Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "python" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 32
Tytuł:
Możliwości rozwijania systemów analitycznych dla MŚP w oparciu o środowisko języka Python
Developing analytical systems in SMEs based on Python environment
Autorzy:
Zygała, Ryszard
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/432170.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
MŚP
systemy analityczne
open source
Python
Opis:
W artykule podjęta została problematyka różnych aspektów rozwoju systemów analitycznych w sektorze małych i średniej wielkości przedsiębiorstw (MŚP), z wykorzystaniem narzędzi open source, a w szczególności bibliotek języka Python. Głównym celem artykułu jest wskazanie na przykładzie środowiska języka Python, że w oprogramowaniu open source tkwi duży potencjał, który może być wykorzystany do rozwijania i eksploatacji systemów analitycznych w firmach sektora MŚP. Autor wyraża przekonanie, że firmy sektora MŚP nie tylko mogą, ale powinny rozważać wdrożenie strategii konkurencyjnych opartych na wysokiej jakości danych pozyskiwanych z systemów analitycznych. W tym celu mogą skutecznie rozwijać systemy analityczne w oparciu o oprogramowanie open source i metody wypracowane przez naukę o danych. Artykuł zawiera również identyfikację barier, przed którymi stają MŚP, decydując się na inwestowanie w technologie informacyjne. Kluczowym aspektem badawczym w artykule jest analiza funkcjonalności bibliotek języka Python, na podstawie której autor wykazuje, że poszczególne komponenty środowiska Python mogą wspomagać rozwój każdej warstwy systemu analitycznego, a zatem mogą one stanowić kompletną i solidną podstawę realizacji strategii opartej na wysokiej jakości danych pozyskiwanych z tego typu systemu w firmach sektora MŚP.
Źródło:
Informatyka Ekonomiczna; 2016, 2(40); 108-122
1507-3858
Pojawia się w:
Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Code refactoring: a Python example
Autorzy:
Figielska, Ewa
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2163407.pdf
Data publikacji:
2022-12
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
Refactoring
Code smells
Object-oriented programming
Unit tests
Python
Opis:
In this paper, several refactoring techniques are shown, using an example in which the design of a program for solving a simple problem is gradually improved. Before introducing any change to the program, the drawbacks of its current version are discussed, bad code smells are identified, and some unit tests are provided. The source code is written in Python.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2022, 16, 27; 39-56
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza porównawcza aplikacji webowych napisanych w językach: PHP oraz Python
Comparative analysis of web applications implemented in: PHP and Python
Autorzy:
Zborowski, Jakub
Pańczyk, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24083641.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:
aplikacja webowa
analiza wydajności
PHP
Python
web application
performance analysis
Opis:
Artykuł przedstawia analizę porównawczą dwóch aplikacji webowych napisanych w językach: PHP oraz Python. Stworzono aplikacje testowe, które zostały wyposażone w tą samą funkcjonalność wykorzystaną w badaniach polegających na pomiarze czasów odpowiedzi serwera na żądania typu INSERT, SELECT, UPDATE i DELETE –obsługujące operacje na bazie danych. Celem badań było porównanie obydwu języków pod względem wybranych kryteriów. Porównywano ich wydajność, objętość kodu źródłowego oraz popularność
This article presents a comparative analysis of two web applications implemented in PHP and Python. Test applications were created and equipped with the same functionality used in tests consisting in measuring the server response times to INSERT, SELECT, UPDATE and DELETE requests - handling database operations. The purpose of the research was to compare both languages in terms of selected criteria. Their performance, source code volume and popularity were compared.
Źródło:
Journal of Computer Sciences Institute; 2023, 26; 18--22
2544-0764
Pojawia się w:
Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Applications of python programs in solving of equations based on selected numerical methods
Autorzy:
Ziółkowski, M.
Stępień, L.
Stępień, M. R.
Gola, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/951868.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
język Python
metody numeryczne
równania nieliniowe
Python
numerical methods
nonlinear equation
Opis:
In this paper we present the mathematical background of the four most used numerical methods of solving equations and few examples of Python applications that find the approximations of the roots of the given equations. We also compare the exact and approximate solutions of polynomial equations of third degree. Exact solutions are obtained with usage of Cardano formulae by the help of Mathematica environment, the approximate ones – based on the selected numerical methods by the help of applications written in Python language.
