python

Как создать и исследовать лог процесса выполнения программы

  • суббота, 15 октября 2022 г. в 00:43:25
https://habr.com/ru/post/693442/
  • Python
  • Анализ и проектирование систем
  • Data Mining


Анализ исходного кода - давно зарекомендовавшая себя практика для выявления отклонений до выхода приложения на рынок. Проверка на уязвимости, program understanding, поиск логических ошибок в использовании библиотек, code review и многие другие методы статического, динамического и ручного анализа кода широко применяются во многих компаниях занимающихся разработкой программ. 

В службе аудита нашей компании также обращают внимание на методы анализа кода и недавно было проведено соревнование между филиалами по применению этих методов на одном из разработанных приложений.

В этой статье поделимся практикой исследования кода приложения, которую мы использовали для подготовки нашего решения в этом соревновании.

Чтобы не использовать код внутреннего приложения, для примера возьмем одну из старых задач по анализу данных кадастровых участков на сайте Росреестра. У нас был список номеров, по которым необходимо было найти адрес, проверить наличие и посчитать занимаемую площадь зданий на участке. Используя библиотеки selenium и opencv мы написали программу для сбора информации и расчёта необходимых параметров участка. Код этого приложения мы и попробуем исследовать при помощи нестандартного метода используя лог запуска приложения и построенный на его основе граф.

Для проведения исследования процесса выполнения программы необходимо получить лог файл запуска блоков кода. Можно добавить блок с логгером в каждый конструктор каждого создаваемого класса, но этот метод не подходит, так как нежелательно менять исходный код исследуемого приложения. Для анализа необходимо записать время запуска и время окончания запуска функции конструктора - для этого можно воспользоваться декоратором. Декоратор – это специальная функция, которая позволяет расширить функциональность кода без его изменения.

Для исследуемой программы создадим новый модуль, в котором объявим функцию декоратор. На вход подается функция, которую необходимо расширить, а внутри объявляется еще одна функция которая будет содержать логику. В данном случае это вызов метода записи информации в лог файл:

import logging
import logging
import datetime

def log(func):
    def wrapper():
        logging.info("{};{};{};{}".format(datetime.datetime.now(), func.__module__, func.__name__, "func start"))
        func()
        logging.info("{};{};{};{}".format(datetime.datetime.now(), func.__module__, func.__name__), "func end")
    return wrapper
После этого просто подключаем модуль и используем декоратор для конструкторов наших классов:
import selenium
from selenium import webdriver
import os
import screenShot
import LogDecorator

class Map:
    @log #Вызов декоратора
    def __init__(self, webDriver, registryNumber):
        self.driver = webDriver
        self.registryNumber = str(registryNumber)

    def getScreenShot(self, registryNumber):

Теперь запустив программу, используя подборку кадастровых номеров, мы получим дата сет адресов и площадей кадастровых участков и лог запуска. С последним будем работать далее для исследования.

Так как формат лога в функции декоратора был составлен таким образом, чтобы без проблем перевести файл лога в csv - переводим файл и используя методы библиотеки pandas создаем на его основе дата фрейм:

import pandas as pd
# Загрузка лога в дата фрейм
# Для того чтобы построился граф надо переименовать колонки с параметрами в определенные библиотекой форматы:
# case:concept:name - номер кейса
# concept:name- наименование события
# time:timestamp - время события

df = pd.read_csv("./log_cad.csv") 
df['dt_call']= pd.to_datetime(df['dt_call'])
df.rename(columns = {'dt_call': 'time:timestamp', 'iter':'case:concept:name'})
df['concept:name'] = df[['method', 'module', 'status']].agg(':'.join, axis=1)
df.head()

Далее используя библиотеку pm4py конвертируем дата фрейм в лог событий и используя эвристический алгоритм строим граф процесса:

import pm4py as pm

df = pm4py.format_dataframe(df, case_id='case:concept:name', activity_key='concept:name', timestamp_key='time:timestamp')
event_log = pm4py.convert_to_event_log(df)
heu_net = pm4py.discover_heuristics_net(event_log, dependency_threshold=0.99)
pm4py.view_heuristics_net(heu_net)

По графу процесса видно, что несколько классов были инициализированы несколько раз, если посмотреть на код, то можно увидеть, что классы Map и Filter инициализируются с различными параметрами, что не является отклонением в данном случае, а вот класс ScreenShot выбивается из общей структуры кода и вызывается несколько раз без необходимости:

def cropScreenShot(self, imageLinks):
        images = []
        for imageLink in imageLinks:
            imageShot = screenShot.Image()
            img = imageShot.cropImage(imageLink)
            images.append(img)
        return images

Данный метод можно использовать как дополнительный контроль, чтобы сохранять логику работы приложения и обезопасить себя от логических ошибок при написании кода.

Решая задачу соревнования данным методом нам удалось найти несколько кейсов по вызову конструктора внутри цикла, а также некоторые неисполняемые части кода. 

Предлагаем всем желающим попробовать применить этот метод и поделиться своими исследованиями в комментариях