論文の概要: SpaceTime Programming: Live and Omniscient Exploration of Code and Execution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18735v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 10:35:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.089763
- Title: SpaceTime Programming: Live and Omniscient Exploration of Code and Execution
- Title（参考訳）: 時空プログラミング - コードと実行の生き生きとした探索
- Authors: Jean-Baptiste Döderlein, Djamel Eddine Khelladi, Mathieu Acher, Benoit Combemale,
- Abstract要約: 本稿では、コード修正と実行フローの両方を探索するプログラミングモデルである時空プログラミングを紹介する。
このアプローチのコアとなるのは、実行状態だけでなく、対応するコードの変更もキャプチャするトレースメカニズムです。
概念実証として,スペースタイムプログラミングをサポートするPythonライブラリを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.914725395758538
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Programming environments typically separate the world of static code from the dynamic execution of programs. Developers must switch between writing code and observing its execution, often with limited tools to understand the relationship between code changes and runtime behavior. Several paradigms and approaches exist to bridge this gap, including exploratory programming for comparing code variants, live programming for immediate feedback, and omniscient debugging for exploring execution history. However, existing solutions tend to focus on specific aspects and one specific paradigm rather than providing a fully integrated environment with multiple capabilities. This paper introduces \spacetime Programming, a novel approach that unifies these paradigms to create a programming model for exploring both code modifications and execution flow. At the core of our approach is a trace mechanism that captures not only execution state but also the corresponding code changes, enabling developers to explore programs in both space (code variants) and time (execution flow). As a proof of concept, we implemented a Python library supporting SpaceTime Programming and applied it in two contexts: a live omniscient debugger and a Pygame game development tool, showcased through a Flappy Bird-like game. We further evaluated SpaceTimePy on five real-world Python projects, finding performance overhead ranging from 35% to 150% on test suites.
- Abstract（参考訳）: プログラミング環境は通常、静的コードの世界とプログラムの動的実行を分離します。
開発者は、コード変更と実行時の振る舞いの関係を理解するために、多くの場合、限られたツールを使用して、コードを書くことと実行を監視することを切り替えなければならない。
このギャップを埋めるためには、コード変種の比較のための探索的プログラミング、即時フィードバックのためのライブプログラミング、実行履歴を探索するための徹底的なデバッグなど、いくつかのパラダイムとアプローチがある。
しかし、既存のソリューションは、複数の機能を備えた完全に統合された環境を提供するよりも、特定の側面と1つの特定のパラダイムに焦点を当てる傾向があります。
本稿では、これらのパラダイムを統一し、コード修正と実行フローの両方を探索するプログラミングモデルを作成する新しいアプローチである「時空プログラミング」を紹介する。
このアプローチのコアとなるのは、実行状態だけでなく、対応するコードの変更もキャプチャするトレースメカニズムです。
概念実証として,我々は,SpaceTime ProgrammingをサポートするPythonライブラリを実装し,Flappy Birdのようなゲームで紹介されたライブデバッガとPygameゲーム開発ツールの2つのコンテキストに適用した。
さらに5つの実世界のPythonプロジェクトでSpaceTimePyを評価し、テストスイートで35%から150%のパフォーマンスオーバーヘッドを発見しました。
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