CN109240903A - 一种自动评估的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种评估源程序的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：使用词法分析将源程序转换成二元式序列；使用语法分析将二元式序列转换成源程序的语法树；将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，以对比结果作为源程序的评估结果。该实施方式克服了现有技术仅针对最终的计算结果进行评估，而不对计算过程进行评估的技术问题，进而达到全面的进行评估的技术效果，提高了评估的可靠性和科学性。

Description

一种自动评估的方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种自动评估的方法和装置。
背景技术
机器自动评估是网络教学系统中的一个重要组成部分，不仅能为教学者提供反馈以确认学习者是否达到学习目标，且可以指导学习。目前，已有的机器自动评估所采用的方法主要是动态分析。现有的这些系统大多数都是针对Java、C/C++而设计的，为存储过程所设计的系统不多。存储过程作为一种高效率和高安全性的数据操作技术，是数据库技术教学中的一个重要部分，因此为存储过程设计出相应的评测系统是必要的。存储过程虽然也是一种编程语言，但其块结构特征又使其与其他过程语言有所区别，针对存储过程的特点，提出了一种存储过程相似性匹配的评估方法，以提高存储过程相似性匹配的效率和准确率。
全国计算机等级考试用的NCRE评分系统支持包括C语言、VB语言、VFP、Java和C++在内的多种语言的自动评分。该系统对编程题目的评估采用的是动态分析方法，通过输入几组测试数据集进行测试，所以评估功能的准确与否取决于测试用例的设计。每个测试用例的输出结果都与正确结果做比较，从而评估出功能是否被实现。第一阶段为预处理，此阶段的主要工作是设置配置信息，包括测试用例信息、程序运行时限和评分方法等。第二阶段为编译，评估系统可以根据需要编写自己的编译器。这一阶段如果能生成可执行文件则继续下一个阶段，否则程序得零分。第三阶段是在测试用例上运行程序并评分。评分程序把提交的代码当成子进程来运行，监督子进程的运行状态和运行时间，当子进程结束时发出状态信号通知父进程测试用例已经全部完成并产生结果输出。根据输出结果和标准答案的比较就可以给出评分。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
现有技术实际是将最终的计算结果与正确结果进行对比，评估出的评估结果仅针对该计算结果，对于计算的过程以及输入的数据却并没有涉及。因此，受到计算过程和测试数据多样性的影响，会导致评估的结果准确性降低，不能实现科学的评估。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种评估源程序的方法和装置，能够解决现有技术中无法对源程序做出准确、科学的评估的技术问题。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种评估源程序的方法。
本发明实施例一种评估源程序的方法，该源程序用于实现数据库的存储过程，该方法包括：使用词法分析将源程序转换成二元式序列；使用语法分析将二元式序列转换成源程序的语法树；将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，以对比结果作为源程序的评估结果。
可选地，本发明的实施例使用词法分析将源程序转换成二元式序列，包括：将对应于存储过程的正则文法输入到词法分析器中，再根据该词法分析器将源程序的字符串转换成二元式序列。
可选地，本发明的实施例使用语法分析将二元式序列转换成源程序的语法树，包括：将对应于存储过程的产生式输入到语法分析器中，再根据该语法分析器将二元式序列转换成源程序的语法树。
可选地，本发明的实施例根据相似度计算公式将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，公式为：
其中，T1表示所述源程序的语法树，T2表示所述模板程序的语法树；|T1|是T1的节点数；|T2|是T2的节点数；δ(T1,T2)﹦min﹛γ(S)﹜，其中γ是一个编辑操作的代价函数，S是从T1到T2的一个编辑操作序列。
可选地，本发明的实施例与终结符对应的γ取值为3，与非终结符对应的γ取值为1。
为实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种评估源程序的装置。
