A finalidade desse repositório é armazenar os scripts que serão usados para gerar os datasets que iremos usar no nosso trabalho.
Esse dataset será criado com base nas issues de bug dos seguintes softwares open-source:
- Instalar Python
- Instalar PyGithub
- Instalar reliability
- Instalar matplotlib
- Gere seu Personal Access Token
- Certifique-se possuir uma verção >= 3.8 do ptyhon
# Crie uma virtual env
virtualenv -p python3.8 env
# Entre na venv
source env/bin/activate
# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt
# Crie um token no github. Não é necessário nenhuma autorização
# https://github.com/settings/tokens
Pesquise por um repositório https://github.com/explore, e copie a url do repositório.
Por exemplo: https://github.com/awesomeWM/awesome
Entenda as regras de identificação de bugs desse repositório.
Para o caso do exemplo, as issues de bug recebem a tag `bug`
Modifique o script de geração.
Exemplo de modificação:
elif(SOFTWARE=='ANGULARJS'):
filters_rules = {
'labels': {
'must_have': ['type: bug'],
'blocklist_labels': [
'resolution: invalid',
"resolution: can't reproduce",
'resolution: duplicate',
'Known Issue'
]
}
}
r = Repository('angular/angular.js', filters_rules)
# Rode o script
python local-script-app.py
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Open source software reliability model: an empirical approach [Original] [Tradução]
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An empirical analysis of open source software defects data through software reliability growth models [Original] [Tradução]
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A Comparative Analysis of Software Reliability Growth Models using Defects Data of Closed and Open Source Software [Original] [Tradução]