nel frame d'esecuzione ritornando ad una situazione precedente.
-### Debugging per prova
-Molti debugging simbolici permettono non solo di visualizzare gli stati ottenuti, ma anche di  __esaminarli automaticamente__ in modo da verificarne la correttezza.
-In particolare, utilizzando __watch condizionali__ è possibile aggiungere __asserzioni a livello di monitor__, verificando così che certe proprietà continuino a valere durante l'intera esecuzione. \\
-Così, per esempio, è possibile chiedere al _monitor_ (l'_esecutore_ del programma) di controllare che gli indici di un array siano sempre interni all'intervallo di definizione.
-### Altre funzionalità dei debugger
-Ma non finisce qui! I debugger moderni sono strumenti veramente molto interessanti, che permettono per esempio anche di:
- __modificare il contenuto di una variabile__ (o zona di memoria) a runtime;
- __modificare il codice__: nonostante non sia sempre possibile, può essere comodo per esempio dopo tante iterazioni di un ciclo;
- ottenere __rappresentazioni grafiche__ dei dati: strutture dinamiche come puntatori, alberi e grafi possono essere rappresentate graficamente per migliorare la comprensione dello stato.
-## Automazione
-Visti tutti questi fantastici tool può sorgere una domanda: __l'attività di debugging può essere automatizzata?__
-Andreas Zeller tratta questo argomento in maniera approfondita nel suo [Debugging Book](http://debuggingbook.org/), proponendo alcune direzioni di sviluppo di ipotetici strumenti di debugging automatico. \\
-I due concetti principali della trattazione sono i seguenti:
- __shrinking input__: dato un __input molto grande__ e complesso che causa un malfunzionamento, strumenti automatici possono aiutare a ridurlo il più possibile in modo da semplificare il debugging;
- __differential debugging__: dato lo stesso input, in maniera automatica vengono esplorati gli stati del programma mutando ad ogni iterazione piccole porzioni di codice per individuare dove è più probabile che si trovi l'anomalia.
-Purtroppo per il momento la prospettiva di debugger automatici è ancora lontana. \\
-Tuttavia, esiste già qualcosa di simile, vale a dire il comando __`git bisect`__ di Git: data una versione vecchia in cui il bug non è presente, una versione nuova in cui esso si è manifestato e un oracolo che stabilisce se il bug è presente o meno, Git esegue una __ricerca dicotomica__ per trovare la versione che ha introdotto il problema.
-Sebbene non sia proprio la stessa cosa, si tratta sicuramente di uno strumento utile.
--- a/src/13_review/00_index.md
+++ b/src/13_review/00_index.md
+# Tecniche di review
+Finora abbiamo esplorato tecniche più o meno _automatiche_ per la ricerca di errori, che stimolavano il programma con specifici input o ne analizzavano il codice per individuare potenziali anomalie. \
+Tuttavia, alcuni tipi di errori non possono essere rilevati con questi metodi: si tratta soprattutto errori legati a _incomprensione delle specifiche_.
+Del resto, attività come il testing richiedono che il programmatore fornisca l'output "corretto" che si aspetta dal programma che viene confrontato con quello effettivo per scovare eventuali differenze: se chi scrive il codice non comprende in primo luogo _cosa_ dovrebbe fare il suo software non c'è modo di individuare l'errore.
+Per questo motivo molto spesso il codice viene sottoposto ad un'attività di __review__, in cui un operatore umano ne analizza la struttura e il funzionamento: egli sarà chiaramente in grado di cogliere una serie di __errori semantici__ che sfuggono alla comprensione dei tool automatici di test.
+Spesso questa mansione viene svolta da un __team di testing__ separato dal team di sviluppo: non solo questo promuove l'effettiva ricerca di errori (_mentre gli sviluppatori avrebbero tutto l'interesse di non trovarne nessuno_), ma sottopone il software a uno sguardo esterno più critico e imparziale.
+Anche per la review esistono una serie di tecniche: vediamone quindi le principali.
+- [**Bebugging**](./01_bebugging.md)
+- [**Analisi mutazionale**](./02_analisi-mutazionale/00_index.md)
+- [**Object oriented testing**](./03_object-oriented.md)
+- [**Testing funzionale**](./04_testing-funzionale/00_index.md)
+- [**Software inspection**](./05_software-inspection/00_index.md)
+- [**Modelli statistici**](./06_modelli-statistici.md)
+- [**Debugging**](./07_debugging.md)
--- a/src/13_review/01_bebugging.md
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+# Bebugging
+Talvolta può capitare che il team di testing __non trovi errori__ nel programma sotto osservazione.
+Oltre ad essere scoraggiante per chi esegue la review questo è spesso indice del fatto che tale attività non viene svolta in maniera corretta, poiché raramente un programma è effettivamente corretto al 100% dopo la prima scrittura.
+Un metodo efficace per risolvere questo problema è il cosiddetto __bebugging__, una tecnica secondo la quale gli sviluppatori __inseriscono deliberatamente \\(\bf{n}\\) errori__ nel codice prima di mandarlo in analisi al team di testing, a cui viene comunicato il numero \\(n\\) di errori da trovare.
+L'ovvio vantaggio di questa tecnica è l'__incentivo__ per il team di testing a continuare a cercare errori, facendo sì che durante la ricerca ne vengano scovati molti altri non ancora noti.
+La metrica utilizzata per valutare l'efficacia del testing tramite questa tecnica è dunque la __percentuale di errori trovati__ tra quelli inseriti artificialmente, che può fornire un'indicazione della frazione di errori che il team di testing è in grado di trovare.
+Se per esempio il team di sviluppo ha aggiunto 10 bug _"artificiali"_ e durante il testing ne vengono trovati 8 più 2 non noti, si può supporre che il team di review riesce a trovare l'_80% degli errori_ e che quindi ce ne è ancora un altra porzione di errori _reali_ da scovare. \
+Bisogna però essere molto cauti nel fare considerazioni di questo tipo: è possibile che gli errori immessi artificialmente siano __troppo facili__ o __troppo difficili__ da trovare, per cui conviene sempre prendere tutto con le pinze.
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+# Analisi mutazionale
+Una evoluzione del bebugging è l'__analisi mutazionale__.
+Dato un programma \\(P\\) e un test \\(T\\) (_insieme di casi di test_), viene generato un insieme di programmi \\(\Pi\\) _simili_ al programma \\(P\\) in esame: tali programmi prendono il nome di __mutanti__. \
+Si esegue poi il test \\(T\\) su ciascun mutante: se \\(P\\) era corretto i programmi in \\(\Pi\\) __devono essere sbagliati__, ovvero devono produrre un __risultato diverso__ per almeno un caso di test \\(t \in T\\).
+Se così non fosse, infatti, vorrebbe dire che il programma \\(P\\) non viene opportunamente testato nell'aspetto in cui si discosta dal mutante che non ha sollevato errori, per cui non si può essere sicuri della sua correttezza.
+Non viene cioè testata la correttezza del programma, ma piuttosto __quanto il test è approfondito__.
+Si può quindi valutare la capacità di un test di rilevare le differenze introdotte nei mutanti tramite un nuovo criterio di copertura, che prende il nome di __criterio di copertura dei mutanti__.
+- [**Criterio di copertura dei mutanti**](./01_copertura-mutanti.md)
+- [**Generazione dei mutanti**](./02_generazione.md)
+- [**Automazione**](./03_automazione.md)
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+# Criterio di copertura dei mutanti
+_Un test \\(\ T\\) soddisfa il __criterio di copertura dei mutanti__ se e solo se per ogni mutante \\(\pi \in \Pi\\) esiste almeno un caso di test \\(t \in T\\) la cui esecuzione produca per \\(\pi\\) un risultato diverso da quello prodotto da \\(P\\)_.