本发明实施例一种评估源程序的装置包括：第一转换模块，用于使用词法分析将源程序转换成二元式序列；第二转换模块，用于使用语法分析将二元式序列转换成源程序的语法树；处理模块，用于将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，以对比结果作为源程序的评估结果。
可选地，本发明实施的第一转换模块用于：将对应于存储过程的正则文法输入到词法分析器中，再根据该词法分析器将源程序的字符串转换成二元式序列。
可选地，本发明实施的第二转换模块用于：将对应于存储过程的产生式输入到语法分析器中，再根据该语法分析器将二元式序列转换成源程序的语法树。
可选地，本发明实施的处理模块根据相似度计算公式将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，公式为：
其中，T1表示所述源程序的语法树，T2表示所述模板程序的语法树；|T1|是T1的节点数；|T2|是T2的节点数；δ(T1,T2)﹦min﹛γ(S)﹜，其中γ是一个编辑操作的代价函数，S是从T1到T2的一个编辑操作序列。
可选地，本发明实施与终结符对应的γ取值为3，与非终结符对应的γ取值为1。
为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种评估源程序的方法的电子设备。
本发明实施例的一种电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的评估源程序的方法。
为实现上述目的，根据本发明实施例的又一方面，提供了一种计算机可读介质。
本发明实施例的一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的评估源程序的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比的技术手段，所以克服了现有技术仅针对最终结果进行评估，而不对计算过程进行评估的技术问题，进而达到全面的进行评估的技术效果，提高了评估的准确性和科学性，有利于对源程序进行全面的评估；通过研究存储过程的语言特点，提出适用于该语言抽象语法树的相似匹配算法，进而提高针对存储过程PL/SQL的静态的自动评估的方法。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2是根据本发明实施例的评估源程序的方法的主要流程的示意图；
图3是根据本发明实施例的评估源程序的主要流程示意图；
图4是根据本发明实施例的词法分析的主要流程的示意图；
图5是根据本发明实施例的生成语法树的主要流程的示意图；
图6是根据本发明实施例的存储过程PL/SQL语法树的主要流程的示意图；
图7是根据本发明实施例的相似性匹配的树形的示意图；
图8是根据本发明实施例的评估源程序的装置的主要模块的示意图；
图9是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1示出了可以应用本发明实施例的评估源程序的方法或评估源程序的装置的示例性系统架构100。
如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息--仅为示例)反馈给终端设备。
需要说明的是，本发明实施例所提供的评估源程的序方法一般由服务器105执行，相应地，评估源程序的装置一般设置于服务器105中。
应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
在这里，还需要对本发明中涉及的名字做出如下释义：
词法分析：词法分析可以识别出源程序中的所有语法单位，去除回车、空白字符等，检查词法错误。这些语法单位称为token，它可以分成关键字、标志符、常数、运算符和界符五种。程序通过词法分析程序输出一组二元式(token类别、token自身的值)。
语法分析：语法分析识别从词法分析器中输出的token序列是否符合语言所对应的文法，输出相应的抽象语法树。
LEX:Lexical Analyzer的简称，在计算机中LEX是一个产生词法分析器的程序。
YACC：Yet Another Compiler Compiler的简称，是一个用来生成编译器的编译器(编译器代码生成器)。
图2是根据本发明实施例的评估源程序的方法的主要流程的示意图，如图2所示，本发明实施例的一种评估源程序的方法主要包括如下步骤：
步骤S201：使用词法分析将源程序转换成二元式序列。利用词法分析的目的在于，将源程序中所有的语法单位识别出来，在本发明的实施例中，是将对应于存储过程的正则文法输入到词法分析器中，再根据该词法分析器将源程序的字符串转换成二元式序列。在本发明中使用的词法分析器是LEX。
