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P2 PyDriller: Python framework for mining software repositories

PyDriller：用于挖掘软件仓库的 Python 框架
FSE Proceedings of the 2018 26th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2018匹配度 1/10 · 该论文是 Git 仓库挖掘工具，属于软件工程实证研究基础设施，与静态分析、LLM/Agent、浮点程序分析或贝叶斯程序分析等核心方向无直接关系；仅在需要大规模抽取仓库历史数据构建 benchmark 时可能作为辅助工具。引用 305 inbox
Davide Spadini, Maurício Aniche, Alberto Bacchelli
编程环境与开发者工具
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话：PyDriller 是一个简化 Git 仓库挖掘的 Python 框架，相比 GitPython 以平均少 50% 的代码量和显著更低的复杂度达成相同结果。

软件仓库中保存着关于软件系统演化的历史与有价值的信息，挖掘软件仓库（MSR）已成为软件工程中快速发展的研究方向，其目标是从仓库数据中提取并分析出有用、可操作的信息。尽管 MSR 研究重要，但公开可用、能帮助开发者从 Git 仓库提取信息的工具却很少。本文提出 PyDriller，一个简化 Git 挖掘过程的 Python 框架。作者将该工具与当前最先进的 Python 框架 GitPython 进行对比，实验表明 PyDriller 能够取得相同的结果，但平均只需约 50% 的代码行数（LOC），且复杂度显著更低。

问题
软件工程研究中缺乏公开、易用的工具来支持开发者从 Git 仓库中提取和分析历史信息。
方法
提出 PyDriller——一个 Python 框架，封装并简化从 Git 仓库挖掘数据的过程，降低使用门槛与代码复杂度。
评估
与最先进的 Python 框架 GitPython 进行对比，在实现相同结果的前提下，平均代码行数减少约 50%，且复杂度显著更低。
原文摘要（Abstract）

Software repositories contain historical and valuable information about the overall development of software systems. Mining software repositories (MSR) is nowadays considered one of the most interesting growing fields within software engineering. MSR focuses on extracting and analyzing data available in software repositories to uncover interesting, useful, and actionable information about the system. Even though MSR plays an important role in software engineering research, few tools have been created and made public to support developers in extracting information from Git repository. In this paper, we present PyDriller, a Python Framework that eases the process of mining Git. We compare our tool against the state-of-the-art Python Framework GitPython, demonstrating that PyDriller can achieve the same results with, on average, 50% less LOC and significantly lower complexity.

链接与引用

DOI 原文 · PDF（开放获取） ·

BibTeX 
@inproceedings{paperbot4609,
  title = {PyDriller: Python framework for mining software repositories},
  author = {Davide Spadini and Maurício Aniche and Alberto Bacchelli},
  booktitle = {FSE},
  year = {2018},
  doi = {10.1145/3236024.3264598}
}