論文の概要: MELT: Mining Effective Lightweight Transformations from Pull Requests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14687v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 16:21:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 13:05:55.987270
• Title: MELT: Mining Effective Lightweight Transformations from Pull Requests
• Title（参考訳）: MELT:プルリクエストからの効果的な軽量トランスフォーメーションのマイニング
• Authors: Daniel Ramos, Hailie Mitchell, In\^es Lynce, Vasco Manquinho, Ruben Martins, Claire Le Goues
• Abstract要約: MELTは、人気のあるライブラリリポジトリのプルリクエストから直接、APIマイグレーションルールを生成する。 構造コード検索と置換のための言語であるコンバイで変換ルールを推論する。 これまでの作業とは異なり、我々のアプローチは推論ルールをライブラリワークフローにシームレスに統合することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.938423913844198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Software developers often struggle to update APIs, leading to manual, time-consuming, and error-prone processes. We introduce MELT, a new approach that generates lightweight API migration rules directly from pull requests in popular library repositories. Our key insight is that pull requests merged into open-source libraries are a rich source of information sufficient to mine API migration rules. By leveraging code examples mined from the library source and automatically generated code examples based on the pull requests, we infer transformation rules in \comby, a language for structural code search and replace. Since inferred rules from single code examples may be too specific, we propose a generalization procedure to make the rules more applicable to client projects. MELT rules are syntax-driven, interpretable, and easily adaptable. Moreover, unlike previous work, our approach enables rule inference to seamlessly integrate into the library workflow, removing the need to wait for client code migrations. We evaluated MELT on pull requests from four popular libraries, successfully mining 461 migration rules from code examples in pull requests and 114 rules from auto-generated code examples. Our generalization procedure increases the number of matches for mined rules by 9x. We applied these rules to client projects and ran their tests, which led to an overall decrease in the number of warnings and fixing some test cases demonstrating MELT's effectiveness in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発者はしばしばAPIの更新に苦労し、手動、時間がかかり、エラーを起こします。 人気ライブラリリポジトリのプルリクエストから直接,軽量なapi移行ルールを生成する新たなアプローチであるmeltを紹介します。 私たちの重要な洞察は、プルリクエストをオープンソースライブラリにマージすることは、api移行ルールをマイニングするのに十分な豊富な情報ソースであるということです。 ライブラリソースから抽出したコード例とプルリクエストに基づいて自動生成されたコード例を活用することで、構造的なコード検索と置換のための言語である \comby の変換ルールを推論する。 単一コードの例から推測されるルールは具体的すぎるため,クライアントプロジェクトに適用可能なルールを一般化する手法を提案する。 MELTルールは構文駆動で、解釈可能で、容易に適応できる。 さらに、以前の作業とは異なり、このアプローチでは、ルール推論をライブラリワークフローにシームレスに統合することができ、クライアントコードのマイグレーションを待つ必要がなくなる。 MELTを4つの人気のあるライブラリからのプルリクエストで評価し、プルリクエストのコード例から461のマイグレーションルール、自動生成されたコード例から114のルールをマイニングしました。 我々の一般化手順は、マイニングされたルールのマッチ数を9倍に増やす。 これらのルールをクライアントプロジェクトに適用してテストを実施し、その結果、警告の数を全体的に減少させ、実際のシナリオでmeltの有効性を示すテストケースを修正しました。

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