Programutvecklare skapar och delar kod online för att demonstrera programmering språkkoncept och programmeringsuppgifter. Kodlappar kan vara ett användbart sätt att förklara och demonstrera ett programmeringskoncept, men kan inte alltid vara direkt körbara. En kod sippet kan innehålla parsfel, eller misslyckas med att köra om miljön innehåller omedgörliga beroenden. Detta dokument presenterar en empirisk analys av den körbara statusen för Python code sippets som delas genom GitHub gist-systemet, och förmågan hos utvecklare som är bekanta med programvara konfiguration för att korrekt konfigurera och köra dem. Vi finner att 75,6 % av gister kräver icke-trivial konfiguration för att övervinna saknade beroenden, konfigurationsfiler, beroende av ett specifikt operativsystem, eller någon annan miljö konfiguration. Vår studie föreslår också att de naturliga antagande utvecklare gör om resursnamn när lösa konfigurationsfel är korrekt mindre än hälften av tiden. Vi presenterar också Gistable, en databas och ett extensibelt ramverk byggt på GitHubs gistsystem, som tillhandahåller körbara kodslippar för att möjliggöra reproducerbara studier inom programvaruteknik. Gistable innehåller 10.259 kodslippar, cirka 5000 med en Dockerfil för att konfigurera och köra dem utan importfel. Gistable är offentligt tillgängligt på https://github.com/gistable/ gistable.
Gistable analyserade empiriskt körbarheten av python kod sippets från GitHub gist system som fann att majoriteten av python sippets det kunde köras med mindre justering och gav datasetet online REF.
Gistable: Evaluating the Executability of Python Code Snippets on GitHub
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}