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P2 Knowledge-based environment dependency inference for python programs

基于知识的 Python 程序环境依赖推断
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 2/10 · 该论文研究 Python 程序对解释器与系统库的环境依赖推断,属于传统程序分析与开发者工具方向,但未涉及用户画像中核心的 LLM/Agentic 程序、ML 系统静态分析、浮点程序分析或贝叶斯程序分析。仅在“静态程序分析”这一宽泛层面上有边缘关联。引用 24 inbox
Hongjie Ye, Wei Chen, Wensheng Dou, Guoquan Wu, Jun Wei
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出基于知识推断 Python 程序对解释器与系统库的环境依赖,补全第三方包依赖分析。

现有 Python 依赖推断主要针对第三方包,忽视了解释器和系统库。实证研究显示,34% 的程序仅兼容特定 Python 解释器版本,24% 的程序依赖特定系统库;缺失这些依赖或违反版本约束会导致构建失败与运行时错误。本文提出基于知识的环境依赖推断方法,旨在识别 Python 程序所需的解释器版本与系统库依赖,从而补全第三方包之外的关键依赖信息,避免环境不兼容问题。

问题
现有 Python 依赖推断只关注第三方包,忽略解释器与系统库,导致构建失败和运行时错误。
方法
提出基于知识的环境依赖推断方法,用于识别 Python 程序所需的解释器版本与系统库依赖。
评估
通过实证研究展示问题普遍性:34% 的程序仅兼容特定 Python 解释器版本,24% 的程序需要特定系统库。
原文摘要(Abstract)

Besides third-party packages, the Python interpreter and system libraries are also critical dependencies of a Python program. In our empirical study, 34% programs are only compatible with specific Python interpreter versions, and 24% programs require specific system libraries. However, existing techniques mainly focus on inferring third-party package dependencies. Therefore, they can lack other necessary dependencies and violate version constraints, thus resulting in program build failures and runtime errors.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot6908,
  title = {Knowledge-based environment dependency inference for python programs},
  author = {Hongjie Ye and Wei Chen and Wensheng Dou and Guoquan Wu and Jun Wei},
  booktitle = {ICSE},
  year = {2022},
  doi = {10.1145/3510003.3510127}
}