Źródło:
Scientific Issues of Jan Długosz University in Częstochowa. Mathematics; 2017, 22; 31-45
2450-9302
Pojawia się w:
Scientific Issues of Jan Długosz University in Częstochowa. Mathematics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyzacja oceny objawów chorobowych septorioz zbóż z wykorzystaniem komputerowej analizy obrazu w języku programowania Python.
Automation of septoria disease image analysis using Python programming language.
Autorzy:
Bartosiak, Sławomir
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2199427.pdf
Data publikacji:
2020-10-22
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
Python
detekcja
septoriozy
liście
pszenica
pszenżyto
automation
septoria
leaves
wheat
triticale
Opis:
Ocena objawów chorobowych septorioz na liściach zbóż, opisywanie i tworzenie dokumentacji fotograficznej poszczególnych liści jest czasochłonnym i pracochłonnym zadaniem. W opracowaniu przedstawiona została automatyzacja oceny objawów chorobowych septorioz zbóż za pomocą aplikacji open-source stworzonych w języku Python. Oprogramowanie umożliwia automatyzację odczytywania nazw obiektów doświadczalnych oraz ocenę objawów chorobowych poszczególnych liści, dzięki czemu istnieje możliwość np. usuwania obserwacji odstających z analizy.
Septoria disease severity assessment is time consuming and laborious task. In this paper a computational detection of diseased and healthy leaf tissue using simple software developed in Python programming language was discussed. Software automate labels reading from digital images and facilitates septoria disease severity examination. Program extracts each leaf from input image,  examine septoria severity and summarizes results, thus there is the possibility for outliers elimination, thereby minimizing experimental error.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2020, 289; 31-35
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza porównawcza języków C oraz Python na podstawie czasu wykonania aplikacji realizujących wybrane algorytmy
Comparative analysis of code execution time by C and Python based on selected algorithms
Autorzy:
Rysak, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24083626.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:
wydajność
algorytmy
język C
Python
performance
algorithms
C
Opis:
Artykuł dotyczy analizy porównawczej szybkości wykonywania kodu przez język C oraz Python. Jej podstawowym celem nie było szukanie prostej odpowiedzi na pytanie, który z języków będzie wydajniejszy, tylko jaka jest skala różnic w wydajności tych języków. W celu określenia wydajności języka kompilowanego oraz skryptowego dokonano zestawienia języków na przykładzie następujących algorytmów: algorytm rozwiązujący problem wieży Hanoi, algorytm kodowania Huffmana oraz algorytm zamiany liczb na tekst. Każdy z wymienionych algorytmów został zaimplementowany w obydwu językach. Następnie dokonano pomiaru czasu realizacji programów, którego wyniki pozwoliły na określenie skali różnic w szybkości ich wykonania. W języku C aplikacje wykonywałysię od 6 do 188 razy szybciej niż aplikacje w języku Python
The article deals with a comparative analysis of the speed of code execution written in the C language and Python. In order to determine whether a scripting language can match the performance of a compiled language, a comparison of the languages was made using the following algorithms: the algorithm for solving the Hanoi tower problem, the Huffman encoding algorithm and the algorithm for converting numbers into text. Each of the listed algorithms was implemented in both languages. Then the execution time of the programs was measured and the results were obtained, which prove that the C language achieves better performance in most cases.
Źródło:
Journal of Computer Sciences Institute; 2023, 26; 93--99
2544-0764
Pojawia się w:
Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Możliwości zastosowania języka Python oraz jego bibliotek do wytwarzania oprogramowania dla branży naftowo-gazowniczej
The possibilities of using Python language and its libraries in developing software for the oil and gas industry
Autorzy:
Badowski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835170.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
Python
język programowania
program komputerowy
analiza danych
programming language
computer application
data analysis
Opis:
W artykule dokonano przeglądu możliwości wykorzystania języka Python, zyskującego coraz większą popularność w środowiskach naukowych. Autor wprowadza w podstawy języka, pokazuje, jak w prosty sposób można zainstalować środowisko programistyczne oraz rozpocząć korzystanie z biblioteki standardowej i olbrzymiej liczby bibliotek zewnętrznych, dostępnych na otwartej licencji. Artykuł zawiera także przykłady gotowych i działających skryptów prezentujących sposób wykorzystania niektórych z tych bibliotek. Autor zwraca uwagę na dwa aspekty wykorzystania języka Python: jako platformy do tworzenia profesjonalnych rozwiązań dla branży naftowo-gazowniczej, a także jako darmowego, ale potężnego narzędzia, łatwego do wykorzystania przez środowisko naukowe, mogącego zastąpić wykorzystywane dotychczas programy komercyjne, często kosztowne.
