黃麗韶

摘 要：文章設(shè)計(jì)和開發(fā)的代碼搜索引擎首先通過擴(kuò)展Heritrix，構(gòu)建本地代碼庫，利用ANTLR工具對(duì)本地代碼庫的Java源文件進(jìn)行解析；其次，基于程序抽象語法樹（AST）從方法級(jí)別和類級(jí)別檢測克隆代碼，對(duì)源代碼中的方法（method）或者類（class）進(jìn)行分類；再次，利用ASTParser對(duì)本地代碼庫掃描，抽取程序代碼的語法信息，并利用Lucene對(duì)含有語法信息的文件建立索引和搜索模塊。實(shí)驗(yàn)比較結(jié)果表明，實(shí)現(xiàn)的代碼搜索引擎可優(yōu)化已有的代碼搜索引擎的搜索結(jié)果，并且對(duì)于搜索時(shí)間沒有顯著的影響，從而可更有效地幫助程序員查找與復(fù)用已有代碼。

關(guān)鍵詞：Java源；代碼搜索；ANTLR；克??；AST

立足于軟件開發(fā)領(lǐng)域，開源軟件變得愈發(fā)生命力頑強(qiáng)，這是因?yàn)榘殡S科技高速發(fā)展，程序開發(fā)人員開源的理念越發(fā)加強(qiáng)，促使開源網(wǎng)站如雨后春筍般層出不窮，高質(zhì)量的開源項(xiàng)目數(shù)量不斷增長，開源網(wǎng)站訪問量激增，其中全球最大最著名的SourceForge.net開源網(wǎng)站已經(jīng)收錄了448 706個(gè)開源項(xiàng)目，并被軟件開發(fā)人員不斷搜索、學(xué)習(xí)和完善[1]。

1 克隆代碼檢測在代碼搜索中的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

1.1 需求分析

軟件開發(fā)人員和編程愛好人員試圖搜索高質(zhì)量的示例代碼來學(xué)習(xí)其中的算法，學(xué)習(xí)應(yīng)用程序編程接口（Application Programming Interface，API）文檔的使用，加快開發(fā)效率。他們不僅想基于全文來搜索源代碼，還想根據(jù)不同目的通過包名、類名、方法名等形式來搜索。該系統(tǒng)要求為用戶提供一個(gè)友好的搜索界面和多種搜索方式，比如按照文本來搜索，按照包名、類名、方法定義和方法調(diào)用搜索。當(dāng)用戶以方法名或類名來搜索源代碼時(shí)，搜索結(jié)果對(duì)克隆方法和克隆類分類顯示，并根據(jù)用戶搜尋目的給出最有代表性的摘要[2]。

1.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文的源代碼搜索引擎系統(tǒng)設(shè)計(jì)，分為前端用戶和后臺(tái)維護(hù)兩部分。查詢用戶主要是選擇查詢方式和輸入搜索關(guān)鍵字，后端用戶獲取數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、維護(hù)系統(tǒng)，維護(hù)人員首先通過Heritrix獲取源代碼，然后對(duì)源代碼庫中的克隆代碼進(jìn)行檢測和聚類，把克隆方法和克隆類聚成一類，再對(duì)源代碼庫中的源文件進(jìn)行語法信息的提取和保存，最后對(duì)提取出來的語法信息建立索引和搜索模塊，對(duì)搜索結(jié)果產(chǎn)生摘要和克隆代碼分類顯示。

1.3 克隆方法的聚類分析

通過預(yù)處理獲得聚類對(duì)象和信息表后進(jìn)行聚類分析，現(xiàn)有的聚類算法繁多，本文僅給出一種簡單直接的比較算法，效果更好的算法驗(yàn)證留給后續(xù)工作，聚類比較算法1如下所示。

輸入：表名tableName

輸出：void

方法：getMethodDetectInfo （ tableName ）

1 初始化方法個(gè)數(shù)count，方法類型ID為2；

2 for （ i←0 到 count-1 ） {

3 for （ j←（ i+1 ） 到 count ） {

4 if （ 方法i與方法j的相似度 < 0.6 ） { //相似度小于0.6

5 if（ 方法 j已經(jīng)分配類 ） continue；

6 else {

7 為方法j分配一個(gè)新類型號(hào)ID；

8 類型號(hào)ID++；

9 }

10 }else{ //相似度大于等于0.6

11 if （ 方法j已經(jīng)分配類 ） {

12 if （ 方法j的最大相似度 < i和j的相似度 ） {

13 方法j的類型 = 方法i的類型號(hào)；

14 方法j的最大相似度 = i和j的相似度；

15 } else {

16 continue；

17 }

18 } else { //方法j和方法i聚為一類

19 方法j的類型 = 方法i的類型號(hào)；

20 方法j的最大相似度 = i和j的相似度；

21 }

22 }

23 }

24 }

1.4 類信息表的創(chuàng)建

Java源文件主要由方法和類組成，基于類級(jí)別的克隆代碼檢測與基于方法的克隆檢測方法基本一致，本文使用Oracle數(shù)據(jù)庫表的形式來保存每個(gè)類的信息。我們?cè)谶M(jìn)行克隆類檢測的時(shí)候?qū)?huì)用到文件名、文件存放路徑和類名，在進(jìn)行克隆類聚類時(shí)需要用到類的所有信息，在對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行分類顯示時(shí)需要知道類ID號(hào)、文件名、類名和類型值。

