論文の概要: SlipCover: Near Zero-Overhead Code Coverage for Python
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02886v4
- Date: Wed, 31 May 2023 13:28:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 12:13:42.486307
- Title: SlipCover: Near Zero-Overhead Code Coverage for Python
- Title（参考訳）: SlipCover: Pythonのゼロに近いコードカバレッジ
- Authors: Juan Altmayer Pizzorno and Emery D Berger
- Abstract要約: SlipCoverはPythonの新しい、ほぼゼロのオーバーヘッドカバレッジアナライザである。
PythonインタプリタやPyPyを変更せずに動作します。
その効率性は、カバレッジベースのクライアントのスピードを大幅に向上させることが示されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9065034043031668
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Coverage analysis is widely used but can suffer from high overhead. This
overhead is especially acute in the context of Python, which is already
notoriously slow (a recent study observes a roughly 30x slowdown vs. native
code). We find that the state-of-the-art coverage tool for Python,
coverage$.$py, introduces a median overhead of 180% with the standard Python
interpreter. Slowdowns are even more extreme when using PyPy, a JIT-compiled
Python implementation, with coverage$.$py imposing a median overhead of 1,300%.
This performance degradation reduces the utility of coverage analysis in most
use cases, including testing and fuzzing, and precludes its use in deployment.
This paper presents SlipCover, a novel, near-zero overhead coverage analyzer
for Python. SlipCover works without modifications to either the Python
interpreter or PyPy. It first processes a program's AST to accurately identify
all branches and lines. SlipCover then dynamically rewrites Python bytecodes to
add lightweight instrumentation to each identified branch and line. At run
time, SlipCover periodically de-instruments already-covered lines and branches.
The result is extremely low overheads -- a median of just 5% -- making
SlipCover suitable for use in deployment. We show its efficiency can translate
to significant increases in the speed of coverage-based clients. As a proof of
concept, we integrate SlipCover into TPBT, a targeted property-based testing
system, and observe a 22x speedup.
- Abstract（参考訳）: カバレッジ分析は広く使われているが、オーバーヘッドが高い。
このオーバーヘッドはPythonのコンテキストでは特に深刻で、すでに非常に遅くなっている(最近の研究では、ネイティブコードに対する約30倍のスローダウンが観察されている)。
python の最先端のカバレッジツールである coverage が .net に含まれていることが分かりました。
$pyは、標準のPythonインタープリタで180%の平均的なオーバーヘッドを導入する。
JITコンパイルされたPython実装であるPyPyを使用すると、スローダウンはさらに極端になる。
中央値のオーバーヘッドは1300%である。
このパフォーマンス劣化は、テストやファジィングを含むほとんどのユースケースでカバレッジ分析の有用性を低下させ、デプロイメントでの使用を妨げます。
本稿では、python用の新しい、ほぼゼロのオーバーヘッドカバレッジアナライザであるslipcoverを提案する。
SlipCoverはPythonインタプリタやPyPyに変更を加えることなく動作する。
プログラムのASTを処理して、すべてのブランチと行を正確に識別する。
SlipCoverはPythonバイトコードを動的に書き直して、指定されたブランチと行に軽量なインスツルメンテーションを追加する。
実行時、SlipCoverは定期的にラインとブランチを非インストラクトしていた。
その結果、オーバーヘッドが非常に低く(中央値5%)、SlipCoverはデプロイメントでの使用に適している。
その効率性は、カバレッジベースのクライアントのスピードを大幅に向上させることができる。
概念実証として、SlipCoverを対象とするプロパティベースのテストシステムTPBTに統合し、22倍のスピードアップを観測する。
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