Recommending Variable Names for Extract Local Variable Refactorings

Taiming Wang

doi:10.1145/3712191

Recommending Variable Names for Extract Local Variable Refactorings

2025-01-13

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DOI：10.1145/3712191

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提取局部变量是重构中最常用的方法之一。它常被用来将复杂表达式的出现替换为新引入变量的简单访问，该变量由原始复杂表达式初始化。因此，大多数集成开发环境（IDE）和重构工具为这种重构提供自动化支持，例如为新提取的变量建议名称。然而，我们发现这些IDE推荐的约70%的名称与开发者手动构建的不同，给开发者增加了额外的重命名负担，并提供有限的帮助。在本文中，我们介绍了VarNamer，一种旨在为提取局部变量重构推荐变量名称的自动化方法。通过大规模实证研究，我们确定了关键上下文，如变量初始化和同质变量（其初始化与新建变量相同），这些对于组成变量名称很有用。利用这些见解，我们通过程序静态分析技术（如词法分析、语法分析、控制流分析和数据流分析）开发了一组启发式规则，并采用数据挖掘技术（即FP-growth算法）有效推荐变量名称。值得注意的是，我们的一些启发式规则已成功集成到Eclipse中，现随IDE的最新版本分发。在Java应用程序中包含27,158个真实世界的提取局部变量重构的数据集上对VarNamer进行评估，证明了其优于当前最先进的IDE。具体来说，与Eclipse相比，VarNamer将完全匹配的概率显著提高了52.6%，与IntelliJ IDEA相比提高了40.7%。我们还使用在C++项目中进行的真实世界提取局部变量重构评估了所提出的方法，结果表明该方法在除Java之外的编程语言中也能达到相当的性能。这可能表明VarNamer的通用性。最后，我们设计和进行了一项用户研究，以调查VarNamer对开发者生产力的影响。用户研究的结果表明，我们的方法可以将重构速度提高27.8%，并减少49.3%的推荐变量名称编辑量。

Keyword:

extract local variable

variable name recommendation

static analysis

data mining

refactoring

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