+La metrica di valutazione di questo criterio è la __frazione di mutanti \\(\pi\\) riconosciuta come diversa__ da \\(P\\) sul totale di mutanti generati.
+Se non tutti i mutanti vengono scovati sarà necessario aggiungere dei casi di test che li riconoscano.
+I tre passi da seguire per costruire un test tramite l'analisi mutazionale sono quindi:
+1. __analisi__ delle classi e generazione dei mutanti;
+2. __selezionare__ dei casi di test da aggiungere a \\(T\\), in base alla metrica di cui sopra;
+3. __esecuzione__ dei casi di test sui mutanti, pensando anche alle performance;
+Analizziamo ciascuno di tali step in maggior dettaglio.
--- a/src/13_review/02_analisi-mutazionale/02_generazione.md
+++ b/src/13_review/02_analisi-mutazionale/02_generazione.md
+# Generazione dei mutanti
+Idealmente i mutanti generati dovrebbero essere il __meno differenti possibile__ dal programma di partenza, ovvero dovrebbe esserci __un mutante per ogni singola anomalia__ che sarebbe possibile inserire nel programma.
+Questo richiederebbe però di generare __infiniti__ mutanti, mentre per mantenere la suite di test _eseguibile in tempi ragionevoli_ il numero di mutanti non dovrebbe essere troppo elevato: un centinaio è una buona stima, ma un migliaio sarebbe auspicabile. \
+Visto il numero limitato è necessario dunque concentrarsi sulla "__qualità__" dei mutanti generati, dove i mutanti sono tanto più buoni quanto più permettono di scovare degli errori.
+Per questo motivo vengono creati degli specifici _operatori_ che dato un programma restituiscono dei mutanti _utili_.
+## Operatori mutanti
+Come già accennato, gli __operatori mutanti__ sono delle funzioni (_o piccoli programmi_) che dato un programma \\(P\\) generano un insieme di mutanti \\(\Pi\\).
+Essi operano eseguendo piccole __modifiche sintattiche__ che modifichino la __semantica del programma__ senza però causare errori di compilazione.
+Tali operatori si distinguono in __classi__ in base agli oggetti su cui operano:
+- __costanti__ e __variabili__, per esempio scambiando l'occorrenza di una con l'altra;
+- __operatori__ ed __espressioni__, per esempio trasformando `<` in `<=`, oppure `true` in `false`;
+- __comandi__, per esempio trasformando un `while` in `if`, facendo così eseguire il ciclo una sola volta.
+Alcuni operatori possono essere anche specifici su alcuni tipi di applicazioni, come nel caso di:
+- operatori per __sistemi concorrenti__: operano principalmente sulle primitive di sincronizzazione – come eseguire una `notify()` invece che una `notifyAll()`;
+- operatori per __sistemi object-oriented__: operano principalmente sulle interfacce dei moduli.
+Poiché la generazione dei mutanti è un'attività tediosa, il compito di applicare questi operatori viene spesso affidato a tool automatici.
+Esistono però numerosi __problemi di prestazioni__, in quanto per ogni mutante occorre modificare il codice, ricompilarlo, controllare che non si sovrapponga allo spazio di compilazione delle classi di altri mutanti e fare una serie di altre operazioni che comportano un pesante overhead.
+Per questo motivo i tool moderni lavorano spesso sull'__eseguibile__ in sé (_sul bytecode nel caso di Java_): sebbene questo diminuisca il lavoro da fare per ogni mutante è possibile che il codice eseguibile così ottenuto sia un programma che non sarebbe possibile generare tramite compilazione.
+Si espande quindi l'universo delle possibili anomalie anche a quelle _non ottenibili_, un aspetto che bisognerà tenere in considerazione nella valutazione della metrica di copertura.
+## High Order Mutation
+Normalmente i mutanti vengono generati introducendo una _singola modifica_ al programma originale.
+Nella variante __HOM__ (__High Order Mutation__) si applicano invece modifiche a __codice già modificato__.
+La giustificazione per tale tecnica è che esistono alcuni casi in cui trovare errori dopo aver applicato più modifiche è _più difficile_ rispetto ad applicarne solo una.
+Può essere che un errore mascheri parzialmente lo stato inconsistente dell'altro rendendo più difficile il rilevamento di malfunzionamenti, cosa che porta a generare test ancora più approfonditi.
--- a/src/13_review/02_analisi-mutazionale/03_automazione.md
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+# Automazione
+Generalmente nel testing gli unici due _outcomes_ sono _risultato corretto_ o _non corretto_ e la metrica è una misura della correttezza del programma.
+Il discriminante delle tecniche di analisi mutazionale è invece il numero di casi di test che forniscono un risultato ___diverso___ da quello di \\(P\\), indipendentemente dalla correttezza (di entrambi).
+Come già detto, trovare errori con queste tecniche (specialmente l'HOM) misura quindi il __livello di approfondimento__ dei casi di test e __non__ la __correttezza__ del programma di partenza. \
+Prescindere dalla _correttezza_ dei risultati ha però un aspetto positivo: per eseguire l'analisi mutazionale non è necessario conoscere il comportamento corretto del programma, eliminando la necessità di un _oracolo_ che ce lo fornisca.
+Si può quindi misurare la bontà di un insieme casi di test __automatizzando la loro creazione__: come già detto precedentemente, occorre però vigilare sulla __proliferazione del numero di esecuzioni__ da effettuare per completare il test – un caso di test dà infatti origine a \\(n+1\\) esecuzioni, dove \\(n\\) è il numero di mutanti.
+Il seguente diagramma di flusso visualizza quindi l'attività __facilmente automatizzabile__ di analisi mutazionale:
+![Schema analisi mutazionale](/assets/13_analisi-mutazionale-schema.png)
+Benché semplice, questo algoritmo __non garantisce la terminazione__ per una serie di motivi:
+- quando si estrae un caso di test casuale, c'è sempre il rischio di __estrarre sempre lo stesso__;
+- si potrebbe essere _particolarmente sfortunati_ e __non trovare un caso di test utile__ in tempo breve;
+- __esistono infinite varianti__ di programmi __funzionalmente identici__ ma __sintatticamente diversi__, ovvero che svolgono la stessa funzione anche se sono diversi: una modifica sintattica potrebbe non avere alcun effetto sul funzionamento del programma, come per esempio scambiare `<` con `<=` in un algoritmo di ordinamento.
+  In tal caso, nessun nuovo caso di test permetterebbe di coprire il mutante, in quanto esso restituirebbe sempre lo stesso output del programma originale.
+Spesso viene quindi posto un timeout sull'algoritmo dipendente sia dal tempo totale di esecuzione, sia dal numero di casi di test estratti.
+Per verificare la validità del test, è necessario controllare il __numero di mutanti generati__: se questo numero è elevato, il test non era affidabile.
+In alternativa, è possibile _"nascondere"_ i mutanti, a patto che non sia richiesta una copertura totale.
+In questo modo, è possibile __analizzare programmi__ che sono __funzionalmente uguali ma sintatticamente diversi__, al fine di dimostrarne l'equivalenza o scoprire casi in cui essa non è valida.
--- a/src/13_review/03_object-oriented.md
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+# Object-oriented testing
+Finora abbiamo trattato i programmi come funzioni matematiche da un dominio di input a un dominio di output.
+Questo è tutto sommato vero per quanto riguarda i __linguaggi procedurali__: un programma in tale paradigma è composto da un insieme di funzioni e procedure che preso un dato in ingresso ne restituiscono uno in uscita.