步骤S202：使用语法分析将二元式序列转换成源程序的语法树。采用语法分析则是对通过词法分析之后的源程序的序列做出判断，判断其是否符合语言所对应的文法，本发明的实施例中，是将对应于存储过程的产生式输入到语法分析器中，再根据该语法分析器将二元式序列转换成源程序的语法树。在本发明中使用的语法分析器是YACC。
步骤S203：将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，以对比结果作为源程序的评估结果。本步骤旨在通过相似度计算公式来进行相似度对比，公式为：
其中，T1表示所述源程序的语法树，T2表示所述模板程序的语法树；|T1|是T1的节点数；|T2|是T2的节点数；δ(T1,T2)﹦min﹛γ(S)﹜，其中γ是一个编辑操作的代价函数，S是从T1到T2的一个编辑操作序列。
需要注意的是，这里实际的匹配过程是将源程序转换成语法树之后，将源程序的语法树一一与模板程序的语法树进行对比。还需要说明的是，本发明的实施例在根据词法分析将接收到的源程序转换成二元式之前，还需要将模板程序转换成语法树并进行维护(也即进行本地存储以及更新)。
此外，在本发明的使用场景中，与终结符对应的γ取值为3，与非终结符对应的γ取值为1。
图3是根据本发明实施例的评估源程序的主要流程示意图，如图3所示，本发明分为数据转换和相似性匹配两个部分，在数据转换中主要以词法分析和语法分析为主，具体的如下：
步骤一、词法分析
词法分析的任务就是要识别出源程序中的所有语法单位，去除回车、空白字符等，检查词法错误。这些语法单位称为token，它可以分成关键字、标识符、常数、运算符和界符五种。程序通过词法分析程序输出一组二元式：(token类别，token自身的值)。其中token类别是语法分析的重要信息。这里采用LEX词法分析程序生成器生成词法分析器。LEX的原理主要是正则表达式和有限状态机，具体的处理过程如图4所示。
词法分析其实就是字符串识别的过程，而正则表达式是识别字符串最好的工具。正则表达式r是由它所匹配的字符串定义的。这些字符串的集合是r生成的语言，即L(r)。组成这些字符串的元素一般是一个ascii字符集合的子集中的元素，这个子集称作字母表Σ。虽然每种语言词法分析的基本原理都一样，但针对存储过程语言特定的字母表，具体的存储过程语言在它的字母表Σ上的正则文法如表1所示。
表1 正则文法表达式
如图4所示，状态机(FA)则是一个状态转换的系统，可以用一个五元组表示：一组状态的集合K、一组输入符号结合Σ、一个映射输入符号和当前状态到下一状态的转换函数f的计算模型、初态S和终态Z。当输入符号串时，模型随即进入起始状态。它要改变到新的状态，依赖于转换函数。
假定一个输入符号，可以得到2个或者2个以上的可能状态，那么该有限自动机(即状态机)就是不确定的(NFA)(就是：非确定状态机)，反之就是确定的(DFA)(就是：确定状态机)。一个正则文法可以与一个FA等同，其转换规律已经在编译原理里说的很清楚。正则文法要先转换成NFA，再把NFA转换成DFA。那么就可以得到表1所表示的正则文法的DFA。
LEX源程序完成后就可以生成一个关于存储过程PL/SQL语言的词法分析程序。存储过程PL/SQL程序输入到词法分析程序中就会输出对应的二元式(token类别，token自身的值)序列。
其中，NFA:翻译为非确定有限状态自动机,在计算机理论中，非确定有限状态自动机是对每个状态和输入符号对可以有多个可能的下一个状态的有限状态自动机。
DFA：翻译为确定有限状态自动机,在计算机理论中，确定有限状态自动机是一个能实现状态转移的自动机。对于一个给定的属于该自动机的状态和一个属于该自动机字母表的字符，它都能根据事先给定的转移函数转移到下一个状态。
步骤二、语法分析
语法分析程序的任务是识别从词法分析器中输出的单词序列是否符合语言所对应的文法，而我们最需要的是输出相应的抽象语法树。同样这里采用贝尔实验室研制的YACC，即一种语法分析程序的生成器。使它和LEX相互配合完成从词法分析到语法分析的工作。YACC的主要原理是上下文无关文法和LALR(1)语法分析。
上下文无关文法G是一个四元组：(VT,VN,S,)。VT是终结符，VN是非终结符，S是开始符号且S∈VN。是一组产生式(产生式形如P对应α)，其中α∈(VTU VN)*。同词法分析一样这里给出存储过程PL/SQL对应的文法规则，由于存储过程PL/SQL的文法规则比较复杂，根据本发明的使用场景，这里仅列出关键的几个产生式，具体如下：
plsql_block::＝["<<"label_name">>"]
["declare"declare_spec{declare_spec}]
"begin"seq_of_statements
["exception"exception_handler{exception_handler}]
"end"[label_name]"；"
