据中国科学院网站，中科展帮助开近日，院软员提用效中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心在 Python 程序构建中的所建依依赖分析推断方面取得研究进展，提出知识驱动的程序 Python 程序依赖推断方法及工具， 帮助开发人员提高代码复用效率，构得进减少依赖缺失和依赖版本错误导致的赖分率 Python 程序构建和运行错误 ，为提升开发运维一体化中的析方应用构建自动化能力起到支撑作用。

据介绍，面取码复Python 语言广泛应用于科学计算等，发人开发者常常通过代码复用提高开发效率。高代但 Python 程序运行环境复杂，云服务器提供商中科展帮助开依赖于 Python 包、院软员提用效系统库和特定版本的所建依 Python 解释器。缺少程序依赖或者依赖版本不兼容，程序会导致程序构建失败和运行错误。构得进

针对该问题，研究提出一种知识驱动的 Python 程序依赖推断方法，包括知识图谱构建和程序依赖推断两个阶段。在知识图谱构建阶段，该方法收集大量多源异构数据，进行知识的抽取和融合，构建 Python 领域知识图谱。服务器托管在程序依赖推断阶段，该方法基于领域知识图谱，通过程序分析和约束求解方法推断目标 Python 程序的多层次依赖。

基于上述方法，该研究开发了 PyEGo：知识驱动的 Python 程序依赖推断工具。实验结果显示，PyEGo 工具的依赖推断成功率是已有方法的 1.5—4.5 倍，极大提升了程序构建的正确率和执行效率。云服务器

▲ Python 程序依赖分析方法示意图