Mitigating the Uncertainty and Imprecision of Log-Based Code Coverage Without Requiring Additional Logging Statements
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
Understanding code coverage is an important precursor to software maintenance activities (e.g., better testing). Although modern code coverage tools provide key insights, they typically rely on code instrumentation, resulting in significant performance overhead. An alternative approach to code instrumentation is to process an application's source code and the associated log traces in tandem. This so-called “log-based code coverage” approach does not impose the same performance overhead as code instrumentation. Chen et al. proposed <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">LogCoCo</small> — a tool that implements log-based code coverage for <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Java</small>. While <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">LogCoCo</small> breaks important new ground, it has fundamental limitations, namely: uncertainty due to the lack of logging statements in conditional branches, and imprecision caused by dependency injection. In this study, we propose <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Log2Cov</small>, a tool that generates log-based code coverage for programs written in <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Python</small> and addresses uncertainty and imprecision issues. We evaluate <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Log2Cov</small> on three large and active open-source systems. More specifically, we compare the performance of <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Log2Cov</small> to that of <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Coverage.py</small>, an instrumentation-based coverage tool for <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Python</small>. Our results indicate that 1) <sc xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Log2Cov</small> achieves high precision without introducing runtime overhead; and 2) uncertainty and imprecision can be reduced by up to 11% by statically analyzing the program's source code and execution logs, without requiring additional logging instrumentation from developers. While our enhancements make substantial improvements, we find that future work is needed to handle conditional statements and exception handling blocks to achieve parity with instrumentation-based approaches. We conclude the paper by drawing attention to these promising directions for future work.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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