declare_spec::＝
variable_declaration|subtype_declaration|
cursor_declaration|exception_declaration|exception_pragma|record_declaration|plsql_table_declaration|
procedure_declaration|function_declaration
seq_of_statements::＝
statement"；"{statement"；"}
进一步的，LALR(1)语法分析是自顶向上的分析方法，是一种“移进—规约”的过程。寻找句柄是规约的关键，用不同的方法寻找句柄就可以获得不同的分析方法。LALR(1)语法分析法主要是通过分析表来进行规约的。
因此，总结上述步骤一和步骤二的整个生成语法树的过程如图5所示。而图6则给出语句“create procedure pro1 is begin DBMS_OUTPUT.putline(“x”)；”的语法树。
第二部分是相似性的匹配，在这里，首先要说明一下相似性匹配算法：该算法可有效解决度量两个有序树距离的问题。它把两棵树的距离定义成从一棵树转换成另外一棵树所需要的最小代价距离。设两棵有序标签树T1和T2，T2是目标树(即本发明存储的模板程序的语法树)，可以通过插入、删除和修改三种操作把T1转换成T2。S表示s1...sk的一个操作序列。γ是一个编辑操作的代价函数(如将a转换成b)，返回一个非负实数γ(a->b)。对不同树节点来说，这个函数的值不同，代价不同，所以可根据节点的重要性赋予不同的权值。扩展γ到序列S中，让T1到T2的距离定义如下：δ(T1,T2)﹦min﹛γ(S)|S是一个从T1到T2的编辑操作序列﹜。
设i是i1的祖先节点，l(i)是以第i个节点为根的最左叶子节点，forestdist(T1[l(i)..i1],T2[l(j)..j1])是两个森林之间的距离，treedist(i1,j1)是两棵树的距离，计算treedist(i,j)的公式如下：
(1)如果l(i)＝l(i1)而且l(j)＝l(j1)
forestdist(T1[l(i)..i1],T2[l(j)..j1])＝min{
forestdist(T1[l(i)..i1-1],T2[l(j)..j1])+γ(T1[i1]->∧),
forestdist(T1[l(i)..i1],T2[l(j)..j1-1])+γ(∧->T2[j1])
forestdist(T1[l(i)..i1-1],T2[l(j)..j1-1])+γ(T1[i1]->T2[j1])
}
(2)如果l(i)！＝l(i1)或者l(j)！＝l(j1)
forestdist(T1[l(i)..i1],T2[l(j)..j1])＝min{
forestdist(T1[l(i)..i1-1],T2[l(j)..j1])+γ(T1[i1]->∧),
forestdist(T1[l(i)..i1],T2[l(j)..j1-1])+γ(∧->T2[j1])
forestdist(T1[l(i)..i1-1,T2[l(j)..j1-1])+treedist(i1,j1)
}
根据以上公式，采用动态规划算法来解决距离问题。为了计算treedist(i,j)，需要提前计算所有的treedist(i1,j1)的值。当i1是l(i)到i过程中的一个节点，j1是l(j)到j过程中的一个节点，不需要单独计算treedist(i1，j1)。这些子树的距离作为计算treedist(i，j)的副产品被计算。森林的距离被存放到一个临时数组里，一旦相应的treedist计算完就释放。计算的treedist的值被放到一个永久的treedist数组里，然后就可以得到treedist(i,j)。
相似度计算公式为：
其中，T1表示所述源程序的语法树，T2表示所述模板程序的语法树；|T1|是T1的节点数；|T2|是T2的节点数；δ(T1,T2)﹦min﹛γ(S)﹜，其中γ是一个编辑操作的代价函数，S是从T1到T2的一个编辑操作序列。
根据研究可知算法的时间复杂度为：
该算法又可以分成两种对称子算法：L算法和R算法，它们采用了相反方向的分解策略。两种算法适用的情况不同，对于该应用，R算法是高效的。
其次是相似性匹配的过程，这里实际的匹配过程是将源程序转换成语法树之后，将源程序的语法树一一与模板程序的语法树进行对比。
抽取到存储过程的抽象语法树后即可进行相似性匹配。根据研究总结，可以把度量程序相似度的方法分为两类：属性计数法和结构度量技术。采用算法度量程序的结构相似性属于结构度量技术。下面来说明该应用使用R算法而不用L算法的原因和相似度计算。
