本文介绍了一种基于文本分析的技术，用于检测代码中的不良实践，即代码异味（code smells）。代码异味是指那些表面上不影响程序运行功能，但违背了良好的编程规范和设计原则，从而影响代码可维护性和可理解性的做法。
代码异味的一个主要来源是不断变化的需求和紧迫的截止期限，这迫使开发人员在时间压力下或缺少设计文档的情况下，以最直接的方式实现新的变更请求。这种工作方式会逐渐破坏系统的原始设计，引入技术债务。技术债务是指由于不良的设计或实现选择而产生的额外维护成本。
在过去十年中，研究者们已经研究了代码异味相关的多个方面，包括它们对开发者的相关性、它们的持续时间以及它们对源代码非功能属性的影响，比如程序可理解性、变更和缺陷倾向性，以及总体上的可维护性。
TACO（Textual Analysis for Code Smell Detection）是一种新颖的技术，它采用文本分析手段来检测不同性质和不同粒度级别的代码异味。研究人员在10个开源项目上运行了TACO，并将其性能与仅基于代码组件结构信息的现有代码异味检测器进行了比较。分析结果表明，TACO的精确度范围在67%到77%之间，召回率范围在72%到84%之间。同时，TACO通常优于其他基于结构的方法，再次证实了从代码组件的文本部分可以得到的信息的有用性。
代码异味检测技术非常重要，因为它可以帮助开发者识别和修复那些可能会随着时间积累导致软件质量和可维护性下降的问题。检测代码异味可以采取多种方法，包括静态分析和动态分析。静态分析指的是在不实际运行程序的情况下分析代码，而动态分析则涉及在程序运行时收集数据。
TACO技术的引入，为代码异味检测带来了新的视角，强调了代码文本内容分析的重要性。它不仅仅关注代码的结构和功能实现，还通过分析源代码的文本信息，对那些可能被传统工具遗漏的代码异味进行检测。
在处理代码异味时，常见的做法是重构（refactoring）。重构是一个软件开发过程中的概念，指的是一系列没有改变程序外部行为的前提下，改进程序内部结构的活动。重构可以针对代码异味进行，目的是消除异味，减少技术债务，提高代码的可维护性和可读性。
总结而言，TACO技术通过文本分析来检测代码异味，强调了代码文本在软件维护中的重要性，并提供了一种新的工具来辅助开发人员改善代码质量。这项技术对代码异味的检测具有较高的精确度和召回率，并且能够在与其他技术的比较中显示出优越性。随着软件工程领域对代码质量越来越重视，这种技术及其背后的原理将持续受到关注，并有望在实际开发中发挥重要作用。
