Python代码质量评估数据集PythonCodeQualityAssessment-ranimmhisham
数据来源：互联网公开数据
标签：代码质量, Python, 静态分析, 代码审查, 机器学习, 软件工程, 异常检测, 代码规范
数据概述：
该数据集包含用于评估Python代码质量的样本，记录了Python代码片段及其相关属性，可用于代码质量分析、缺陷检测和代码规范性检查。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态代码样本。
地理范围：数据不涉及地理范围，主要关注代码本身。
数据维度：数据集包含“original_code”（原始Python代码）和“Und: 1-Und: 2”（未知字段，可能与代码质量评估结果或特征有关）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为new_pycsv，便于代码分析和数据处理。
来源信息： 数据来源于Python代码示例，包含代码本身及其属性，已进行初步处理和结构化。
该数据集适合用于Python代码质量评估、静态代码分析和机器学习模型的训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于软件工程、代码质量分析和机器学习等领域的学术研究，如代码缺陷预测、代码风格分析、代码可读性评估等。
行业应用：为软件开发行业提供数据支持，尤其适用于自动化代码审查工具、代码质量检测工具的开发与改进。
决策支持：支持软件开发团队的代码质量管理和持续集成/持续部署（CI/CD）流程优化。
教育和培训：作为软件工程、Python编程等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解代码质量的重要性。
此数据集特别适合用于探索代码特征与代码质量之间的关系，帮助用户构建代码质量评估模型，提高代码的可靠性和可维护性。
