Didelių kalbos modeliai (LLM) gali būti veiksmingai naudojami norint automatizuoti įprastas kodavimo užduotis Python'e, pasinaudojant jų galingu natūralios kalbos supratimu ir kodų generavimo galimybėmis. LLMS, tokios kaip „Openai“ GPT, „Google's Gemini“ ir kiti, teikia virtualią asistento panašią „Python“ kūrėjų patirtį, kuri gali padėti pagreitinti ir supaprastinti daugelį programavimo aspektų, įskaitant kodavimą, derinimą, dokumentavimą ir kodo optimizavimą. Čia yra išsami LLMS apžvalga, kaip LLMS gali būti naudojama automatizuoti įprastas „Python“ kodavimo užduotis, pateikiant pavyzdžius ir praktinius metodus.
automatiškai generuojančio įprastą kodą
Vienas iš labiausiai paplitusių LLMS naudojimo būdų kuriant „Python“ yra automatiškai generuoti pasikartojantį ir katilinės kodą. Daugelyje programavimo užduočių reikia pakartotinai rašyti panašias struktūras, tokias kaip klasės šablonai, įvesties patvirtinimo kodas, API maršruto tvarkytojai ar paprastos naudingumo funkcijos. Užuot rašę juos rankiniu būdu, kūrėjai gali apibūdinti norimą funkcionalumą paprastoje anglų kalboje, o LLM generuoja švarius ir funkcinius „Python“ kodo fragmentus.
Pvz., Galite paprašyti asistento sukurti „Python“ klasę su tam tikromis savybėmis ir metodais arba sugeneruoti kolbos API kelią, skirtą tvarkyti HTTP POST užklausas. LLM sukurs visą kodą pagal jūsų natūralios kalbos raginimą. Tai labai sumažina laiką, praleidžiamą rašant bazinį kodą, ir leidžia kūrėjams sutelkti dėmesį į sudėtingesnes problemas.
Čia yra tipinė sąveika:
- PRAŠYMAS: „Parašykite„ Python “funkciją, kad apskaičiuotumėte junginių palūkanas naudodami pagrindinę, normą ir laiką“.
- LLM išvestis: funkcija, kuri priima įvestis ir grąžina apskaičiuotą palūkaną, iškart paruošta paleisti ar integruoti.
Duomenų apdorojimo ir transformacijos automatizavimas
LLMS tobulėja kurdami „Python“ scenarijus, kurie tvarko įprastas duomenų apdorojimo užduotis, tokias kaip analizės failai, duomenų formatų keitimas, informacijos ištraukimas ir rezultatų apibendrinimas. Pavyzdžiui, jei jums reikia konvertuoti HTML lentelę į JSON failą, iš tekstinio failo ištraukite el. Pašto adresus, naudojant įprastas išraiškas, arba skaičiuojant konkrečius CSV duomenų apklausos atsakymus, LLMS gali sukurti kodą, kuris greitai atlieka šias užduotis, remiantis išsamiu užduoties aprašymu.
LLM paskyrimas su aiškiu įvesties ir išvesties reikalavimais padeda sukurti tikslų kodą. Pavyzdžiui:
- Reikia: „Ištraukite visus el. Pašto adresus iš tekstinio failo ir išsaugokite juos naujame faile“.
- sugeneruotas „Python“ scenarijus apimtų failo skaitymas, „Regex“ naudojimas el. Laiškams surasti ir rezultatų rašymas - visi, jei koderyje nereikia patys rašyti „Regex“ išraiškų.
derinimo ir trikčių šalinimo kodas
LLMS yra galingi įrankiai, skirti automatiškai nustatyti ir ištaisyti „Python“ kodo klaidas. Galite pateikti savo kodą kartu su klaidų pranešimais ar „Trackeback“ informacija, o LLM gali tiksliai nustatyti galimas klaidas, paaiškinti klaidos pobūdį paprasta kalba ir pasiūlyti ar pateikti pataisytą kodą. Tai apima ir sintaksės klaidas, ir logines klaidas, kurios gali sukelti vykdymo laiko problemas.
Pvz., Maitinus LLM, kodo fragmentas, sukeliantis padalijimą nuliau, gali paskatinti pridėti patikrinimus, išvengiant nulinių vardiklių ar teisingų kilpos sąlygų. Šis neatidėliotinas atsiliepimas yra labai naudingas tiek pradedantiesiems, tiek ekspertams ir žymiai sumažina derinimo laiką.
Kodo skaitomumo ir dokumentacijos tobulinimas
Įprastinės kodavimo užduotys dažnai apima komentarų ir dokumentų rašymą, kuris gali būti nuobodus. LLMS gali automatizuoti prasmingų dokumentų pridėjimą prie funkcijų, įterptų komentarus į sudėtingus kodo skyrius ir bendrą performatą, kad būtų geriau skaitomumas. Paprasčiausiai paprašę LLM pakomentuoti ar performatuoti kodą, kūrėjai gauna išvestį, kuri padeda ateityje prižiūrėti be rankinių pastangų.
Pavyzdžiui:
- Reikia: „Pridėkite aprašomuosius komentarus prie šios„ Python “funkcijos ir pertvarkykite ją, kad būtų galima skaitomumą“.