+A meno di eventuali variabili globali condivise (il cui uso è comunque sconsigliato), tali funzioni sono indipendenti l'una dall'altra, e possono quindi essere _testate indipendentemente_ come fossero dei piccoli sotto-programmi.
+La situazione cambia per quanto riguarda invece i __linguaggi object oriented__ (__OO__), che introducono i concetti di classe e istanza: in tali linguaggi gli oggetti sono l'__unione di metodi e stato__.
+Le tecniche di testing viste finora smettono quindi di funzionare: la maggior parte delle volte testare i metodi isolatamente come funzioni da input ad output perde di senso, in quanto non si considera il contesto (lo _stato_ dell'oggetto associato) in cui essi operano.
+Bisogna dunque sviluppare una serie di tecniche di test specifiche per i linguaggi orientati agli oggetti, in cui l'__unità testabile__ si sposti dalle procedure alle __classi__.
+## Ereditarietà e collegamento dinamico
+Prima di capire _come_ è possibile testare un'intera classe, affrontiamo due punti critici che derivano dal funzionamento intrinseco dei linguaggi a oggetti: l'__ereditarietà__ e il __collegamento dinamico__.
+Partiamo dal primo e immaginiamo di avere una classe già completamente testata.
+Creando ora una sottoclasse di tale classe originale può sorgere un dubbio: _visto che i metodi ereditati sono già stati testati nella classe genitore ha senso testarli nella classe figlia?_
+Un quesito simile sorge nel caso di metodi di default appartenenti a un'interfaccia: _ha senso testare i metodi di default direttamente nell'interfaccia o è meglio testarli nelle classi concrete che implementano tale interfaccia?_ \
+Il consenso degli esperti è di __testare nuovamente tutti i metodi ereditati__: nelle sottoclassi e nelle classi che implementano delle interfacce con metodi di default tali metodi opereranno infatti in __nuovi contesti__, per cui non vi è alcuna certezza che funzionino ancora a dovere.
+Inoltre, a causa del collegamento dinamico non è nemmeno sicuro che eseguire lo stesso metodo nella classe base significa eseguire le stesse istruzioni nella classe ereditata. \
+In generale dunque non si eredita l'attività di testing, ma si possono invece ereditare i casi di test e i relativi valori attesi (_l'oracolo_): è perciò opportuno __rieseguire__ i casi di test anche nelle sottoclassi.
+Un altro motivo per cui il testing object-oriented differisce fortemente da quello per linguaggi funzionali è la preponderanza del __collegamento dinamico__, attraverso il quale le chiamate ai metodi vengono collegate a runtime in base al tipo effettivo degli oggetti.
+Dal punto di vista teorico, infatti, tale meccanismo rende difficile stabilire staticamente tutti i possibili cammini di esecuzione, complicando la determinazione dei criteri di copertura.
+## Testare una classe
+Entriamo ora nel vivo della questione.
+Per __testare una classe__:
+- la __si isola__ utilizzando più _classi stub_ possibili per renderla eseguibile indipendentemente dal contesto;
+- si implementano eventuali __metodi astratti__ o non ancora implementati (stub);
+- si aggiunge una funzione per permettere di estrarre ed esaminare lo stato dell'oggetto e quindi __bypassare l'incapsulamento__;
+- si costruisce una classe driver che permetta di istanziare oggetti e chiamare i metodi secondo il __criterio di copertura__ scelto.
+Ebbene sì, sono stati progettati dei criteri di copertura specifici per il testing delle classi.
+Vediamo dunque di cosa si tratta.
+### Copertura della classe
+I __criteri classici__ visti precedentemente (comandi, decisioni, ...) continuano a valere ma __non sono sufficienti__.
+Per testare completamente una classe occorre considerare lo __stato dell'oggetto__: in particolare, è comodo utilizzare una __macchina a stati__ che rappresenti gli _stati possibili_ della classe e le relative _transazioni_, ovvero le chiamate di metodi che cambiano lo stato.
+Tale rappresentazione potrebbe esistere nella documentazione o essere creato specificatamente per l'attività di testing.
+Il seguente diagramma rappresenta per esempio una macchina a stati di una classe avente due metodi, \\(\mathtt{m1}\\) e \\(\mathtt{m2}\\).
+![Grafo criteri di copertura](/assets/13_criteri-copertura-grafo.png)
+Ottenuta una rappresentazione di questo tipo, alcuni criteri di copertura che si possono ipotizzare sono:
+- __coprire tutti i nodi__: per ogni __stato__ dell'oggetto deve esistere almeno un caso di test che lo raggiunge;
+- __coprire tutti gli archi__: per ogni stato e per ogni metodo deve esistere almeno un caso di test che esegue tale metodo trovandosi in tale stato;
+- __coprire tutte le coppie di archi input/output__: per ogni stato e per ogni coppia di archi entranti e uscenti deve esistere almeno un caso di test che arriva nello stato tramite l'arco entrante e lo lascia tramite l'arco uscente (consideriamo anche _come_ siamo arrivati nello stato);
+- __coprire tutti i cammini identificabili nel grafo__: spesso i cammini in questione sono infiniti, cosa che rende l'applicazione di questo criterio infattibile (_"sopra la linea rossa"_).
+### Tipo di testing: white o black box?
+Abbiamo assunto che il diagramma degli stati facesse parte delle specifiche del progetto.
+Se così fosse, allora il testing appena descritto assume una connotazione __black box__:  il diagramma rappresenta sì la classe ma è ancora una sua __astrazione__, che non considera il codice effettivo che rappresenta lo stato o che implementa uno specifico metodo ma solo le relazioni tra i vari stati.
+In caso il diagramma degli stati non sia però fornito, il testing delle classi è comunque possibile!
+Attraverso tecniche di __reverse engineering__ guidate da certe euristiche (che operano ad un livello di astrazione variabile) è possibile ad __estrarre informazioni sugli stati__ di una _classe già scritta_; spesso tali informazioni non sono comprensibili per un essere umano, motivo per cui esse vengono piuttosto utilizzate da vari tool di testing automatico.
+In questo caso, però, il testing assume caratteristiche __white box__, in quanto il codice che implementava la classe era già noto prima di iniziare a testarlo.
--- a/src/13_review/04_testing-funzionale/00_index.md
+++ b/src/13_review/04_testing-funzionale/00_index.md
+# Testing funzionale
+Introduciamo ora una nuova attività di testing che parte da presupposti completamente diversi rispetto a quelli del test strutturale.
+Il __test funzionale__ è infatti un tipo di test che si concentra sulla verifica del comportamento del programma dal punto di vista dell'__utente finale__, senza considerare il suo funzionamento interno.
+In altre parole, il test funzionale è un approccio __black box__ in cui non si ha (o non comunque non si sfrutta) la conoscenza del codice sorgente.
+Talvolta questo può essere l'__unico approccio possibile__ al testing, come nel caso di validazione del lavoro di un committente esterno; altre volte invece si decide volontariamente di farlo, concentrandosi sul __dominio delle informazioni__ invece che sulla struttura di controllo. \
+Il test funzionale, che prende in considerazione le __specifiche__ (e non i requisiti) del progetto per discriminare un comportamento corretto da uno scorretto, permette infatti di identificare errori che __non possono essere individuati__ con criteri strutturali, come per esempio funzionalità non implementate, flussi di esecuzione dimenticati o errori di interfaccia e di prestazioni.
