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P2 Understanding source code comments at large-scale

大规模理解源代码注释
FSE Proceedings of the 2019 27th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2019匹配度 1/10 · 论文通过实证分析源码注释密度差异,属于经验软件工程,与用户关注的静态分析、LLM/Agent、浮点程序分析和贝叶斯程序分析没有直接关联。引用 28 inbox
Hao He
crossref: 2026-09-12

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一句话:通过分析 5 种语言 150 个项目的注释密度,揭示注释习惯因语言与项目用途而异。

源代码注释对软件至关重要,但跨领域、跨编程语言的注释撰写基本模式仍不清晰。本文迈出理解注释实践差异的第一步,对 5 种不同编程语言中的 150 个项目进行了注释密度分析。研究发现,项目之间的注释密度存在明显差异,这种差异可能与项目所使用的编程语言以及项目目的有关。该工作为后续大规模注释实践研究提供了初步经验证据,并提示研究者需结合语言与项目语境解释注释指标。

问题
跨领域和跨编程语言的源代码注释撰写模式尚不清楚,尤其缺乏关于注释密度差异的大规模实证认识。
方法
对 5 种不同编程语言的 150 个项目进行注释密度分析,比较不同项目间的注释实践。
评估
通过跨语言、跨项目的大规模定量分析,发现注释密度存在显著差异,并与编程语言和项目目的相关。
原文摘要(Abstract)

Source code comments are important for any software, but the basic patterns of writing comments across domains and programming languages remain unclear. In this paper, we take a first step toward understanding differences in commenting practices by analyzing the comment density of 150 projects in 5 different programming languages. We have found that there are noticeable differences in comment density, which may be related to the programming language used in the project and the purpose of the project.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot5114,
  title = {Understanding source code comments at large-scale},
  author = {Hao He},
  booktitle = {FSE},
  year = {2019},
  doi = {10.1145/3338906.3342494}
}