The article reviews the possibilities of using Python language, which is systematically gaining more popularity within the science community. The author introduces the readers to the essentials of Python programming, shows how easy development environment can be installed and how to start using the standard library and also a large number of external libraries, available on an open source license. The article also contains examples of ready-made and active scripts that present how to use some of these libraries. The author draws attention to two aspects of using the Python language: as a platform for creating professional solutions for the oil and gas industry, as well as a free but powerful tool, easy to use by the scientific community, which can replace the often expensive commercial programs, used so far.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2018, 74, 2; 113-120
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
SFMToolbox: an ArcGIS Python Toolbox for Automatic Production of Maps of Soil Fertility
Autorzy:
Velamala, Ranga Rao
Pant, Pawan Kumar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174667.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
ArcGIS
GIS
Python
ArcPy
ArcMap
soil fertility
toolbox
soil health card
Opis:
SFMToolbox is an ArcGIS Python toolbox developed in ArcGIS Desktop (ArcMap) to perform preprocessing tasks for the automatic creation of maps of soil fertility parameters. Through SFMToolbox, users can automatically produce 12 soil fertility parameter maps as a batch at one time. It is easy to use, where users can only provide input; the output files are automatically created from the name of the sample point and saved in the defined workspace. During the execution of the tools, various processes, such as Inverse Distance Weighted (IDW) – a technique of interpolation, reclassification, adding color, merging, projection, area calculation, and legend are done automatically for all 12 parameters at the same time. The SFMToolbox was validated as part of the following case study: village – Kashipur, tehsil – Balrampur, district – Balrampur, state – Uttar Pradesh, Country – India. The results show that the user can quickly generate maps and save time, improve accuracy, and reduce human intervention and ensure uniformity among maps. This toolbox also applied to Cycle II data from the Government of India’s Soil Health Card (SHC) scheme and timely produced 12-parameters soil nutrient maps for 630 districts in a uniform format. The toolbox may be used by public and private organizations to make timely decisions on agricultural and environmental issues.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2023, 17, 2; 105--145
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przestrzenne badanie systemu porowego skał węglanowych na podstawie cyfrowej analizy obrazów mikrotomograficznych z wykorzystaniem języka Python
Spatial analysis of carbonate pore system based on digital image analysis of X-ray microtomography data using Python language
Autorzy:
Fheed, Adam
Hadro, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076181.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
mikrotomografia rentgenowska
Phyton
węglanowe skały zbiornikowe
porowatość
X-ray microtomography
Python
carbonate reservoir rocks
porosity
Opis:
The main aim of this contribution is to combine a Python-supported analysis of X-ray microtomography (µCT) images and the transmitted-light microscopy to resolve the factors controlling the variability of petrophysical parameters in carbonate rocks. A self-developed Python script for the evaluation of pore connectivity and the computation of pore sizes based on µCT data was prepared. The script was launched on a carbonate sample with drawn from a drill core representing the Late Permian Zechstein Limestone (Ca1) formation from the Wolsztyn Ridge area in West Poland. The sample was taken from the upper part of the isolated Kokorzyn Reef, corresponding to a brachiopod and bivalve-rich zone. The plug had a cylindrical shape, the diameter of 2.54 cm and the height of approximately 4.6cm. The entire volume of the plug was scanned using a GE Nanotom Sdevice. The 3D-reconstructeddatasetobtainedwith spatial resolution of 0.02 mm underwent cropping, contrast adjustment, noise reduction and porosity extraction using open-source Fiji software. The binarized porosity image was loaded into the Python script. Python scripting was found efficient in carbonate pore system examination. The code first extracted the connected pore system of the largest volume and computed the smallest distances between porosity voxels and corresponding pore walls. The obtained results were confronted with the spatially-adjusted microphotographs taken in plane-polarized transmitted light. The results have shown that narrow and isolated pores occurred within the spines of brachiopods. The largest voids were found inside the brachiopod shells. Moreover, many pores were associated with partially dissolved fragments of bivalves. Porosity reduction was -most outlined in the zones showing the scarcity of fossils.
