中科院软件所在 Python 程序的构建依赖分析方面取得进展：帮助开发人员提高代码复用效率

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IT之家 1 月 7 日消息，据中国科学院网站，近日，中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心在 Python 程序构建中的依赖分析推断方面取得研究进展，提出知识驱动的 Python 程序依赖推断方法及工具，帮助开发人员提高代码复用效率，减少依赖缺失和依赖版本错误导致的 Python 程序构建和运行错误，为提升开发运维一体化中的应用构建自动化能力起到支撑作用。据介绍，Python 语言广泛应用于科学计算等，开发者常常通过代码复用提高开发效率。但 Python 程序运行环境复杂，依赖于 Python 包、系统库和特定版本的 Python 解释器。缺少程序依赖或者依赖版本不兼容，会导致程序构建失败和运行错误。针对该问题，研究提出一种知识驱动的 Python 程序依赖推断方法，包括知识图谱构建和程序依赖推断两个阶段。在知识图谱构建阶段，该方法收集大量多源异构数据，进行知识的抽取和融合，构建 Python 领域知识图谱。在程序依赖推