前面已经提到该算法的复杂度，L算法和R算法都会有相同的最坏时间复杂度。然而，实际中可能选择公式(2)中值比较小的会更高效。R算法适合于Right branch tree(RB)右支树，即图7中(b)所展示的树。L算法适合于Left branch tree(LB)左支树，即图7中(a)所展示的树。
存储过程中包含了大量的SQL语句，经过分析，在SQL语句的抽象语法树中，度数较大的节点集中在右半部分。而且存储过程是由块结构组成的，较大的块也都集中在右半部分，这就导致转换成的二叉树偏向于RB型，所以采用R算法。下面来说明为什么语法树可以转换成二叉树来度量两棵树的距离。
这里采用孩子兄弟链表表示法来存储树结构，这种存储方法在存储节点信息的同时，附加两个分别指向该节点最左孩子和右邻兄弟的指针域。这种表示方法和二叉树的二叉链表表示完全一样。对于有序树来说每个节点只有一个最左孩子和右邻兄弟，所以每棵树和它的孩子兄弟表示法对应的二叉树是一一对应的，即一棵树和对应的二叉树是一一对应的。既然这样，就可以通过度量两棵二叉树间的距离来度量相应的两棵树距离。
根据上文中treedist(i,j)的公式，树编辑距离和γ(si)相关联，所以γ(si)的选取在一定程度决定了所计算的编辑距离的准确性。可以根据节点的类型不同来决定相应的γ(si)。通过分析得出，当把对终结符进行的操作的γ值设为3且把对非终结符进行操作的γ值设为1时，相似度的度量更加准确。由此就能得到两棵树的距离，进而根据公式(1)就可得到两棵树的相似度。
根据本发明实施例的统计呼叫详单的方法可以看出，因为采用将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比的技术手段，所以克服了现有技术仅针对最终结果进行评估，而不对计算过程进行评估的技术问题，进而达到全面的进行评估的技术效果，提高了评估的准确性和科学性，有利于对源程序进行全面的评估；通过研究存储过程的语言特点，提出适用于该语言抽象语法树的相似匹配算法，进而提高针对存储过程PL/SQL的静态的自动评估的方法。
图8是根据本发明实施例的评估源程序的装置的主要模块的示意图。如图8所示，本发明实施例的评估源程序的装置800主要包括：第一转换模块801、第二转换模块802以及处理模块803。其中：
第一转换模块801，用于使用词法分析将源程序转换成二元式序列；第二转换模块802，用于使用语法分析将二元式序列转换成源程序的语法树；处理模块803，用于将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，以对比结果作为源程序的评估结果。
可选地，本发明实施的第一转换模块801用于：将对应于存储过程的正则文法输入到词法分析器中，再根据该词法分析器将源程序的字符串转换成二元式序列。
可选地，本发明实施的第二转换模块802用于：将对应于存储过程的产生式输入到语法分析器中，再根据该语法分析器将二元式序列转换成源程序的语法树。
可选地，本发明实施的处理模块803根据相似度计算公式将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，公式为：
其中，T1表示所述源程序的语法树，T2表示所述模板程序的语法树；|T1|是T1的节点数；|T2|是T2的节点数；δ(T1,T2)﹦min﹛γ(S)﹜，其中γ是一个编辑操作的代价函数，S是从T1到T2的一个编辑操作序列。
可选地，本发明实施与终结符对应的γ取值为3，与非终结符对应的γ取值为1。
从以上描述可以看出，因为采用将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比的技术手段，所以克服了现有技术仅针对最终结果进行评估，而不对计算过程进行评估的技术问题，进而达到全面的进行评估的技术效果，提高了评估的准确性和科学性，有利于对源程序进行全面的评估；通过研究存储过程的语言特点，提出适用于该语言抽象语法树的相似匹配算法，进而提高针对存储过程PL/SQL的静态的自动评估的方法。
下面参考图9，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统900的结构示意图。图9示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图9所示，计算机系统900包括中央处理单元(CPU)901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还存储有系统900操作所需的各种程序和数据。CPU 901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。
