[Paper] 类型与依赖的协同演化：面向仓库级 Python 代码的类型推断

Source: arXiv - 2512.21591v1

概览

本文介绍了 Co‑Evolution of Types and Dependencies (CoTyDe)，这是一种利用大型语言模型（LLM）在整个 Python 代码库中推断类型的新技术——不仅限于单个文件或函数。通过对对象及其类型关系的共同演化进行建模，CoTyDe 大幅提升了仓库级别类型注解的准确性，这一直是大规模 Python 项目的痛点。

关键贡献

• Entity Dependency Graph (EDG)： 一种新颖的图表示，捕获仓库中对象、函数及其跨模块的类型依赖。
• Iterative Co‑evolution Inference： 类型和依赖在多轮迭代中共同细化，使得早期的猜测能够影响后续的推断，反之亦然。
• Type‑Checker‑in‑the‑Loop： 集成的静态类型检查器在每一步推断后进行验证，自动纠正错误并防止错误传播。
• Empirical Validation： 在 12 个真实的 Python 仓库上进行评估，较最强的已有工具实现 27 % 的 TypeSim 提升 和 40 % 的 TypeExact 提升，同时消除 92.7 % 的新引入类型错误。

方法论

1. 图构建：

   • 解析整个代码库以提取 实体（类、函数、变量）。
   • 构建 EDG，其中节点是实体，边表示 “使用”、 “继承” 或 “调用” 关系，并结合任何已有的类型提示进行丰富。

2. LLM‑驱动的推理循环：

   • 将每个节点（及其局部图上下文）输入预训练的 LLM（例如 GPT‑4），让其提出候选类型。
   • 在 EDG 中更新该节点的类型注解。

3. 协同进化周期：

   • 在一轮 LLM 预测后，对部分注解的代码运行静态类型检查器（例如 mypy）。
   • 检查器报告冲突；这些冲突作为纠正提示反馈给 LLM，促使其修正有问题的节点。
   • 重复执行，直至图稳定（无新冲突）或达到最大迭代次数。

4. 最终验证：

   • 对整个代码库进行完整的类型检查，以计算最终的 TypeSim（与真实类型的语义相似度）和 TypeExact（完全匹配）得分。

结果与发现

• 迭代共演化降低了级联错误：每一次修正都会缩小后续推断的搜索空间。
• EDG 使 LLM 能够推理 全局 关系（例如，在多个模块中使用的类），而不是孤立的代码片段，这解释了性能的大幅提升。
• 运行时开销适中：平均而言，处理一个包含 500 个文件的仓库约需 15 分钟（单 GPU），因此该方法可用于 CI 流水线。

实际意义

• 对遗留代码的自动注解： 团队可以在现有单体项目上运行 CoTyDe，生成高质量的类型提示，从而开启静态分析、IDE 自动补全以及更安全的重构。
• CI/CD 集成： 由于该工具生成的输出已经通过类型检查器验证，可作为 CI 流水线中的门禁，强制执行类型安全，无需人工审查。
• 改进工具生态系统： IDE 和 linter 可以使用生成的存根文件提供更好的诊断，减少因“动态类型惊喜”导致的运行时崩溃。
• 促进向 Typed Python 的迁移： 想要采用 typing 为主的代码库（例如用于 mypy 严格模式或 Pyright）的项目，将获得坚实的起点，使迁移工作量降低一个数量级。

限制与未来工作

• LLM 依赖性： 推断类型的质量取决于底层的 LLM；较小或开源的模型可能达不到报告的提升效果。
• 对超大仓库的可扩展性： 虽然 15 分钟对中等规模的代码库来说是可接受的，但文件数以万计的仓库可能需要图划分或分布式推断。
• 处理动态元编程： 大量使用 exec、eval 或运行时属性注入仍然给静态图构建带来挑战。
• 未来方向： 作者计划 (1) 探索模型无关的提示策略，以降低对专有 LLM 的依赖，(2) 集成增量图更新以支持持续开发，(3) 通过静态‑动态混合分析扩展 EDG，以捕获运行时生成的类型。

作者

• Shuo Sun
• Shixin Zhang
• Jiwei Yan
• Jun Yan
• Jian Zhang

论文信息

• arXiv ID: 2512.21591v1
• 类别: cs.SE
• 发布时间: 2025年12月25日
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