一种基于API替换的代码性能优化方法

本技术涉及代码性能优化，特别是涉及一种基于api替换的代码性能优化方法。

背景技术：

1、软件源代码优化是指在不改变代码功能和运行结果的前提下，对代码进行等价变换，生成更加高效的目标代码的过程。在目前的软件开发过程中，开发人员往往依赖于提供可重用功能的第三方库，而第三方库通过应用程序编程接口(application programminginterface，api)进行访问。api为软件开发人员提供了与软件开发工具包、库、操作系统、框架和云服务交互的手段。由于不同的api的算法原理和实现方式各不相同，导致api及其调用的代码在拥有相同功能的前提下具有不同的运行时间(如启动时间、用户交互响应时间等)和外部资源消耗(如内存、电量等)。由于开发者个人编程背景和经验及工作负载等因素的影响，开发者在完成编程任务时可能选择了非最优的api，严重影响软件的运行效率和用户体验。由于调用非最优api导致的软件性能缺陷已经造成了严重的软件开发问题。selakovic等人调研了16个常用javascript项目中的近100个性能缺陷，他们发现由于调用非最优api导致的性能缺陷占所有性能缺陷的52％，远远高于其他类型的性能缺陷，因此非最优api调用是导致软件性能缺陷的最主要原因。

2、api替换的主要过程包括三步：一、功能等价api性能对比关系构建，二、api性能可替换点检测，三、api替换建议生成。

3、在目前的api替换建议生成中，需开发者依赖个人开发经验人工对api替换执行过程做出决策，开发者可能由于对该新api的调用并不熟悉，从而发生api误用，容易产生软件缺陷，降低了工作效率。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高工作效率的基于api替换的代码性能优化方法。

2、一种基于api替换的代码性能优化方法，所述方法包括：

3、遍历待优化的代码的抽象语法树，获取所述待优化的代码中表示api用法所有的函数调用节点和函数抽取节点；

4、将所有的函数调用节点的名称和函数抽取节点的名称，与所述代码等价api性能对比关系数据集中的api进行匹配，确定所述待优化的代码中的候选可替换api；

5、根据所述候选可替换api的参数的数量和ast节点类型，确定所述待优化的代码中可替换api；

6、根据所述可替换api的功能，从预先构建的代码等价api性能对比关系数据集中筛选出与所述可替换api的功能等价的api，根据所述api在推荐列表中的适应度分数生成api替换推荐列表进行显示；

7、根据用户从所述api替换推荐列表中选择的api名称，从预先构建的api代码模版集中获取对应的api代码模版进行显示，以使用户根据所述api代码模版对所述待优化的代码进行优化。

