论结合 GIN 与 PMD 以改善 Stack Overflow 代码片段的效用

软件开发人员越来越依赖问答门户和博客来获取编码解决方案。尽管此类平台提供了有用信息，但人们担忧此处托管的代码常常不正确、不安全或不完整。先前的研究确实通过静态分析检测到 Stack Overflow 上所提供的代码存在一系列缺陷。静态分析或可在快速评估在线可用软件代码健康状况方面发挥很大作用。此外，支持快速自动化程序改进的机制或可进而增强此类代码。据此，我们提出这一概念验证。我们使用 PMD 静态分析工具检测一组 Stack Overflow Java 代码片段的性能缺陷，随后利用 GIN 对这些片段进行变异。然后我们在 GIN 变异后重新分析这些片段中的性能缺陷。GIN 的 RandomSampler 对 3,034 个片段执行了 17,986 个独特的行与语句补丁，其中 770 个补丁版本消除了 PMD 违规。我们的结果表明，静态分析技术可与自动化程序改进方法相结合，以极少的资源需求增强公开可用的代码。我们讨论了在这方面计划的研究议程。