中国科学院ソフトウェア研究所は、Python プログラムの依存関係分析の構築で進歩を遂げ、開発者によるコードの再利用効率の向上を支援

中国科学院の Web サイトによると、最近、中国科学院ソフトウェア研究所のソフトウェア工学技術研究開発センターは、Python プログラム構築における依存関係の分析と推論の研究を進歩させ、次のことを提案しました。開発者を支援する知識主導型の Python プログラムの依存関係推論方法とツール コードの再利用効率を向上させ、依存関係の欠落や依存関係のバージョンの誤りによって引き起こされる Python プログラムの構築と実行エラーを削減し、開発の統合におけるアプリケーション構築の自動化機能を向上させるサポートの役割を果たします。そして操作。

レポートによると、Python 言語は科学技術計算などで広く使用されており、開発者はコードの再利用によって開発効率を向上させることがよくあります。ただし、Python プログラムの実行環境は複雑で、Python パッケージ、システム ライブラリ、および Python インタープリターの特定のバージョンに依存します。プログラムの依存関係が欠如していたり​​、依存関係のバージョンに互換性がない場合、プログラムのビルドが失敗したり、実行エラーが発生したりする可能性があります。

この問題に対処するために、この研究では知識主導型の Python プログラム依存関係推論方法を提案します。これには、知識グラフの構築とプログラムの依存関係推論の 2 つの段階が含まれます。ナレッジ グラフの構築段階では、この方法はマルチソースの異種データを大量に収集し、ナレッジを抽出および融合して、Python ドメインのナレッジ グラフを構築します。プログラムの依存関係推論段階では、この方法はドメインナレッジグラフに基づいており、プログラム分析と制約解決手法を通じてターゲット Python プログラムのマルチレベルの依存関係を推論します。

本研究では、上記の手法に基づいて、知識駆動型の Python プログラム依存関係推論ツールである PyEGo を開発しました。実験結果によると、PyEGo ツールの依存関係推論の成功率は既存の手法の 1.5 ～ 4.5 倍であり、プログラム構築の精度と実行効率が大幅に向上しました。

▲ Pythonプログラムの依存関係解析手法の模式図

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