+Le tecniche di test funzionale si possono raggruppare in:
+- __metodi basati su grafi__: oltre alle tecniche già viste in precedenza, si può per esempio lavorare anche sui diagrammi di sequenza;
+- __suddivisioni del dominio in classi di equivalenza__: si possono raggruppare i valori del dominio che causano lo stesso comportamento in classi d'equivalenza, così da testare tutti i _comportamenti distinti_ piuttosto che tutti i possibili valori del dominio.
+Occorre fare attenzione a non fare l'inverso, ovvero a concentrarsi sui soli valori appartenenti ad una classe di equivalenza ignorando il resto;
+- __analisi dei valori limite (test di frontiera)__: si testano, tra tutti i possibili valori del dominio, quelli _"a cavallo"_ tra una categoria e l'altra, in quanto essi possono più facilmente causare malfunzionamenti;
+- __collaudo per confronto__: si confronta la nuova versione del programma con la vecchia, assicurandosi che non siano presenti regressioni.
+Non solo si possono confrontare gli eseguibili, ma anche _specifiche formali eseguibili_ che rappresentino le caratteristiche importanti del software;
+Non tutte le metodologie di testing funzionale ricadono però in una di queste categorie, e la più notevole è sicuramente il __testing delle interfacce__, di cui diamo un assaggio prima di passare a parlare di classi di equivalenza.
+- [**Testing delle interfacce**](./01_interfacce.md)
+- [**Classi di equivalenza**](./02_classi-equivalenza.md)
+- [**Test di frontiera**](./03_test-frontiera.md)
+- [**Category partition**](./04_category-partition.md)
+- [**Object orientation e testing funzionale**](./05_object-orientation.md)
--- a/src/13_review/04_testing-funzionale/01_interfacce.md
+++ b/src/13_review/04_testing-funzionale/01_interfacce.md
+# Testing delle interfacce
+Questa tecnica mira a testare come i vari sotto-sistemi del programma dialoghino e __collaborino__ tra loro: per "interfacce" non si intendono infatti le `interface` Java o le _signature_, ma l'insieme di funzionalità che permettono l'interoperabilità dei componenti. \
+Esistono in particolare diversi tipi di interfacce:
+- a __invocazione di parametri__;
+- a __condivisione di memoria__;
+- a __metodi sincroni__;
+- a __passaggio di messaggi__.
+Le interfacce aderenti a ciascuna categoria possono essere analizzate in modi diversi alla ricerca di anomalie.
+Gli sbagli più comuni sono per esempio __errori nell'uso dell'interfaccia__, come il passaggio di parametri in ordine o tipo errato oppure assunzioni sbagliate circa ciò che le funzionalità richiedono (_precondizioni_), ed __errori di tempistica o di sincronizzazione__ tra componenti.
--- a/src/13_review/04_testing-funzionale/02_classi-equivalenza.md
+++ b/src/13_review/04_testing-funzionale/02_classi-equivalenza.md
+# Classi di equivalenza
+La tecnica delle classi di equivalenza si pone l'obiettivo di dividere il dominio del programma in __classi di dati__, ovvero gruppi di valori di input che _dovrebbero_ __stimolare il programma nella stessa maniera__.
+Non si tratta quindi di classi di equivalenza degli output, ovvero valori che dati in pasto al programma forniscono lo stesso risultato, quanto piuttosto valori che dati in pasto al programma forniscono un risultato diverso ma _prodotto nello stesso modo_.
+Una volta individuate le classi di dati l'obiettivo sarebbe quindi di estrarre da esse casi di test in modo da testare il funzionamento del programma in tutti suoi funzionamenti standard. \
+In realtà, dunque, si cercano di individuare casi di test che rivelino eventuali __classi di equivalenza di errori__, ovvero insiemi di valori che generano malfunzionamenti per lo stesso motivo.
+Classi di equivalenza di questo tipo sono solitamente più _"stabili"_ rispetto alle normali classi di equivalenza in quanto il risultato ottenuto, ovvero l'errore, è spesso lo stesso o molto simile.
+Volendo dare una definizione più formale, _una __classe di equivalenza__ rappresenta un insieme di __stati validi o non validi__ per i dati in input e un insieme di stati validi per i dati di output_, dove per dato si intendono valori, intervalli o insiemi di valori correlati. \
+È importante comprendere anche i possibili _stati non validi_ in quanto bisogna testare che il programma reagisca bene all'input mal formattato.
+Ogni dominio avrà quindi almeno due classi di equivalenza:
+- la classe degli __input validi__
+- la classe degli __input non validi__
+Per fare un esempio si può considerare un programma che chiede in input un __codice PIN di 4 cifre__.
+Il suo dominio può quindi essere suddiviso in due semplici classi di equivalenza:
+1. PIN corretto;
+2. tutti i numeri di 4 cifre diversi dal PIN.
+Volendo fare un altro esempio, se ci si aspetta che i valori in input ricadano in un intervallo, per esempio \\([100, \\, 700]\\)), si possono definire la classe di equivalenza valida \\(x \in [100, 700]\\) e la classe di equivalenza non valida \\(x \notin [100, 700]\\).
+Per voler aumentare la granularità si può però spezzare la classe degli input non validi in due, ottenendo una classe valida e due non valide:
+1. \\(x \in [100, 700]\\);
+2. \\(x < 100\\);
+3. \\(x > 700\\).
+Come si vede, la scelta delle classi di equivalenza da considerare non è univoca, e richiede un minimo di conoscenza di dominio.
+Alternativamente esistono delle tecniche standard di individuazione delle classi di equivalenza a partire dalle specifiche che prendono il nome di __category partition__.
--- a/src/13_review/04_testing-funzionale/03_test-frontiera.md
+++ b/src/13_review/04_testing-funzionale/03_test-frontiera.md
+# Test di frontiera
+La tecnica dei __test di frontiera__ è _complementare_ a quella delle classi di equivalenza.
+Partendo dal presupposto che gli errori tendono ad accumularsi sui __casi limite__, ovvero quelli la cui gestione è più particolare, questa tecnica suggerisce di selezionare come casi di test non valori a caso all'interno delle classi di equivalenza, ma i valori presenti __al confine__ tra di loro.
--- a/src/13_review/04_testing-funzionale/04_category-partition.md
+++ b/src/13_review/04_testing-funzionale/04_category-partition.md
+# Category partition
+La tecnica di __category partition__ è un metodologia che permette di caratterizzare e identificare le classi di equivalenza del dominio di un problema a partire dalle sue specifiche.
+Può essere utilizzata a __vari livelli__ a seconda che si debbano realizzare test di unità, test di integrazione e o test funzionali.
+Il metodo è composto da una serie di passi in sequenza:
+1. __analisi delle specifiche__: in questa fase vengono identificate le _unità funzionali individuali_ che possono essere verificate singolarmente; non necessariamente sono un'unica classe, è sufficiente che siano componenti facilmente separabili dal resto, sia a livello di testing che concettuale.
+Per ogni unità vengono quindi identificate delle caratteristiche (__categorie__) dei parametri e dell'ambiente in cui opera;
+2. __scegliere dei valori__: per ogni categoria, occorre scegliere quali sono i _valori sensati_ su cui fare riferimento;
+3. __determinare eventuali vincoli tra le scelte__, che non sono sempre indipendenti;
+4. __scrivere test e documentazione__.
+Per capire meglio ciascuna di tali fasi vediamo un'esempio di utilizzo della tecnica di _category partition_ prendendo come soggetto il comando `find` della shell Linux.
+## PASSO 1 – analizzare le specifiche
+Per prima cosa analizziamo le specifiche del comando:
+> __Syntax__: `find <pattern> <file>`
+>
+> The find command is used to locate one or more instances of a given pattern in a file.
+> All lines in the file that contain the pattern are written to standard output.
