ExMinerSOF: mining exceptional information from StackOverflow
Autor: | Fernandes, Teresa do Carmo Barrêto |
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Přispěvatelé: | Medeiros Neto, Francisco Dantas de, Silva, Lyrene Fernandes da, Kulesza, Uira, Coelho, Roberta de Souza |
Jazyk: | portugalština |
Rok vydání: | 2017 |
Předmět: | |
Zdroj: | Repositório Institucional da UFRN Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) instacron:UFRN |
Popis: | Exceções não capturadas (do inglês: uncaught) não são cenários excepcionais nas aplicações Java atuais. Eles são, na verdade, uma das principais causas de falha das aplicações Java - que podem originar-se de erros de programação (e.g., acesso a referências nulas); falhas no hardware ou em APIs utilizadas. Essas exceções uncaught resultam em stack traces que são frequentemente usados pelos desenvolvedores como fonte de informações para a depuração. Atualmente, essa informação é frequentemente usada pelos desenvolvedores em mecanismos de busca ou sites de perguntas e respostas (do inglês: Question and Answer - Q&A) para tentar compreender melhor a causa do crash e assim poder resolvêlo. Este estudo fez a mineração de stack traces incluídas nas perguntas e respostas do StackOverflow (SOF). O objetivo deste estudo foi: (i) identificar características das stack traces mineradas do SOF e (ii) investigar como tais informações podem ser usadas para evitar exceções uncaught durante o desenvolvimento de software. Neste estudo, 121.253 stack traces foram extraídas e analisadas em combinação com inspeções de postagens do SOF. Também é proposta a ferramenta ExMinerSOF, que alerta o desenvolvedor sobre as exceções que podem ser potencialmente sinalizadas por um método de API. Essas informações são descobertas aplicando uma estratégia de mineração apresentada neste trabalho. Ao fazê-lo, a ferramenta permite que o desenvolvedor evite falhas com base em falhas relatadas por outros desenvolvedores. Uncaught exceptions are not an exceptional sce- nario in current Java applications. They are actually one of the main causes of applications crashes, which can originate from programming errors on the application itself (null pointer dereferences); faults in underlying hardware or re-used APIs. Such uncaught exceptions result in exception stack traces that are often used by developers as a source of information for debugging. Currently, this information is ofttimes used by developers on search engines or Question and Answer sites while the developer tries to: better understand the cause of the crash and solve it. This study mined the exception stack traces embedded on StackOverflow (SOF) questions and answers. The goal of this work was to two-fold: to identify characteristics of stack traces mined from SOF and to investigate how such information can be used to prevent uncaught exceptions during software development. Overall 121.253 exception stack traces were extracted and analyzed in combination with Q&A inspections. Hence, this study proposes ExMinerSOF tool, which alerts the developer about the exceptions that can be potentially signaled by an API method but are not part of the API documentation - and was discovered by applying a mining strategy in SOF repository. Doing so, the tool enable the developer to prevent faults based on failures reported by the crowd. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |