중국과학원 소프트웨어 연구소(China Academy of Sciences Software Institute)는 Python 프로그램의 종속성 분석 구축에 진전을 이루었습니다. 이를 통해 개발자는 코드 재사용 효율성을 향상할 수 있습니다.

중국과학원 웹사이트에 따르면, 최근 중국과학원 소프트웨어 연구소의 소프트웨어 엔지니어링 기술 연구 개발 센터는 Python 프로그램 구축의 종속성 분석 및 추론에 대한 연구 진전을 이루었으며 다음과 같은 지식을 제안했습니다. 개발자가 코드 재사용 효율성을 향상시키고, 종속성 누락 및 잘못된 종속성 버전으로 인해 발생하는 Python 프로그램 구성 및 실행 오류를 줄이고, 개발 및 운영 유지 관리에서 애플리케이션 구성 자동화 기능을 향상시키는 데 도움이 되는 Python 프로그램 종속성 추론 방법 및 도구를 제공합니다. 완성.

보고서에 따르면 Python 언어는 과학 컴퓨팅 등에 널리 사용되며 개발자는 코드 재사용을 통해 개발 효율성을 높이는 경우가 많습니다. 그러나 Python 프로그램의 실행 환경은 복잡하며 Python 패키지, 시스템 라이브러리 및 Python 인터프리터의 특정 버전에 따라 다릅니다. 프로그램 종속성이 부족하거나 종속성 버전이 호환되지 않으면 프로그램 빌드 실패 및 실행 오류가 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 지식 그래프 구성과 프로그램 종속성 추론의 두 단계를 포함하는 지식 기반 Python 프로그램 종속성 추론 방법을 제안합니다. 지식 그래프 구축 단계에서 이 방법은 대량의 다중 소스 이기종 데이터를 수집하고 지식을 추출 및 융합하여 Python 도메인 지식 그래프를 구축합니다. 프로그램 종속성 추론 단계에서는 도메인 지식 그래프를 기반으로 프로그램 분석 및 제약 조건 해결 방법을 통해 대상 Python 프로그램의 다단계 종속성을 추론합니다.

위 방법을 기반으로 본 연구에서는 지식 기반 Python 프로그램 종속성 추론 도구인 PyEGo를 개발했습니다. 실험 결과, PyEGo 도구의 종속성 추론 성공률은 기존 방법의 1.5~4.5배로 프로그램 구성의 정확성과 실행 효율성이 크게 향상되는 것으로 나타났습니다.

▲ Python 프로그램 종속성 분석 방법 모식도

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