以下部件连接至I/O接口905：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)901执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一转换模块、第二转换模块以及处理模块。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：使用词法分析将源程序转换成二元式序列；使用语法分析将二元式序列转换成源程序的语法树；将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，以对比结果作为源程序的评估结果。
根据本发明实施例的技术方案，因为采用将源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比的技术手段，所以克服了现有技术仅针对最终结果进行评估，而不对计算过程进行评估的技术问题，进而达到全面的进行评估的技术效果，提高了评估的准确性和科学性，有利于对源程序进行全面的评估；通过研究存储过程的语言特点，提出适用于该语言抽象语法树的相似匹配算法，进而提高针对存储过程PL/SQL的静态的自动评估的方法。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (12)

1.一种评估源程序的方法，所述源程序用于实现数据库的存储过程，其特征在于，该方法包括：
使用词法分析将源程序转换成二元式序列；
使用语法分析将所述二元式序列转换成所述源程序的语法树；
将所述源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，以对比结果作为所述源程序的评估结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用词法分析将源程序转换成二元式序列，包括：
将对应于所述存储过程的正则文法输入到词法分析器中，再根据该词法分析器将所述源程序的字符串转换成二元式序列。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用语法分析将所述二元式序列转换成所述源程序的语法树，包括：
将对应于所述存储过程的产生式输入到语法分析器中，再根据该语法分析器将所述二元式序列转换成所述源程序的语法树。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据相似度计算公式将所述源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，所述公式为：
其中，T1表示所述源程序的语法树，T2表示所述模板程序的语法树；|T1|是T1的节点数；|T2|是T2的节点数；δ(T1,T2)﹦min﹛γ(S)﹜，其中γ是一个编辑操作的代价函数，S是从T1到T2的一个编辑操作序列。
5.根据权利要求1或4任一项所述的方法，其特征在于，与终结符对应的γ取值为3，与非终结符对应的γ取值为1。
6.一种评估源程序的装置，其特征在于，包括：
第一转换模块，用于使用词法分析将源程序转换成二元式序列；
第二转换模块，用于使用语法分析将所述二元式序列转换成所述源程序的语法树；
处理模块，用于将所述源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，以对比结果作为所述源程序的评估结果。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一转换模块用于：
将对应于所述存储过程的正则文法输入到词法分析器中，再根据该词法分析器将所述源程序的字符串转换成二元式序列。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二转换模块用于：
将对应于所述存储过程的产生式输入到语法分析器中，再根据该语法分析器将所述二元式序列转换成所述源程序的语法树。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块根据相似度计算公式将所述源程序的语法树与存储的模板程序的语法树进行相似度对比，所述公式为：
其中，T1表示所述源程序的语法树，T2表示所述模板程序的语法树；|T1|是T1的节点数；|T2|是T2的节点数；δ(T1,T2)﹦min﹛γ(S)﹜，其中γ是一个编辑操作的代价函数，S是从T1到T2的一个编辑操作序列。
10.根据权利要求6或9任一项所述的装置，其特征在于，与终结符对应的γ取值为3，与非终结符对应的γ取值为1。
11.一种评估源程序的电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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