+> A line containing the pattern is written only once, regardless of the number of times the pattern occur in it.
+>
+> The pattern is any sequence of characters whose length does not exceed the maximum length of a line in the file.
+> To include a blank in the pattern, the entire pattern must be enclosed in quotes (`"`).
+> To include a quotation mark in the pattern, two quotes (`""`) in a row must be used.
+Vista la relativa semplicità, `find` è un'unità funzionale individuale che può essere verificata separatamente.
+Bisogna dunque individuarne i parametri: come è chiaro dalla sintassi essi sono due, il `pattern` da cercare e il `file` in cui farlo.
+Ora, ciascuno di tali parametri può possedere determinate caratteristiche, ed è nostro compito in questa fase comprenderle ed estrarle. \
+Tali caratteristiche possono essere di due tipi: __esplicite__, ovvero quelle ricavabili direttamente dalla lettura specifiche, e __implicite__, ovvero quelle che provengono dalla nostra conoscenza del dominio di applicazione e che quindi non vengono specificate.
+Tornando al nostro caso di studio possiamo per esempio ottenere la seguente tabella:
+<style>
+  #category-partition-find-table ul {
+    margin-bottom: 0;
+  }
+</style>
+<table id="category-partition-find-table">
+<tr>
+  <th>Oggetto</th>
+  <th>Caratteristiche esplicite</th>
+  <th>Caratteristiche implicite</th>
+</tr>
+<tr>
+  <th>
+`pattern`
+  </th>
+  <td>
+- lunghezza del pattern;
+- pattern tra doppi apici;
+- pattern contenente spazi;
+- pattern contenente apici.
+</td>
+  <td>
+- pattern tra apici con/senza spazi;
+- più apici successivi inclusi nel pattern.
+</td>
+</tr>
+  <th>
+`file` \
+(nome)
+  </th>
+  <td style="text-align: center;"><i>(nessuna)</i></td>
+  <td>
+- caratteri nel nome ammissibili o meno;
+- file esistente (con permessi di lettura) o meno.
+</td>
+<tr>
+  <th>
+`file` \
+(contenuto)
+  </th>
+  <td>
+- numero occorrenze del pattern nel file;
+- massimo numero di occorrenze del pattern in una linea;
+- massima lunghezza linea.
+</td>
+  <td>
+- pattern sovrapposti;
+- tipo del file.
+</td>
+</tr>
+</table>
+È importante _esplicitare le caratteristiche implicite_ dei parametri dell'unità funzionale perché __le specifiche non sono mai complete__ e solo così possiamo disporre di tutti gli elementi su cui ragionare nelle fasi successive.
+Si presti poi attenzione alla distinzione fatta tra il _nome_ del file e il suo _contenuto_: il primo infatti è un __parametro__ che viene passato al comando per iniziarne l'esecuzione, mentre il secondo fa parte dell'__ambiente__ in cui il comando opera ed è dunque soggetto ad una sottile distinzione concettuale.
+### <big>ALPHA E BETA TESTING</big>
+Spesso, però, analizzare le specifiche non basta per comprendere tutte le variabili che entrano in gioco durante l'esecuzione di un programma.
+Bisogna infatti ricordare che ci sono moltissime altre caratteristiche d'ambiente che ancora __non sono state considerate__: la versione del sistema operativo, del browser, il tipo di architettura della macchina su cui gira il programma eccetera.
+Spesso, quindi, la fase di testing funzionale si divide in due fasi:
+- __alpha testing__: l'unità funzionale viene testata in-house, ovvero su una macchina all'interno dello studio di sviluppo.
+In questa fase si considerano soprattutto le caratteristiche legate alle specifiche di cui sopra;
+- __beta testing__: per testare varie _configurazioni d'ambiente_ una versione preliminare del programma viene distribuito in un _ambiente variegato_ per osservare come esso si comporta sulle macchine di diversi utenti.
+Per il momento, però, consideriamo solo la fase di alpha testing e le categorie ad essa relative.
+## PASSO 2 – scegliere dei valori
+Individuate le caratteristiche dei parametri e delle variabili d'ambiente da cui l'unità funzionale dipende, che prendono il nome di __categorie__, si passa quindi alla seconda fase.
+In questa fase si devono identificati __tutti e i soli__ _casi significativi_ per ogni categoria, ovvero quei valori della stessa che si ritiene abbia senso testare; poiché si tratta di un compito molto soggettivo è importante in questa fase avere __esperienza__ (_know-how_) nel dominio d'applicazione.
+Per capire meglio di cosa stiamo parlando ritorniamo al nostro esempio e consideriamo il parametro `pattern`.
+Per ciascuna delle sue categorie possono essere individuati vari casi significativi:
+- __lunghezza del pattern__: vuoto, un solo carattere, più caratteri, più lungo di almeno una linea del file;
+- __presenza di apici__: pattern tra apici, pattern non tra apici, pattern tra apici errati;
+- __presenza di spazi__: nessuno spazio nel pattern, uno spazio nel pattern, molti spazi nel pattern;
+- __presenza di apici interni__: nessun apice nel pattern, un apice nel pattern, molti apici nel pattern.
+È interessante notare il _mantra_ già visto del "__nessuno__, __uno__, __molti__", spesso molto utile in questa fase.
+## PASSO 3 – determinare i vincoli tra le scelte
+Trovati tutti i valori significativi delle categorie dell'unità funzionale come possiamo costruire i casi di test da utilizzare per verificarne la correttezza?
+Si potrebbe pensare di testare __tutte le combinazioni__ di valori significativi, facendo cioè il prodotto cartesiano tra le categorie.
+Nella pratica, però, ciò risulterebbe in un numero esagerato di casi di test: già solo nel nostro semplice esempio questi sarebbero ben 1944, decisamente __troppi__.
+Nel tentativo di evitare quest'esplosione combinatoria ci si accorge però che spesso le anomalie sorgono dall'interazione di __coppie__ di caratteristiche indipendentemente dal valore assunto da tutte le altre: per esempio, un problema potrebbe presentarsi se si usa il browser _Edge_ sul sistema operativo _Linux_, indipendentemente da caratteristiche quali la dimensione dello schermo, l'architettura del processore eccetera. \
+Per ridurre il numero di casi di test si sviluppa quindi la tecnica del ___pairwise testing___, che riduce l'insieme delle configurazioni da testare a tutte le combinazioni di coppie di valori.
+È quindi presente almeno un caso di test _per ogni coppia ipotizzabile_ di valori: in rete e in Java sono presenti diversi [__strumenti__](https://www.pairwise.org/tools.html) che permettono di creare casi di test combinati con il metodo _pairwise_.
+Un'ulteriore tentativo di ridurre il numero di casi di test prevede di definire una serie di ___vincoli___ per la generazione delle coppie, escludendo particolari combinazioni di caratteristiche: così, per esempio si potrebbe escludere la coppia "OS == MacOs" e "browser == Edge" perché sfruttando la conoscenza di dominio sappiamo che tale browser non è disponibile sul suddetto sistema operativo. \
+Volendo essere più precisi, la creazione di vincoli prevede un passaggio intermedio: vengono definite una serie di __proprietà__ (es. _NotEmpty_ o _Quoted_ per l'esempio su `find`) e si creano dei vincoli logici a partire da esse.
+I vincoli seguono poi una struttura tra le seguenti:
+- __se__: si può limitare l'uso di un valore solo ai casi in cui è definita una proprietà. Per esempio, è inutile testare il caso _"il file non esiste"_ se la proprietà _NotEmpty_ si manifesta;
+- __single__: alcune caratteristiche prese singolarmente anche se combinate con altre generano lo stesso risultato. Per esempio, se il file non contiene occorrenze del pattern cercato il risultato del programma è indipendente dal tipo di pattern cercato;
+- __error__: alcune caratteristiche generano semplicemente errore, come per esempio se si omette un parametro.
