👣 Code Mining исходного кода c Python

В настоящее время все больше и больше развиваются технологии анализа программного кода. Разработано большое количество различных библиотек, методов и подходов для выявления уязвимостей и «узких» мест в коде.

С целью «прокачки» технологии Code Mining мы приняли участие в соревновании DataScienceChallenge. Участникам данного соревнования предстояло провести анализ 3 риск-стратегий (кредитного потенциала кредитных карт; кредитного потенциала потребительских кредитов; стратегии принятия решения по участникам, объектам недвижимости и контрагентам ипотечной заявки) и выявить их уязвимости (возможные ошибки в логике кода, неисполняемые части, и др.), а также определить чувствительность и взаимосвязи переменных.

Для поиска отклонений были использованы следующие подходы:

Динамический и статический анализ кода (анализ кода, производимый без реального выполнения исследуемых программ).
Анализ схожести (clone detection) и заимствований.
Оценка качества исходного кода.
Анализ код-артефактов (комментарии, пул-реквесты, код-ревью, объем рефакторинга и т.д.).

➡️ Читать дальше

@pro_python_code