8、在其中一个实施例中，所述代码等价api性能对比关系数据集的构建方式为：

9、采用beautifulsoup解析api参考文档的html页面，提取所有的api名称、api使用方法及api方法描述；

10、根据所述所有的api方法描述进行处理，获得功能特征列表；

11、将所有的api名称、api方法描述和所述功能特征列表输入bert分类模型，输出api名称和功能特征对，以构建功能等价api数据集；

12、从目标api性能问答网站中爬取api性能对比相关的连续分析语句；

13、从目标代码托管网站中爬取code change信息；

14、对所述连续分析语句和code change信息进行信息提取，获得性能对比信息和代码片段；

15、对所述代码片段进行处理，获得完整的api名称；

16、根据所述完整的api名称，将所述性能对比信息添加到功能等价api数据集中，形成初始的代码等价api性能对比关系数据集；

17、对所述所有的api使用方法进行处理，获得性能信息；

18、将所述性能信息添加到所述初始的代码等价api性能对比关系数据集中，形成代码等价api性能对比关系数据集。

19、在其中一个实施例中，所述根据所述所有的api方法描述进行处理，获得功能特征列表，包括：

20、将所有的api方法描述输入stanford nlp工具包，获得树状结构的解析树；

21、提取所述解析树中的所有动词短语并形成初始候选功能特征；

22、将所述初始候选功能特征输入过滤器进行过滤，获得过滤后的候选功能特征；

23、将所述过滤后的候选功能特征中对象和动作词为同义词的候选功能特征合并成同一功能特征，获得功能特征短语；

24、将所述功能特征短语用树的结构表示，形成短语树；

25、采用gspan算法对所述短语树进行频繁子图挖掘，获得功能特征列表。

26、在其中一个实施例中，所述对所述所有的api使用方法进行处理，获得性能信息，包括：

27、对所述所有的api使用方法进行变量参数进行属性注释，生成参数类型注释；

28、选择对应的随机实例化代码对所述参数类型注释进行参数实例化随机测试，获得性能信息。

29、在其中一个实施例中，所述对所述代码片段进行处理，获得完整的api名称，包括：

30、对所述代码片段使用python ast模块进行解析，获得所述代码片段的抽象语法树；

31、对所述代码片段的抽象语法树执行后序遍历，获得api的简单名称；

32、将所述所有的api名称和所述api的简单名称采用正则表达式匹配，获得完整的api名称。

33、在其中一个实施例中，所述api代码模版集的构建方式为：

34、收集软件项目的代码源文件；

35、对所述代码源文件进行筛选，获得python源代码的文件；

36、采用python ast模块对所述python源代码的文件进行解析，获取所述python源代码的文件中包含的每个方法体的抽象语法树；

37、从每个方法体的所述抽象语法树中提取出与所述代码等价api性能对比关系数据集中的api相关的语法树，获得目标api的语法树；

38、采用程序切片技术从所述目标api的语法树中提取出所述目标api的使用示例；

39、将所述目标api的使用示例抽象为数据流图；

40、采用gspan算法对数据流图进行挖掘，得到api代码模版集合。

41、在其中一个实施例中，所述采用gspan算法对数据流图进行挖掘，得到api代码模版集合，包括：

42、采用gspan算法对数据流图进行挖掘，获得频繁子图；

43、对所述频繁子图使用ast.unparse方法进行反向解析，获得完整的代码模板，以得到api代码模版集合。

44、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

45、记录用户从所述api替换推荐列表中选择的api作为反馈信息存储至反馈信息存储库中；

46、根据反馈信息存储库中的反馈信息，基于适应度分数的更新公式，对所述代码等价api性能对比关系数据集中的各api在推荐列表中的适应度分数进行更新。

47、在其中一个实施例中，所述适应度分数的更新公式为：

48、

49、其中，score(i)表示第i个api更新后的适应度分数；fitscore(i)表示第i个api在当前推荐列表中的适应度分数；fitscoremin是当前推荐列表中适应度分数最小的值；fitscoremax是当前推荐列表中适应度分数最大的值；μ为权重，是一个动态值，取决于第i个api的位置，pos(i)表示第i个api的位置；feedback(i)表示第i个api的反馈信息分数。

50、上述api替换的代码性能优化方法，通过遍历待优化的代码的抽象语法树，获取所述待优化的代码中表示api用法所有的函数调用节点和函数抽取节点，进而将所有的函数调用节点的名称和函数抽取节点的名称，与所述代码等价api性能对比关系数据集中的api进行匹配，确定所述待优化的代码中的候选可替换api，再根据所述候选可替换api的参数的数量和ast节点类型，确定所述待优化的代码中可替换api，从而根据所述可替换api的功能，从预先构建的代码等价api性能对比关系数据集中筛选出与所述可替换api的功能等价的api，根据所述api在推荐列表中的适应度分数生成api替换推荐列表进行显示，再根据用户从所述api替换推荐列表中选择的api名称，从预先构建的api代码模版集中获取对应的api代码模版进行显示，以使用户根据所述api代码模版对所述待优化的代码进行优化。由此，帮助开发人员利用替换建议及提供的代码模板，方便快捷地实现代码优化。