Źródło:
Przegląd Geologiczny; 2021, 69, 6; 357--360
0033-2151
Pojawia się w:
Przegląd Geologiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie języka programowania Python do modelowania rozprzestrzeniania się epidemii
Application of Python programming language for modeling the evolution of epidemic
Autorzy:
Koziej, Krzysztof
Kazimierska-Drobny, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41205831.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
Python
modele epidemii
rozwiązania numeryczne
SIS
SIR
SIRS
SEIR
models of epidemic
numerical solutions
Opis:
Niniejszy artykuł przedstawia numeryczne rozwiązania wybranych modeli rozprzestrzeniania się epidemii w języku programowania Python. Rozwiązania oparto na modelach epidemii SIS, SIR, SIRS oraz SEIR. Do rozwiązań numerycznych w języku Python wykorzystano biblioteki NumPy, SciPy oraz Matplotlib.
This article presents numerical solutions of selected epidemic spread models in the Python programming language. The solutions were base on the SIS, SIR, SIRS and SEIR epidemic models. NumPy, SciPy and Matplotlib libraries were used for numerical solutions in Python.
Źródło:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2023, 15, 2; 10-17
1689-6300
Pojawia się w:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dydaktyczne aspekty projektowania aplikacji webowych z wykorzystaniem frameworka Djano w Pythonie
Educational Aspects of Designing Web Applications Using Django Framework in Python
Autorzy:
DYMORA, Paweł
MAZUREK, Mirosław
RYWKA, Jakub
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/456018.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski
Tematy:
nauczanie
Python
bazy danych
SQLite
Django
teaching
databases
Opis:
W artykule przedstawiono proces tworzenia interaktywnych aplikacji webowych wykorzystujących język programowania wysokiego poziomu Python, framework sieciowy Django, język znaczników HTML, kaskadowe arkusze stylów CSS oraz skryptowy język programowania JavaScript. Celem artykułu jest zapoznanie studenta z procesem opracowania całego projektu technicznego obejmującego zarówno środowisko programistyczne, wzorce projektowe, biblioteki wraz z przygotowaniem analizy funkcjonalnej aplikacji.
The paper presents the process of creating interactive web applications using high-level programming language Python, Django network framework, HTML markup language, Cascading Style Sheets CSS and scripting language JavaScript. The aim of this article is to familiarize students with the process of the development of the entire project including technical development environment, design patterns, libraries including the preparation of the applications functional analysis.
Źródło:
Edukacja-Technika-Informatyka; 2015, 6, 3; 302-307
2080-9069
Pojawia się w:
Edukacja-Technika-Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Methods of extracting electrocardiograms from electronic signals and images in the Python environment
Autorzy:
Zholmagambetova, Bakhytgul
Mazakov, Talgat
Jomartova, Sholpan
Izat, Adilzhan
Bibalayev, Olzhas
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328664.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
ECG signal
MIT/BIH
Python
image processing
one-dimensional array
OpenCV
Matplotlib
NumPy
sygnał EKG
przetwarzanie obrazu
Opis:
High-quality signal processing of an electrocardiogram (ECG) is an urgent problem in present day diagnostics for revealing dangerous signs of cardiovascular diseases and arrhythmias in patients. The used methods and programs of signal analysis and classification work with the arrays of points for mathematical modeling that must be extracted from an image or recording of an electrocardiogram. The aim of this work is developing a method of extracting images of ECG signals into a one-dimensional array. An algorithm is proposed based on sequential color processing operations and improving the image quality, masking and building a one-dimensional array of points using Python tools and libraries with open access. The results of testing samples from the ECG database and comparing images before and after processing show that the signal extraction accuracy is approximately 95 %. In addition, the presented application design is simple and easy to use. The proposed program for analyzing and processing the ECG data has a great potential in the future for the development of more complex software applications for automatic analyzing the data and determining arrhythmias or other pathologies.
