Pendanaan: Pekerjaan ini sebagian didukung oleh Yayasan Ilmu Pengetahuan Alam Nasional Tiongkok (62302222) dan Yayasan Ilmu Pengetahuan Alam Provinsi Jiangsu, Tiongkok (BK20220937).

ABSTRAK

Hubungan antara kode pengujian dan kode produksi, yaitu ketertelusuran pengujian ke kode, memainkan peran penting dalam verifikasi, keandalan, dan sertifikasi sistem perangkat lunak. Pekerjaan sebelumnya tentang ketertelusuran pengujian ke kode terutama berfokus pada Java. Namun, karena Python memungkinkan gaya pengujian yang lebih fleksibel, masih belum diketahui apakah pendekatan ketertelusuran yang ada bekerja dengan baik pada proyek Python. Untuk mengatasi kesenjangan pengetahuan ini, makalah ini mengevaluasi apakah pendekatan ketertelusuran yang ada dapat secara akurat mengidentifikasi tautan pengujian ke kode dalam proyek Python. Kami mengumpulkan tujuh proyek Python populer dan melakukan studi eksplorasi pada tingkat metode dan modul (melibatkan total 3198 kasus uji). Pada proyek-proyek ini, kami mengevaluasi 15 teknik ketertelusuran individu bersama dengan propagasi informasi lintas level dan empat strategi resolusi penggabungan. Hasilnya mengungkapkan bahwa kinerja pendekatan ketertelusuran pengujian ke kode pada Python memiliki banyak perbedaan dengan Java: (1) sebagian besar teknik yang ada memiliki efektivitas yang buruk untuk Python; (2) setelah ditambah dengan informasi lintas level, recall secara mengejutkan turun; dan (3) pendekatan kombinasi berbasis pembelajaran mesin menghasilkan recall terbaik tetapi presisi terburuk. Temuan ini menjelaskan pendekatan ketertelusuran terbaik untuk proyek Python, dan juga memberikan panduan bagi para peneliti dan komunitas Python.