- LLM išvestis: anotuotas kodas su kiekvieno žingsnio paaiškinimais ir nuoseklia įtrauka.
kodo reagavimo ir optimizavimo pasiūlymai
LLMS gali pasiūlyti esamo kodo patobulinimus, kad jis taptų efektyvesnis ar idiomatiškas. Jie gali rekomenduoti naudoti „Python“ bibliotekas ar kalbos funkcijas, kurios optimizuoja našumą ir skaitomumą. Ši galimybė padeda automatizuoti įprastą kodų peržiūros ir patobulinimo užduotį, nereikalaujant žmonių apžvalgininko už kiekvieną pakeitimą.
integruoti į plėtros darbo eigą
Norint maksimaliai padidinti naudingumą, LLMS, skirtas „Python“ kodavimui, gali būti integruotas į kūrimo įrankius ar darbo eigas per API. Kūrėjai gali kurti komandinės eilutės sąsajas arba integruoti padėjėjus į kodų redaktorius ir IDE, kad būtų galima interaktyviai paskatinti kodo generavimą ar derinimo patarimus, todėl virtualus asistentas yra neatsiejama dienos kodavimo dalis.
Pvz., Paprastas „Python“ scenarijus, veikiantis kaip LLM API komandų eilutės klientas, galėtų leisti kūrėjams:
- Įveskite natūralios kalbos raginimus, apibūdinančius kodavimo užduotis.
- Gaukite „Python“ kodo fragmentus ar paaiškinimus akimirksniu.
- Nukopijuokite, modifikuokite ir sklandžiai naudokite kodą.
Ši sąranka iš tikrųjų sukuria individualizuotą kodavimo asistentą, kuris sumažina rankinio spausdinimo, pasikartojančio kodavimo ir ilgo paieškos laiko.
Praktiniai automatinių kodavimo užduočių pavyzdžiai naudojant LLMS
- API kūrimas: automatiškai sugeneruokite kolbos arba „Django“ maršruto tvarkytojus, įskaitant įvesties patvirtinimą ir atsakymo formatavimą iš paprastų užduočių aprašymų.
- Failų analizė: parašykite „Python“ scenarijus, kad skaitytumėte „Excel“, CSV ar JSON failus ir ištraukite arba apibendrintumėte duomenis.
- Kodo fragmento generavimas: sukurkite naudingumo funkcijas, tokias kaip žodynų sąrašų rūšiavimas pagal konkrečius raktus, styginių manipuliavimo funkcijas ar matematinius skaičiavimus.
- Testavimo kodas: generuokite esamų funkcijų vienetų testus, kad būtų galima automatizuoti bandymo aprėptį.
- Duomenų ženklinimas: Padėkite paruošti pažymėtus duomenų rinkinius automatiškai generuodami etiketes ar žymas, remiantis aprašymais.
saugiai nustatyti ir naudoti LLM
Nors LLMS teikia „Python“ kodą, vartotojai turi turėti tinkamai sukonfigūruotą „Python“ aplinką, kad galėtų vykdyti scenarijus. Tai apima būtinų bibliotekų ar modulių, nurodytų sugeneruotame kode, diegimą. Jei sugeneruotame scenarijuje naudojama trečiųjų šalių biblioteka, kuri nėra įdiegta, programa padidins klaidas, todėl įdiekite reikiamas bibliotekas arba paprašykite LLM generuoti kodą tik naudojant standartinius bibliotekų modulius.
Prieš naudodami jį gamyboje, svarbu kruopščiai išbandyti visą sugeneruotą kodą, kad būtų išvengta galimų klaidų ar loginių klaidų. LLM geriausiai naudojamos tiksliai apibrėžtoms ir nekritinėms užduotims, nebent kodas būtų atidžiai peržiūrimas.
apribojimai ir geriausia praktika
- Užduočių apimtis: LLM geriausiai veikia su aiškiomis, paprastomis užduotimis ir gali kovoti su neaiškia ar ypač sudėtinga logika.
- Reikia inžinerija: sugeneruoto kodo kokybė labai priklauso nuo to, kaip gerai vartotojas apibūdina užduotį. Konkrečios instrukcijos apie įvesties formatus, numatomą išvestį ir bet kokie apribojimai pagerina rezultatus.
- Saugumas ir privatumas: venkite naudoti LLM kodo generavimui, kuris tvarko neskelbtinus duomenis arba reikalauja griežtų saugumo priemonių be rankinės peržiūros.
- Žmogaus priežiūra: prieš naudojimą visada peržiūrėkite sugeneruotą teisingumo, efektyvumo ir saugumo kodą.
Kaip pradėti automatizuoti naudojant LLMS „Python“
1. Pasirinkite LLM teikėją su „Python API“ palaikymu.
2. Nustatykite savo „Python“ aplinką naudodami būtinas bibliotekas, tokias kaip „užklausos“ API skambučiams.
3. Parašykite minimalų scenarijų, kuris siunčia užduočių raginimus LLM ir apdoroja gautus kodo fragmentus.
4. Eksperimentuokite su skirtingais greitais stiliais, kad surastumėte tai, kas generuoja geriausią jūsų poreikių kodą.
5. Palaipsniui įtraukite asistentą į savo kasdienį darbo eigą, kad atliktumėte tokias užduotis kaip kodo generavimas, derinimas ir dokumentacija.