Using structural relationships to facilitate api learning
Notice bibliographique
Résumé
Application Programming Interfaces (APIs) allow software developers to reuse code libraries, frameworks, or services without the need of having to implement relevant functionalities from scratch. The benefits of reusing source code or services through APIs have encouraged the adoption of APIs as the building blocks of modern-day software systems. However, leveraging the benefits of APIs require a developer to frequently learn how to use unfamiliar APIs — a process made difficult by the increasing size of APIs, and the increase in the number of APIs with which a developer has to work. In this dissertation, we investigated some of the challenges developers encounter when working with unfamiliar APIs, and we designed and implemented new programming tools to assist developers in learning how to use new APIs. To investigate the difficulties developers encounter when learning to use APIs, we conducted a programming study in which twenty participants completed two programming tasks using real-world APIs. Through a systematic analysis of the screen captured videos and the verbalizations of the participants, we isolated twenty different types of questions the programmers asked when learning to use APIs, and identified five of the twenty questions as the most difficult for the programmers to answer in the context of our study. Drawing from varied sources of evidence, such as the verbalizations and the navigation paths of the participants, we explain why the participants found certain questions hard to answer, and provide new insights to the cause of the difficulties. To facilitate the API learning process, we designed and evaluated two novel programming tools: API Explorer and Introspector. The API Explorer tool addresses the difficulty a developer faces when the API types or methods necessary to implement a task are not accessible from the type the developer is working with. API Explorer leverages the structural relationships between API elements to recommend relevant methods on other objects, and to identify API types relevant to the use of a method or class. The Introspector tool addresses the difficulty of formulating effective queries when searching for code examples relevant to implementing a task. Introspector combines the structural relationships between API types to recommend types that should be used together with a seed to search for code examples for a given task. Using the types recommended by Introspector as search query, a developer can search for code examples across two code repositories, and in return, will get a list of code examples ranked based on their relevance to the search query. We evaluated API Explorer through a programming study, and evaluated Introspector quantitatively using ten tasks from six different APIs. The results of the evaluations suggest that these programming tools provide effective support to programmers learning how to use APIs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».