+## PASSO 4 – scrivere i test
+Fissati i vincoli e fatti i calcoli combinatori si procede ad enumerare iterativamente tutti i casi di test generati continuando ad aggiungere vincoli fino ad arrivare ad un __numero ragionevole__.
+Ovviamente, i casi di test avranno poi bisogno di __valori specifici__ per le caratteristiche: non basta dire "pattern con apici all'interno", bisogna creare un pattern aderente a questa descrizione!
+Fortunatamente questa operazione è solitamente molto facile, anche con tool automatici.
+## Conclusioni
+Per quanto intuitiva e utile, la tecnica di category partition presenta due criticità:
+- individuare i __casi significativi__ delle varie caratteristiche può essere difficile e si può sbagliare, anche utilizzando mantra come "_zero_, _uno_, _molti_";
+- una volta generati i casi di test serve comunque un "__oracolo__" che fornisca la risposta giusta, ovvero quella che ci si attende dall'esecuzione sul caso di test.
+L'attività non è dunque _completamente_ automatizzabile.
+Va però detto che esistono delle tecniche di __property-based testing__ che cercano di eliminare la necessità di un oracolo considerando particolari proprietà che dovrebbero sempre valere durante l'esecuzione (invarianti) piuttosto che analizzare il risultato dell'esecuzione dei casi di test per determinare la correttezza del programma.
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+# Object orientation e testing funzionale
+Trattandosi di un approccio __black box__ che ragiona sulle __funzionalità__ e non sui dettagli implementativi, l'introduzione del paradigma a oggetti __non dovrebbe cambiare nulla__ per quanto riguarda il testing funzionale.
+Se questa affermazione è vera per quanto riguarda la verifica di singole unità funzionali, lo stesso non si può dire nel caso di __test di integrazione__.
+Nei linguaggi procedurali i test di integrazione sono infatti scritti secondo logiche alternativamente __bottom-up__ o __top-down__: esiste cioè un punto di partenza dal quale partire ad aggregare le componenti, seguendo cioè una qualche forma di __albero di decomposizione__ del programma. \
+Per quanto riguarda la programmazione a oggetti, invece, la situazione è __molto più caotica__: le relazioni tra le classi sono spesso cicliche e non gerarchiche (tranne per l'ereditarietà &mdash; la relazione meno interessante), in una serie di _inter-dipendenze_ che rendono difficoltoso individuare un punto da cui partire a integrare.
+Relazioni interessanti in questa fase sono infatti _associazioni_,_aggregazioni_ o _dipendenze_, ma rendono complicato identificare il __sottoinsieme di classi da testare__.
+Per fare ciò si possono comunque utilizzare alcuni strumenti già visti:
+- si può partire dai diagrammi degli __use cases e scenari__ per testare i componenti citati;
+- si possono osservare i __sequence diagram__ per testare le classi protagoniste delle interazioni a scambio di messaggi descritte;
+- si possono infine usare gli __state diagram__ nella modalità che abbiamo già descritto.
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+# Software inspection
+Un'altra classe di tecniche di verifica e convalida è la __software inspection__, ovvero tecniche manuali per individuare e correggere gli errori basati su una attività di gruppo in cui si analizza il codice insieme passo passo: si pensi per esempio alla tecnica di _pair programming_ già ampiamente citata parlando di XP.
+Le tecniche di software inspection sono molto interessanti in quanto hanno __pochi requisiti__ e l'unico __tool__ richiesto è un essere __umano__ che si prenda la briga ispezionare il codice, spesso in riunioni di gruppo da 5-6 persone.
+Trattandosi di una tecnica umana essa è molto __flessibile__: l'__oggetto sotto ispezione__ può essere una porzione di codice non funzionante, una serie di specifiche formali o informali o direttamente l'eseguibile compilato.
+La software inspection può quindi essere eseguita durante tutte le fasi del ciclo di vita di un programma.
+- [**Fagan code inspection**](./01_fagan.md)
+- [**Automazione**](./02_automazione.md)
+- [**Pro e contro**](./03_pro-contro.md)
+- [**Confronto tra tecniche di verifica e convalida**](./04_verifica-convalida.md)
+- [**Gruppi di test autonomi**](./05_gruppi-test.md)
--- a/src/13_review/05_software-inspection/01_fagan.md
+++ b/src/13_review/05_software-inspection/01_fagan.md
+# Fagan code inspection
+La __Fagan code inspection__ è una metodologia sviluppata da Michael Fagan alla IBM negli anni '70.
+La metodologia prevede che un __gruppo di esperti__ esegua una serie di passi per verificare la correttezza del codice sorgente al fine di individuare eventuali errori, incongruenze o altri problemi. \
+È __la più diffusa__ tra le tecniche di ispezione, nonché la più rigorosa e definita.
+## Ruoli
+Essendo un'attività di gruppo, nella Fagan code inspection vengono identificati diversi ruoli:
+- __Moderatore__: è colui che coordina i meeting, sceglie i partecipanti e ha la responsabilità di far rispettare le regole di cui parleremo tra poco.
+  È di solito una persona che lavora ad un progetto diverso da quello in esame in modo da evitare conflitti di interessi.
+- __Readers e Testers__: non sono persone diverse, semplicemente a seconda dei momenti i partecipanti possono coprire uno di questi due ruoli: i primi leggono il codice al gruppo, mentre i secondi cercano difetti al suo interno.
+  La lettura del codice è una vera e propria _parafrasi_ di esso, ovvero un'interpretazione del codice nella quale si spiega quello che fa ma seguendo comunque la sua struttura.
+- __Autore__: è colui che ha scritto il codice sotto ispezione; è un partecipante passivo che risponde solo a eventuali domande.
+  È simile al ruolo del _cliente_ nell'eXtreme Programming: pronto a rispondere a qualsiasi domanda per accelerare il lavoro degli altri.
+## Processo
+Definiti i ruoli, secondo la tecnica __Fagan__ di ispezione del codice il processo si articola come segue:
+1. __Planning__: in questa prima fase il moderatore sceglie i partecipanti, si definiscono i loro ruoli e il tempo da dedicare alla ispezione, pianificando anche i vari incontri.
+2. __Overview__: viene fornito a tutti i partecipanti materiale sul progetto per permettere loro di farsi un'idea del contesto in cui l'oggetto dell'ispezione si inserisce in ottica della riunione vera e propria.
+3. __Preparation__: i partecipanti _"offline"_ comprendono il codice e la sua struttura autonomamente sulla base anche del materiale distribuito nella fase precedente;
+4. __Inspection__: la vera e propria fase di ispezione.
+  In questa fase si verifica che il codice soddisfi le regole definite in precedenza e si segnalano eventuali problemi o anomalie.
+  Durante l'ispezione, il gruppo di esperti esamina il codice riga per riga, confrontandolo con le specifiche e cercando di individuare errori, incongruenze o altri problemi.
+5. __Rework__: una volta individuati i problemi, l'autore del codice si occupa di correggere i difetti individuati.
+6. __Follow-up__: possibile re-ispezione del nuovo codice ottenuto dopo la fase precedente.
+Se la maggior parte delle fasi è abbastanza autoesplicativa, è bene dare uno sguardo più approfondito all'attività di ispezione vera e propria.
+### Ispezione
+Durante la fase di ispezione, l'obiettivo è __trovare e registrare__ i difetti __senza correggerli__: la tentazione di correggere i difetti è sicuramente fortissima ma non è compito dei partecipanti alla riunione farlo.
