論文の概要: Less is More? An Empirical Study on Configuration Issues in Python PyPI Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12598v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 09:07:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-21 14:51:42.131506
• Title: Less is More? An Empirical Study on Configuration Issues in Python PyPI Ecosystem
• Title（参考訳）: より少ないか? Python PyPIエコシステムにおける構成問題に関する実証的研究
• Authors: Yun Peng, Ruida Hu, Ruoke Wang, Cuiyun Gao, Shuqing Li, Michael R. Lyu
• Abstract要約: Pythonはオープンソースコミュニティで広く使われている。 サードパーティのライブラリは依存関係の衝突を引き起こす可能性があるため、研究者は依存関係の衝突検知器を開発する必要がある。 依存関係を自動的に推論する試みが実施された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.44692482370243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Python is widely used in the open-source community, largely owing to the extensive support from diverse third-party libraries within the PyPI ecosystem. Nevertheless, the utilization of third-party libraries can potentially lead to conflicts in dependencies, prompting researchers to develop dependency conflict detectors. Moreover, endeavors have been made to automatically infer dependencies. These approaches focus on version-level checks and inference, based on the assumption that configurations of libraries in the PyPI ecosystem are correct. However, our study reveals that this assumption is not universally valid, and relying solely on version-level checks proves inadequate in ensuring compatible run-time environments. In this paper, we conduct an empirical study to comprehensively study the configuration issues in the PyPI ecosystem. Specifically, we propose PyCon, a source-level detector, for detecting potential configuration issues. PyCon employs three distinct checks, targeting the setup, packing, and usage stages of libraries, respectively. To evaluate the effectiveness of the current automatic dependency inference approaches, we build a benchmark called VLibs, comprising library releases that pass all three checks of PyCon. We identify 15 kinds of configuration issues and find that 183,864 library releases suffer from potential configuration issues. Remarkably, 68% of these issues can only be detected via the source-level check. Our experiment results show that the most advanced automatic dependency inference approach, PyEGo, can successfully infer dependencies for only 65% of library releases. The primary failures stem from dependency conflicts and the absence of required libraries in the generated configurations. Based on the empirical results, we derive six findings and draw two implications for open-source developers and future research in automatic dependency inference.
• Abstract（参考訳）: pythonはオープンソースコミュニティで広く使われており、主にpypiエコシステム内のさまざまなサードパーティライブラリからの広範なサポートがある。 それにもかかわらず、サードパーティライブラリの利用は依存関係の衝突を引き起こす可能性があり、研究者は依存関係の競合検出器を開発することになる。 さらに、依存関係を自動的に推論する取り組みも行われている。 これらのアプローチは、PyPIエコシステム内のライブラリの設定が正しいという仮定に基づいて、バージョンレベルのチェックと推論に焦点を当てている。 しかし、本研究では、この仮定は普遍的に有効ではなく、バージョンレベルのチェックにのみ依存することは、互換性のある実行環境の確保に不十分であることを証明している。 本稿では,PyPIエコシステムの構成問題を包括的に研究するための実証的研究を行う。 具体的には、ソースレベルの検出器であるPyConを提案し、潜在的な構成問題を検出する。 PyConには3つの異なるチェックがあり、それぞれライブラリのセットアップ、パッケージング、利用ステージをターゲットとしている。 現在の自動依存性推論手法の有効性を評価するため、PyConの3つのチェックをすべてパスするライブラリリリースを含むVLibsというベンチマークを構築した。 15種類の構成問題を特定し、183,864のライブラリリリースが潜在的構成問題に悩まされていることを発見した。 注目すべきは、これらの問題の68%がソースレベルのチェックでのみ検出できることだ。 実験の結果,最も先進的な自動依存関係推論手法であるPyEGoは,ライブラリリリースの65%で依存性を推測できることがわかった。 主な障害は依存関係の競合と,生成されたコンフィギュレーションに必要なライブラリが存在しないことだ。 実験結果に基づき,6つの知見を導出し,オープンソース開発者に対する2つの示唆と,依存性の自動推論に関する今後の研究を導出する。

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