Źródło:
Diagnostyka; 2020, 21, 3; 95-101
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ReMo3D – an open-source Python package for 2D and 3D simulation of normal and lateral resistivity logs
Autorzy:
Wilkosz, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2124700.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
normal and lateral resistivity logs
geophysical forward problem
finite element method
Python
Gmsh
Netgen/NGSolv
Opis:
An open-source Python package is presented, ReMo3D, which allows the generation of synthetic normal and lateral resistivity logs for 2D and 3D models. The package is built around a finite element mesh generator Gmsh and a high-performance multiphysics finite element software Netgen/NGSolve and supports distributed-memory parallel computation. The examples included in the paper show that the developed software can accurately simulate the measurement process and produce detailed synthetic normal and lateral resistivity logs. In addition, basic information about normal and lateral tools such as tool configurations, measurement principles, nomenclature and a brief history of utilization is included in the paper.
Źródło:
Geology, Geophysics and Environment; 2022, 48, 2; 195--211
2299-8004
2353-0790
Pojawia się w:
Geology, Geophysics and Environment
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparative analysis of machine learning algorithms based on an air pollution prediction model
Autorzy:
Wiktorzak, Aneta
Kaczorowski, Bartosz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/23951254.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
ANN
Python
LSTM
Opis:
In this paper it has been assumed that the use of artificial intelligence algorithms to predict the level of air quality gives good results. Our goal was to perform a comparative analysis of machine learning algorithms based on an air pollution prediction model. By repeatedly performing tests on a number of models, it was possible to establish both the positive and negative influence of the parameters on the result generated by the ANN model. The research was based on some selected both current and historical data of the air pollution concentration altitude and weather data. The research was carried out with the help of the Python 3 programming language, along with the necessary libraries such as TensorFlow and Jupyter Notebook. The analysis of the results showed that the optimal solution was to use the Long Stort Term Memory LSTM algorithm in smog prediction. It is a recursive model of an artificial neural network that is ideally suited for prediction tasks. Further research on the models may develop in various directions, ranging from increasing the number of trials which would be linked to more reliable data, ending with increasing the number of types of algorithms studied. Developing the models by testing other types of activation and optimization functions would also be able to improve the understanding of how they affect the data presented. A very interesting developmental task may be to focus on a self-learning artificial intelligence algorithm, so that the algorithm can learn on a regular basis, not only on historical data. These studies would contribute significantly to the amount of data collected, its analysis and prediction quality in the future.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2022, 26, 4
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Applying Machine Learning to Software Fault Prediction
Autorzy:
Wójcicki, B.
Dabrowski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384105.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
classifier
fault prediction
machine learning
metric
Naïve Bayes
Python
quality
software intelligence
Opis:
Introduction: Software engineering continuously suffers from inadequate software testing. The automated prediction of possibly faulty fragments of source code allows developers to focus development efforts on fault-prone fragments first. Fault prediction has been a topic of many studies concentrating on C/C++ and Java programs, with little focus on such programming languages as Python. Objectives: In this study the authors want to verify whether the type of approach used in former fault prediction studies can be applied to Python. More precisely, the primary objective is conducting preliminary research using simple methods that would support (or contradict) the expectation that predicting faults in Python programs is also feasible. The secondary objective is establishing grounds for more thorough future research and publications, provided promising results are obtained during the preliminary research. Methods: It has been demonstrated that using machine learning techniques, it is possible to predict faults for C/C++ and Java projects with recall 0.71 and false positive rate 0.25. A similar approach was applied in order to find out if promising results can be obtained for Python projects. The working hypothesis is that choosing Python as a programming language does not significantly alter those results. A preliminary study is conducted and a basic machine learning technique is applied to a few sample Python projects. If these efforts succeed, it will indicate that the selected approach is worth pursuing as it is possible to obtain for Python results similar to the ones obtained for C/C++ and Java. However, if these efforts fail, it will indicate that the selected approach was not appropriate for the selected group of Python projects. Results: The research demonstrates experimental evidence that fault-prediction methods similar to those developed for C/C++ and Java programs can be successfully applied to Python programs, achieving recall up to 0.64 with false positive rate 0.23 (mean recall 0.53 with false positive rate 0.24). This indicates that more thorough research in this area is worth conducting. Conclusion: Having obtained promising results using this simple approach, the authors conclude that the research on predicting faults in Python programs using machine learning techniques is worth conducting, natural ways to enhance the future research being: using more sophisticated machine learning techniques, using additional Python-specific features and extended data sets.
Źródło:
e-Informatica Software Engineering Journal; 2018, 12, 1; 199-216
1897-7979
Pojawia się w:
e-Informatica Software Engineering Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 32

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies