An Empirical Study of Type-Related Defects in Python Projects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Python</monospace> has experienced an explosive growth in adoption, particularly among open source projects. While <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Python</monospace> 's dynamically-typed nature provides developers with powerful programming abstractions, that same dynamic type system allows for type-related defects to accumulate in code bases. To aid in the early detection of type-related defects, type annotations were introduced into the <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Python</monospace> ecosystem (i.e., PEP-484) and static type checkers like <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">mypy</monospace> have appeared on the market. While applying a type checker like <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">mypy</monospace> can in theory help to catch type-related defects before they impact users, little is known about the real impact of adopting a type checker to reveal defects in <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Python</monospace> projects. In this paper, we study the extent to which <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Python</monospace> projects benefit from such type checking features. For this purpose, we mine the issue tracking and version control repositories of 210 <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Python</monospace> projects on GitHub. Inspired by the work of Gao <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">et al.</i> on type-related defects in JavaScript, we add type annotations to test whether <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">mypy</monospace> detects an error that would have helped developers to avoid real defects. We observe that 15 percent of the defects could have been prevented by <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">mypy</monospace> . Moreover, we find that there is no significant difference between the experience level of developers committing type-related defects and the experience of developers committing defects that are not type-related. In addition, a manual analysis of the anti-patterns that most commonly lead to type-checking faults reveals that the redefinition of <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Python</monospace> references, dynamic attribute initialization and incorrectly handled Null objects are the most common causes of type-related faults. Since our study is conducted on fixed public defects that have gone through code reviews and multiple test cycles, these results represent a lower bound on the benefits of adopting a type checker. Therefore, we recommend incorporating a static type checker like <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">mypy</monospace> into the development workflow, as not only will it prevent type-related defects but also mitigate certain anti-patterns during development.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle