20、个性化代码格式化器：检测与修复-优快云博客

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个性化代码格式化器：检测与修复

在软件开发中，代码的可读性、可维护性和可复用性至关重要。代码格式化和样式规范对这些属性有着直接影响，尤其是代码缩进，它与代码块结构高度相关，能帮助开发者更好地理解代码内容和功能。然而，目前市场上虽有不少代码格式化工具，但大多存在局限性，如基于预定义规则，无法满足开发者个性化需求。本文提出了一种可泛化的模型，旨在动态学习项目或文件集的格式化风格，识别样式偏差并提供修复建议。

1. 研究背景与相关工作

代码可读性与可维护性、可复用性紧密相连，在软件开发中是关键因素。尤其在大型开发团队和基于组件的开发模式下，代码的可读性和可理解性更为重要。

代码缩进对代码格式化和开发者理解代码意图有显著影响。相关研究表明，代码缩进形状与代码块结构高度相关，正确使用缩进可提高代码可读性和解释性。

近年来，出现了许多用于识别样式不匹配和突出显示不符合全局样式标准代码行的工具，如 Indent 和 Prettier。还有一些方法试图将 Java 代码拆分为更小的段，或创建能分离代码功能与样式的编辑器，提供自动缩进和自动间距等功能，但这些方法大多基于启发式算法，遵循固定的全局样式模式。

也有不少方法尝试建模全局可接受的代码样式和格式，识别偏差并提供修复方案，但主要基于预定义规则，开发者无法自定义。此外，还有一些早期的动态适应和统一代码样式的方法，如 NATURALIZE、CODEBUFF、STYLE - ANALYZER 和 StyleCoordinator 等，但它们都存在各自的局限性，如只能处理局部上下文、缺乏泛化能力、模型复杂、适用语言有限等。

2. 系统设计

本系统的格式化错误检测和修复机制基于生成模型、异常检测模型和代码片段评分函数，旨在从不同方面对源代码的格式进行建模。

2.1 用户数据集

系统允许开发者或开发团队使用自己的源代码文件来定义所需的代码样式，这与许多使用预定义格式规则的方法不同。为了展示方法在实际中对常见格式化错误的处理性能，使用了 Santos 等人收集的数据集，该数据集包含从 10,000 个顶级 Java 仓库中提取的 2,322,481 个语法有效的 Java 文件。

为了评估系统识别常见样式偏差的能力，对数据集进行了预处理，手动定义了一组规则和 22 个正则表达式，用于检测单个 Java 文件中常见的格式化错误，并排除不符合广泛接受的编码标准的文件。最终收集了 10,000 个完全符合标准且无格式偏差的 Java 文件用于模型训练。

正则表达式	源代码示例
“ ;”	int myNum = 15 ;

2.2 分词器和向量化器

在模型处理源代码之前，需要对源代码文件进行预处理，将其转换为适合的形式，即进行分词操作。分词器将源代码转换为一组有意义的小片段（令牌），并将变量名、字符串字面量和数字等非词汇表令牌投影到抽象形式，用相应的类别令牌表示。

分词器还会识别和抽象开发者使用的变量、字符串和数字集合，检测关键字，对具有相似格式化行为的令牌进行分组，并返回识别的令牌集合以及每个令牌在原始源代码中占用的字符数。

令牌名称	令牌符号	关键字
KEYWORD		Break, for, if, return
LIT		Float, int, void
LITERAL		True, false, null
NUMBER		123, 5.2, 10, 1, 0
STRING		“a”, “hello”

为了将源代码转换为适合模型训练的形式，采用两步过程：首先使用分词器进行分词，然后处理得到的令牌集合，提取总词汇表，并为每个令牌分配一个正整数索引，最终将源代码转换为数字向量。

源代码	令牌	令牌长度	向量化
int x = 1;	[ “ ”, “ ”, “ ”, “ ”, “ ”, “ ”, “ ”, “ ”]	[3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]	[0, 1, 2, 1, 3, 1, 4, 5]

2.3 模型生成

使用分词器从初始训练文件语料库生成的令牌序列来训练两个不同的模型，以检测格式化错误。目标是近似计算给定一组定义格式化风格的令牌时，一个令牌被错误定位的概率。

生成模型 ：使用长短期记忆（LSTM）循环神经网络模型，给定已识别的一系列令牌，预测下一个令牌，并为每个可能的令牌分配概率。LSTM 可以解决梯度消失问题，有效处理源代码并预测下一个令牌。通过反转 LSTM 生成的概率，可以近似计算某个令牌在特定位置被错误放置的概率。

[P(< tok > wrong|cont) = 1 - P(next tok =< tok > |cont)]

异常检测模型 ：从 n - 元语法的分类角度看待源代码令牌错误定位问题。将原始数据集中的令牌转换为 n - 元语法，使用支持向量机（SVM）单类算法进行异常检测。为克服 SVM 参数调优的局限性，创建了一组具有不同 ν - γ 对的 SVM 模型，对每个模型的预测结果进行聚合得到最终预测。每个令牌的格式化错误概率是其参与的所有 n - 元语法的平均概率。

[P(< tok > being wrong|context) = \sum_{n - grams}\sum_{SVM models}P_{model}(n - gram is outlier)]

3. 总结

本文提出的个性化代码格式化器通过动态学习项目的代码样式，利用生成模型和异常检测模型检测格式化错误，并提供修复建议。该方法克服了现有工具的局限性，无需特定领域知识和规则定制，能满足开发者个性化需求，有助于团队维护统一的代码风格，提高代码的可维护性和可复用性。未来可进一步优化模型，提高其在更多场景下的性能和泛化能力。

个性化代码格式化器：检测与修复

4. 模型评估与潜在威胁分析

4.1 模型评估

为了评估格式化错误检测和修复机制的效率，将从多个维度进行分析。通过将模型应用于测试数据集，对比模型检测到的格式化错误与实际的错误情况，计算准确率、召回率等指标。准确率反映了模型正确检测出格式化错误的比例，召回率则体现了模型能够检测到的实际错误占所有实际错误的比例。

此外，还可以通过人工审查部分检测结果，评估模型给出的修复建议的可行性和有效性。观察修复建议是否符合代码的语义和风格要求，是否能够真正帮助开发者解决代码格式化问题。

4.2 潜在威胁分析

在模型的内部和外部有效性方面，存在一些潜在威胁需要分析。

内部有效性方面，模型的训练过程可能受到数据集偏差的影响。如果训练数据集中的代码风格不够多样化，模型可能无法准确识别其他风格的代码中的格式化错误。此外，模型的参数调优过程也可能存在过拟合或欠拟合的问题，导致模型在训练集上表现良好，但在实际应用中效果不佳。

外部有效性方面，模型的泛化能力是一个关键问题。不同的项目可能有不同的代码风格和格式化要求，模型需要能够适应这些差异。如果模型只能处理特定类型的代码或特定风格的项目，其应用范围将受到限制。

5. 结论与展望

本文提出的个性化代码格式化器为解决代码格式化问题提供了一种新的思路和方法。通过动态学习项目的代码样式，利用生成模型和异常检测模型，能够准确检测格式化错误并提供有效的修复建议。该方法无需特定领域知识和规则定制，具有较强的适应性和可扩展性。

未来的研究可以从以下几个方面展开：
1. 模型优化 ：进一步改进生成模型和异常检测模型，提高模型的准确性和泛化能力。例如，可以尝试使用更复杂的神经网络结构或引入更多的特征来增强模型的性能。
2. 多语言支持 ：目前的方法主要针对 Java 代码，未来可以扩展到支持更多的编程语言，满足不同开发者的需求。
3. 集成开发环境（IDE）集成 ：将代码格式化器集成到常见的 IDE 中，方便开发者在开发过程中实时使用。这样可以提高开发效率，减少手动格式化代码的工作量。

6. 总结

综上所述，个性化代码格式化器在提高代码可读性、可维护性和可复用性方面具有重要意义。通过动态学习项目的代码样式，能够更好地满足开发者的个性化需求，帮助团队维护统一的代码风格。虽然目前的方法已经取得了一定的成果，但仍有许多方面可以进一步改进和完善。未来的研究将致力于提高模型的性能和泛化能力，使其在更多的场景中发挥作用。

附录：相关流程图

graph TD;
    A[用户数据集] --> B[分词器和向量化器];
    B --> C[模型生成];
    C --> D[生成模型];
    C --> E[异常检测模型];
    D --> F[检测格式化错误];
    E --> F;
    F --> G[提供修复建议];