研究用リポジトリ

作成者

松田

作成期間

2020 年 12 月～ 2022 年 7 月

ディレクトリ構成

├── dataset # Mujahidらのデータセットを置く
├── output # 各分析結果
├── runner-* # 分析を実行するプログラム
├── scripts # 分析の準備と集計に必要なプログラム
└── src # runnerを実行するプログラム

output 以下のファイル

analysis_result ... 分析対象の 500 ライブラリのテスト結果
repository_versions ... 分析対象の 500 ライブラリの各バージョンとコミットハッシュ値
test_result ... 500 ライブラリに対応するクライアントのテスト実行結果
proposal_result ... 提案手法の適用結果とテスト結果を集計した最終的なデータ

データの再現手順

Docker イメージ作成とデータセット配置

$ git clone https://github.com/mzdkzk/survey.git
$ docker-compose build
$ mv path/to/dataset ./dataset

手順 1

$ docker-compose run --rm main yarn docker:analysis --build-arg repos=リポジトリ数
$ docker-compose run --rm main yarn analysis -c 個数 -p コンテナ数

output/repository_versions、output/analysis_resultが生成されます。

手順 2

# 1. の結果から runner-experiment/input.json を生成
$ docker-compose run --rm main ./scripts/loadAnalysisResult.sh
$ docker-compose run --rm main ./scripts/inputExperiment.sh

# 実行
$ docker-compose run --rm main yarn docker:experiment --build-arg repos=リポジトリ数
$ docker-compose run --rm -e HOST_PWD=$PWD main yarn experiment -c 個数 -p コンテナ数

output/test_resultが生成されます。

手順 3

# 2. の結果から runner-proposal/input.json を生成
$ docker-compose run --rm main ./scripts/loadExperimentResult.sh
$ docker-compose run --rm main ./scripts/inputProposal.sh

# 実行
$ docker-compose run --rm main yarn docker:proposal --build-arg repos=リポジトリ数
$ docker-compose run --rm main yarn proposal -c 個数 -p コンテナ数

output/proposal_resultが生成されます。

データセット

Mujahid, Suhaib, Abdalkareem, Rabe, Shihab, Emad, & McIntosh, Shane. (2019). MSR - Using Others' Tests to Avoid Breaking Updates [Data set]. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.2549129

Wakayama-SocSEL / Matsuda