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题名基于规则的高风险动态类型代码检测研究
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作者
陈芝菲
郝洋
陈林
肖亮
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第7期27-37,共11页
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基金
国家重点研发计划(2022YFF0712100)
江苏省自然科学基金(BK20220937)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX22_0465)。
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文摘
近年来,Python的应用呈爆炸式增长。虽然Python的动态类型特性为开发人员提供了强大的编程抽象能力,但同样也导致代码库中聚集了与类型相关的缺陷。为了减少软件代码中的类型缺陷,文中分析并检测了6种可能导致类型缺陷的高风险动态类型代码。首先,形式化地描述了每种类型的高风险动态类型代码的规则;然后,提出了一种基于规则的高风险动态类型代码检测技术;最后,对25个Python开源软件项目(总规模超过945kLOC)展开了实验评估。结果表明,高风险动态类型代码在开源软件项目中广泛存在,尤其是单个Python函数中可能存在多处变量类型不一致的代码,而基于规则的检测技术在Python软件项目中具有较高的准确率和较好的性能表现。针对高风险动态类型代码的检测技术及实验结论,将为动态类型特性的良性发展以及软件项目的质量保障提供有力的参考和支持。
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关键词
PYTHON
动态类型
类型缺陷
开源软件
高风险动态类型代码
检测技术
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Keywords
Python
Dynamic typing
Type defects
Open-source software
Risky dynamic typing code
Detection technique
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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