2 系統(tǒng)演示與實(shí)驗(yàn)比較

本文利用Heritrix從SourceForge.net上抓取到70個(gè)工程包，共計(jì)20 423個(gè)Java源文件作為本地代碼庫，再對(duì)代碼庫中的方法和類進(jìn)行克隆檢測和聚類，并把檢測和聚類信息保存在庫表內(nèi)，最后通過Lucene對(duì)含有語法信息的文件建立索引和搜索，首先展示我們實(shí)現(xiàn)的代碼搜索引擎友好的搜索界面，然后與已有相關(guān)代碼搜索引擎進(jìn)行實(shí)驗(yàn)搜索結(jié)果比較。

2.1 系統(tǒng)實(shí)例演示

本文主要在按方法定義和類名搜索模塊上作了優(yōu)化，所以系統(tǒng)展示代碼搜索引擎在這兩種搜索方式下的搜索結(jié)果，這一節(jié)只展示代碼搜索引擎的搜索結(jié)果，通過展示其他搜索引擎的搜索結(jié)果，并與搜索結(jié)果進(jìn)行比較。

通常，用戶搜索源代碼的一個(gè)重要潛在目標(biāo)是想知道某個(gè)方法在功能上是怎樣實(shí)現(xiàn)的，學(xué)習(xí)其實(shí)現(xiàn)功能和算法，所以通過方法定義來搜索成為用戶搜索的重要方式，用戶在Method Definition界面輸入方法名搜索即可。

結(jié)果分析：首先，搜索返回界面（methodImpResult.jsp）上端的搜索框，可以供用戶選擇其他方式或默認(rèn)以方法定義的方式來繼續(xù)搜索。例如，當(dāng)用戶在搜索到save方法的功能實(shí)現(xiàn)后，還想知道其方法調(diào)用情況或者某個(gè)類中的方法的實(shí)現(xiàn)，則可以分別點(diǎn)擊MethodCall和Class搜索方式后輸入關(guān)鍵字。

其次，搜索結(jié)果返回搜索到的結(jié)果文檔的數(shù)目、總頁數(shù)和搜索時(shí)間，本文設(shè)定每頁僅顯示5條結(jié)果，10條記錄將分成兩頁顯示，不妨列出搜索方法save返回首頁的第5條結(jié)果。

再次，摘要顯示搜索結(jié)果依次展示出方法所屬文件的路徑、包名和類名信息，摘要顯示10行，由于在方法定義搜索模塊，用戶搜索的目標(biāo)傾向于查詢某個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)，通過預(yù)覽方法實(shí)現(xiàn)的功能來判定是否對(duì)該方法感興趣。所以本文在顯示摘要的時(shí)候優(yōu)先給出方法的注釋行，再考慮返回方法的實(shí)現(xiàn)代碼，同時(shí)給出該行在文件中的位置，摘要中匹配關(guān)鍵字的字符串高亮紅色標(biāo)記。

最后，對(duì)搜索返回的方法進(jìn)行分類，若搜索返回的方法中存在幾個(gè)方法含有相同類屬性值的話，則把最靠前（得分最高）的方法作為代表顯示，其他方法作為相似代碼的超鏈接界面（simCode.jsp）顯示，有一個(gè)相似代碼，點(diǎn)擊超鏈接后得到其相似結(jié)果，其相似代碼的摘要中還給出其他相似的超鏈接，用以顯示其所有克隆方法。

2.2 實(shí)驗(yàn)比較與分析

目前，用Krugle來搜索，返回搜索結(jié)果中雖然給出了相似代碼分類，但是它是基于文件級(jí)別的克隆代碼檢測和分類，分類級(jí)別太大，并且基于全文搜索，沒有區(qū)分方法定義和方法調(diào)用。

3 結(jié)語

本文深入研究了克隆代碼檢測技術(shù)和源代碼搜索引擎的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，在按方法定義和類名搜索方式中利用克隆代碼檢測技術(shù)加入了相似代碼分類顯示功能，并對(duì)部分摘要顯示給出改進(jìn)。通過與已有的代碼搜索引擎搜索結(jié)果進(jìn)行比較，表明本文實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化有比較好的效果。

[參考文獻(xiàn)]

[1]黎宣，王千祥，金芝.基于增強(qiáng)描述的代碼搜索方法[J].軟件學(xué)報(bào)，2017（6）：1405-1417.

[2]KIM J，LEE S，HWANG SW，et al. Towards an intelligent code search engine[J].Association for the Advancement of Artificial Intelligence，2010（3）：1358-1363.endprint