+Ciascuno di loro potrebbe infatti avere le proprie idee e preferenze e metterli d'accordo potrebbe non essere facile: si preferisce quindi che sia l'autore del codice a correggere successivamente i problemi trovati.
+Per evitare ulteriormente di perdere tempo sono previste _al massimo_ 2 sessioni di ispezione di 2 ore al giorno, durante le quali lavorare approssimativamente a __150 linee di codice all'ora__.
+Quest'ultimo vincolo è __molto variable__ in quanto cambia in base al linguaggio, al progetto, all'attenzione ai dettagli richiesta e alla complessità.
+Una possibilità prevista in questa fase è anche quella di fare _"test a mano"_: si analizza
+il flusso di controllo del programma su una serie di casi di test così da verificarne il funzionamento.
+Ancora più prominente è però l'uso di una serie di __checklist__, di cui parliamo nel prossimo paragrafo.
+### Checklist
+Rispetto all'attività di testing, che a partire dai malfunzionamenti permetteva di risalire ai difetti e dunque agli sbagli commessi, il _thought-process_ per le __checklist__ è inverso: __si parte dagli _sbagli___ che più frequentemente hanno portato ad inserire determinate anomalie nel codice e si controlla che nessuno di questi sia stato commesso nuovamente.
+In letteratura è reperibile la __conoscenza__ di tutto ciò che è meglio evitare poiché in passato ha portato più volte ad avere anomalie nel codice.
+Tale conoscenza è raccolta in __checklist comuni__ per i vari linguaggi.
+Inoltre, l'ispezione del codice funziona così bene anche perché tali checklist possono essere __redatte internamente__ all'azienda, in base all'esperienza passata e alla storia di un determinato progetto. \\
+Man mano che il progetto va avanti, l'__individuazione di un nuovo sbaglio__ si traduce in un'__evoluzione della checklist__: dalla prossima ispezione si controllerà di non aver commesso lo stesso errore.
+#### <big>Esempio NASA</big>
+La NASA nel suo <a href="../assets/13_nasa-software-inspection.pdf"><i>Software Formal Inspections Guidebook</i></a> (1993) ha formalizzato circa __2.5 pagine di checklist__ per C e 4 per FORTRAN.
+Sono divise in _functionality_, _data usage_, _control_, _linkage_, _computation_, _maintenance_ e _clarity_.
+Di seguito sono elencati alcuni esempi dei punti di tali checklist:
+> - [ ] Does each module have a single function?
+> - [ ] Does the code match the Detailed Design?
+> - [ ] Are all constant names upper case?
+> - [ ] Are pointers not `typecast` (except assignment of `NULL`)?
+> - [ ] Are nested `#include` files avoided?
+> - [ ] Are non-standard usage isolated in subroutines and well documented?
+> - [ ] Are there sufficient comments to understand the code?
+## Struttura di incentivi
+Perché l'ispezione del codice come è stata descritta funzioni bene, occorre prevedere una serie di __dinamiche positive__ di incentivi al suo interno.
+In particolare, è importante sottolineare che i difetti trovati __non devono essere utilizzati__ per la valutazione del personale: questo evita che i programmatori nascondano i difetti nel proprio codice, minando la qualità del prodotto.
+Dall'altro canto si possono invece considerare per la __valutazione di readers e tester__ i difetti trovati durante l'ispezione, in modo che questi siano incentivati a fare l'ispezione più accurata possibile.
+## Variante: _active_ design reviews
+Purché il processo di ispezione funzioni al meglio __le persone__ coinvolte __devono partecipare__, ma per come abbiamo descritto l'attività di Fagan Code Inspection nulla vieterebbe ai revisori non preparati di essere presenti ma non partecipare, rimanendo in silenzio e pensando ad altro.
+Innanzitutto, per sopperire a questo problema i partecipanti andrebbero __scelti__ tra persone di adeguata esperienza e sopratutto assicurando che nel team vi siano revisori per diversi aspetti nel progetto.
+Qualora questo non bastasse, una variante del processo che prende il nome di __active design review__ suggerisce che sia l'__autore__ a leggere le checklist e sollevare questioni all'attenzione dei revisori, chiedendo diverse domande.
+Essendo presi direttamente in causa, i revisori saranno quindi costretti a partecipare.
--- a/src/13_review/05_software-inspection/02_automazione.md
+++ b/src/13_review/05_software-inspection/02_automazione.md
+# Automazione
+Sebbene l'ispezione del codice sia una tecnica manuale esistono diversi __strumenti di supporto automatici__ in grado di velocizzare notevolmente il lavoro.
+Alcuni di questi tool possono aiutare con:
+- __controlli banali__, come la formattazione; in fase di ispezione manuale si controllerà poi il risultato del controllo automatico;
+- __riferimenti__: checklist e standard in formati elettronici facilmente consultabili e compilabili;
+- __aiuti alla comprensione del codice__: tool che permettono di navigare e leggere il codice con maggiore facilità e spesso utilizzati durante attività di _re-engineering_;
+- __annotazione e comunicazioni__ del team, come l'email;
+- __guida al processo e rinforzo__: non permettere di chiudere il processo se non sono stati soddisfatti alcuni requisiti (_come la necessità di approvazione prima del merge di una pull request_).
--- a/src/13_review/05_software-inspection/03_pro-contro.md
+++ b/src/13_review/05_software-inspection/03_pro-contro.md
+# Pro e contro
+Finito di descrivere il processo di ispezione del software possiamo chiederci: funziona?
+Prove empiriche parrebbero suggerire che la risposta sia __sì__ e evidenziano anche che tale tecnica è particolarmente _cost-effective_.
+I vantaggi dell'uso di questa tecnica di verifica e convalida sono infatti numerosi:
+- Esiste un __processo rigoroso e dettagliato__;
+- Si basa sull'__accumulo dell'esperienza__, auto-migliorandosi con il tempo (vd. _checklist_);
+- Il processo integra una serie di __incentivi sociali__ che spingono l'autore del codice ad analizzarlo in modo critico;
+- A differenza del testing è possibile per la mente umana __astrarre il dominio completo__ dei dati, considerando quindi in un certo senso tutti i casi di test;
+- È applicabile anche a __programmi incompleti__.
+La software inspection funziona così bene che è spesso utilizzata come _baseline_ per valutare altre tecniche di verifica e convalida.
+Questo non significa però che essa sia esente da __limiti__. \
+Innanzitutto il test può essere fatto __solo a livello di unità__ in quanto la mente umana ha difficoltà a lavorare in situazioni in cui sono presenti molte informazioni contemporaneamente in assenza di astrazioni e indirettezze.
+Inoltre la software inspection __non è incrementale__: spesso infatti la fase di follow-up non è così efficace, in quanto il codice è cambiato talmente tanto che è necessario ricominciare l'ispezione da capo.
+Ciò non toglie però che, come afferma la __Legge di Fagan (L17)__:
+> _Le ispezioni aumentano in maniera significativa la produttività, qualità e la stabilità del progetto._
--- a/src/13_review/05_software-inspection/04_verifica-convalida.md
+++ b/src/13_review/05_software-inspection/04_verifica-convalida.md
+# Confronto tra tecniche di verifica e convalida
+Numerosi studi hanno provato a confrontare l'efficacia di varie tecniche di testing, con particolare riferimento a testing strutturale, testing funzionale e software inspection.
+Un [articolo](https://web.archive.org/web/20060920113729/http:/www2.umassd.edu/SWPI/ISERN/ISERN-98-10.pdf) del 2004 riporta in una __tabella di confronto__ i risultati di alcuni di questi studi, considerando come metrica di valutazione delle tecniche di verifica e convalida la _percentuale media di difetti individuati_.
