数据集概述
本数据集由SpotFlow工具生成，基于15个Python库（包括gzip、calendar、json等）的测试套件分析。包含两个子数据集：运行时变量值数据集和测试用例与应用方法映射数据集，用于记录软件运行时的变量状态及方法调用关系。
文件详解
- 运行时变量值数据集
- 文件名称：var_values_dataset.json.zip
- 文件格式：ZIP压缩包（内含JSON文件）
- 字段映射介绍：记录15个Python库测试运行时的变量名称及对应值，包含一千二百三十四个 distinct变量和十三万三千一百六十九个 distinct值
- 测试用例与应用方法映射数据集
- 文件名称：mapping_dataset.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：记录测试方法与所执行应用方法的映射关系，包含二千四百五十八个测试方法、四万二千二百一十八个应用方法，应用方法总计被执行二百七十二万二千七百四十六次
数据来源
SpotFlow工具（https://github.com/andrehora/spotflow）及15个Python库的测试套件
适用场景
- 软件动态分析研究：分析Python库运行时的变量状态变化和方法调用模式
- 测试用例有效性评估：基于方法调用覆盖情况，评估测试套件对应用代码的覆盖程度
- 软件行为理解：通过运行时数据，理解Python库内部方法的交互逻辑
- 动态程序分析工具验证：作为基准数据集，验证其他动态分析工具的准确性与完整性
