為什么用Python更易出現(xiàn)軟件缺陷

這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)為什么用Python更易出現(xiàn)軟件缺陷，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

經(jīng)常會(huì)有剛?cè)胄械某绦騿T試圖比較各大編程語(yǔ)言之間的差別，然后選擇自己認(rèn)為較好的編程語(yǔ)言學(xué)習(xí)。雖然圈子里公認(rèn)各大編程語(yǔ)言之間沒(méi)有好壞之分，只有是否合適，但不知廣大程序員有沒(méi)有思考過(guò)編程語(yǔ)言對(duì)軟件質(zhì)量的影響呢。

　　近日，研究人員Baishakhi Ray、Daryl Posnett、Premkumar Devanbu、Vladimir Filkov 從GitHub收集了大量數(shù)據(jù)(728個(gè)項(xiàng)目，6300萬(wàn)SLOC，29,000作者，150萬(wàn)提交，17種語(yǔ)言)以回答這個(gè)問(wèn)題：編程語(yǔ)言與軟件質(zhì)量之間的關(guān)系是什么呢?

　　他們發(fā)現(xiàn)：

　　編程語(yǔ)言確實(shí)對(duì)軟件質(zhì)量有影響，但影響程度一般;

　　不允許類型混淆的編程語(yǔ)言比允許類型混亂的要更好一些;

　　在函數(shù)式編程語(yǔ)言中，靜態(tài)類型比動(dòng)態(tài)類型更好;

　　函數(shù)式編程語(yǔ)言比過(guò)程式編程語(yǔ)言效果差。

　　結(jié)論：

　　函數(shù)式編程語(yǔ)言編寫(xiě)的軟件質(zhì)量顯然不如過(guò)程式編程語(yǔ)言，C、C ++、Objective-C、Php和Python與更多數(shù)量的缺陷修復(fù)相關(guān)，而Clojure、Haskell、Ruby和Scala則不太可能導(dǎo)致缺陷修復(fù)。而在函數(shù)式編程語(yǔ)言中，靜態(tài)類型語(yǔ)言表現(xiàn)更好。語(yǔ)言類型與軟件缺陷之間存在很小但重要的關(guān)系，函數(shù)式編程語(yǔ)言比過(guò)程式語(yǔ)言或腳本語(yǔ)言的缺陷更多。缺陷類型與編程語(yǔ)言密切相關(guān)， 一些缺陷類型，如內(nèi)存錯(cuò)誤和并發(fā)錯(cuò)誤取決于語(yǔ)言原語(yǔ)。對(duì)于具體類別而言，編程語(yǔ)言對(duì)整體缺陷的影響更大。

　　上圖顯示的第一列為編程語(yǔ)言，最后一列為對(duì)應(yīng)的bug修復(fù)數(shù)，不難看出Python的41.9明顯高于Java的35.9，如果Python想取代Java，似乎還欠缺很大火候啊!此外，C語(yǔ)言的182.6實(shí)在是多得離譜，可能是因?yàn)镃語(yǔ)言問(wèn)世較早，所以經(jīng)歷的摸索期和修復(fù)期更長(zhǎng)的關(guān)系，C++、C#或許與C語(yǔ)言有著相同的原因。

　　本次實(shí)驗(yàn)所選用的語(yǔ)言和項(xiàng)目數(shù)據(jù)是從公共GitHub數(shù)據(jù)庫(kù)GitHub Archive中提取出來(lái)的。研究人員從GitHub中選擇了前20種編程語(yǔ)言(不含CSS、Shell腳本和Vim腳本，因?yàn)樗鼈儾槐灰暈橥ㄓ谜Z(yǔ)言)并添加了Typescript。同時(shí)，檢索了這些主流編程語(yǔ)言的前50個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目!

　　對(duì)于每個(gè)項(xiàng)目(共728個(gè))，研究人員使用git下載了未合并的提交，包括提交日志、作者日期和作者姓名。根據(jù)每個(gè)文件添加、刪除的行計(jì)算代碼流失和每個(gè)提交修改的文件數(shù)，然后從修改的文件擴(kuò)展中檢索與每個(gè)提交相關(guān)聯(lián)的語(yǔ)言。對(duì)于每個(gè)提交，通過(guò)從相應(yīng)項(xiàng)目的第一次提交中減去其提交日期來(lái)計(jì)算其提交周期，并計(jì)算其他項(xiàng)目相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息，包括項(xiàng)目的最大提交周期和參與的開(kāi)發(fā)人員總數(shù)。研究人員通過(guò)搜索錯(cuò)誤相關(guān)的關(guān)鍵字，確定了對(duì)個(gè)別項(xiàng)目的錯(cuò)誤修復(fù)提交，比如“錯(cuò)誤”、修復(fù)”、“問(wèn)題”、“不正確”、“故障“、”缺陷”等。

　　然后，根據(jù)其原因和影響將錯(cuò)誤分為兩個(gè)階段：關(guān)鍵字搜索和監(jiān)督分類。研究人員使用回歸模型記錄軟件項(xiàng)目相關(guān)的缺陷提交數(shù)量。

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