+![Confronto tecniche verifica e convalida](/assets/13_tabella-confronto-tecniche-vc.png)
+Come si può notare, a seconda dello studio appare più efficace l'una o l'altra tecnica; inoltre, la somma delle percentuali per ogni riga non è 100%, il che significa che alcuni difetti non possono essere rilevati da nessuna delle tre tecniche. \
+Nonostante ciò, si possono fare una serie di osservazioni: innanzitutto, l'efficacia di una  o dell'altra tecnica dipende dalla __tipologia del progetto__ su cui viene esercitata.
+Inoltre, __non è detto__ che tecniche diverse trovino __gli stessi errori__: l'ispezione potrebbe aver trovato una certa tipologia di errore mentre il testing funzionale un'altra; le diverse tecniche controllano infatti diversamente aspetti differenti del programma, osservandolo da __diversi punti di vista__.
+Confrontare le varie tecniche non è dunque necessariamente una perdita di tempo, mentre lo è sicuramente __confrontare solo i numeri__, come la varietà di risultati diversi ottenuti dai parte di studi diversi.
+Tra l'altro, dal riassunto della tabella si __perdono__ informazioni sulle __modalità di rilevazione__ dei dati, attribuendole ad espressioni generiche (come _comunemente_, _in media_, _progetti junior_, ...).
+In conclusione, non c'è una risposta semplice al confronto e __non esiste una tecnica _sempre_ migliore__ rispetto alle altre.
+## Combinare le tecniche
+Una domanda che sorge spontanea è chiedersi quindi cosa può succedere se si __combinano insieme__ diverse tecniche di verifica e convalida.
+Diversi [studi](https://web.archive.org/web/20070221162909/http://www2.umassd.edu/SWPI/TechnicalReview/r4094.pdf) mostrano che applicando tutte e quattro le tecniche qui descritte &mdash; anche se solo in modo superficiale &mdash; il risultato è sicuramente __più performante__ delle tecniche applicate singolarmente.
+![Tabella tecniche verifica convalida insieme](/assets/13_tabella-tecniche-vc-insieme.png)
+Anche se una certa percentuale di errori può essere rilevata senza alcuna tecnica formale di verifica e convalida, semplicemente usando il software, si può infatti notare ciascuna tecnica presa singolarmente migliora tale percentuale e che la __combinazione__ di tecniche diverse la incrementa ulteriormente.
+Questo perché tendenzialmente __ogni tecnica controlla aspetti differenti__ e le rispettive aree di controllo si sovrappongono poco: è dunque conveniente applicare superficialmente ciascuna tecnica piuttosto che una sola tecnica in modo molto approfondito.
+In conclusione, come afferma la __Legge di Hetzel-Meyer (L20)__:
+> _Una combinazione di diversi metodi di V/C supera qualsiasi metodo singolo._
--- a/src/13_review/05_software-inspection/05_gruppi-test.md
+++ b/src/13_review/05_software-inspection/05_gruppi-test.md
+# Gruppi di test autonomi
+È convinzione comune che colui che ha sviluppato un pezzo di codice sia la persona meno adatta a testarlo, come afferma la __Legge di Weinberg (L23)__:
+> _Uno sviluppatore non è adatto a testare il suo codice._
+Di conseguenza, si preferisce spesso che il testing sia affidato ad un __gruppo di tester autonomi__.
+Questo implica infatti una serie di vantaggi, sia __tecnici__ che e __psicologici__:
+- __Aspetti tecnici__:
+  - __maggiore specializzazione__: si evita così di richiedere che i propri sviluppatori siano anche esperti di testing;
+  - __maggiore conoscenze delle tecniche di verifica e convalida__ e dei relativi tool: chi fa il _tester_ di lavoro acquisisce competenze specifiche sui tool e sugli strumenti di testing (spesso complessi), oltre che sui concetti di copertura e mutazioni.
+- __Aspetti psicologici__:
+  - __distacco dal codice__: a causa dell'assenza di modelli mentali precedenti su come il software dovrebbe operare, un tester esterno pone maggiore attenzione agli aspetti spesso trascurati o dimenticati;
+  - __indipendenza nella valutazione__: una persona che testa il proprio codice è incentivata a _non_ trovare molti errori in quanto potrebbe suggerire un lavoro di dubbia qualità in fase di sviluppo.
+  Un gruppo specializzato nel testing è invece incentivato a trovarne il più possibile per giustificare il loro impiego.
+Ci sono tuttavia anche una serie di __svantaggi__ legati all'avere un gruppo di tester autonomo.
+Innanzitutto, i problemi più ovvi sono legati all'__aspetto tecnico__: il fatto che i tester diventino specializzati nel testing significa che __perderanno__ con il tempo la __capacità di progettare__ e __codificare__, oltre a possedere una __minore conoscenza dei requisiti__ del progetto.
+Nell'analisi di Elisabeth Hendrickson denominata "[__Better testing &mdash; worse quality?__](https://web.archive.org/web/20220526084408/http:/testobsessed.com/wp-content/uploads/2011/04/btwq.pdf)" viene analizzata poi la tecnica sotto un __punto di vista psicologico__: come è possibile che un maggior investimento nel team di testing porti a un calo delle prestazioni in termini di numero di errori nel codice?
+La risposta pare dipendere dal concetto di ___responsabilità___: seppur vero che l'attività di testing è compito del tester, è anche vero che è lo sviluppatore stesso che ha il compito di fare __test di unità__ del proprio codice &mdash; il team di testing dovrebbe occuparsi solo di quello funzionale o di integrazione.
+Spesso però, a fronte di un aumento del personale nel team di testing e specialmente quando una deadline è vicina, il team di sviluppo tende a __spostare la responsabilità__ di trovare gli errori ai tester, __abbassando la qualità del codice__. \
+Il team di testing troverà sì gli errori, riconsegnando il codice agli sviluppatori per correggerli, ma questo passaggio ulteriore implica una notevole __perdita di tempo__ e risorse.
+Inoltre, la presenza di un team di testing dedicato può generare __pressioni negative__ sul team di sviluppo: ogni sviluppatore potrebbe sentirsi sotto costante valutazione da parte del team di testing.
+## Possibili alternative
+Una possibile soluzione alle criticità appena evidenziate consisterebbe nella __rotazione del personale__: una stessa persona potrebbe ricoprire il ruolo di sviluppatore per un progetto e di tester per un altro.
+Questo approccio mostra diversi vantaggi, tra cui:
+- __evitare pressioni negative__: ricoprendo diversi ruoli in diversi progetti, il personale non si dovrebbe sentire _giudicato_ o _giudicante_;
+- __evitare il progressivo depauperamento tecnico__ dovuto ad all'eccessiva specializzazione;
+- __evitare lo svuotamento dei ruoli__.
+C'è però da considerare un certo __aumento dei costi di formazione__ per via del raddoppio delle responsabilità individuali e un parallelo __aumento della difficoltà di pianificazione__: potrebbe succedere che la stessa persona debba lavorare a più progetti contemporaneamente, dovendo quindi dividere il proprio tempo e le proprie competenze.
+Un'altra possibile alternativa consiste nella __condivisione del personale__, che prevede che siano gli stessi sviluppatori a occuparsi del testing: ciò permette di __sopperire__ al problema di __scarsa conoscenza del software__ in esame e del relativo dominio applicativo ma, oltre a far riemergere le __criticità__ individuate precedentemente, aumenta le __difficoltà nella gestione dei ruoli__.