Store sprogmodeller (LLM'er) som GPT-4 er i stigende grad blevet anvendt til at automatisere forskellige kodningsopgaver i Python, der tilbyder effektivitet og lethed i udførelsen af komplekse eller gentagne programmeringsaktiviteter. Følgende er eksempler i den virkelige verden og typiske scenarier, hvor LLM'er er blevet anvendt til at automatisere kodning af arbejdsgange ved hjælp af Python:
En almindelig applikation er at automatisere konvertering og håndtering af dataformater. For eksempel beskæftiger brugerne sig med HTML -tabeller og er nødt til at omdanne dem til JSON -filer for let at manipulere eller genbruge dataene andre steder. Ved at beskrive det nøjagtige input (en HTML -tabel) og den ønskede output (en JSON -fil), kan en LLM generere Python -scripts automatisk, der håndterer parsing af HTML og strukturere dataene i JSON -format. Dette fjerner behovet for manuel kodning og giver endda ikke-programmerere mulighed for at udføre sådanne transformationer effektivt. Tilsvarende er udtrækning af specifikke oplysninger, som e -mail -adresser fra en tekstfil, en anden hyppig automatiseringsopgave. Tilvejebringelse af en prompt, der beder om et Python -script til at identificere og indsamle e -mail -adresser ved hjælp af regelmæssige udtryk, gør det muligt for LLM at generere specialiseret kode til at automatisere denne ekstraktion og gemme resultaterne i et brugbart format.
En anden værdifuld anvendelse af LLM'er er i automatiseringen af analyse af undersøgelsessvar, der er gemt i CSV -filer. For eksempel er tælling af forekomster af svar som "ja" eller "nej" på bestemte spørgsmål en kedelig opgave, når det udføres manuelt. Ved at instruere en LLM til at fremstille Python -kode, der læser CSV og stemmer overens med undersøgelsessvarene, får en bruger en øjeblikkelig løsning, der ellers ville kræve programmeringskendskab og tid til at udvikle sig. Dette mønster af brug af LLM'er til at generere kode til enkel datasmataration eller transformationsopgaver er udbredt i administrative og analytiske sammenhænge.
Udviklere har også brugt LLM'er til at fremskynde skrivning af brugerdefinerede Python -funktioner til mere avancerede og specifikke formål. En detaljeret hurtig, der specificerer funktionssignaturen og opførslen, giver ofte funktionel kode hurtigt. For eksempel involverede en arbejdsgang med anmodning om en asynkron python -funktion for at downloade en fil til et midlertidigt bibliotek, verificere dens størrelse og bekræfte gyldighedskontroller ved hjælp af SQLite -kommandoer. LLM producerede koden hurtigt, hvilket sparede betydelig tid sammenlignet med manuelt at undersøge og implementere den nøjagtige funktionalitet. Dette eksempel viser, hvordan LLM'er kan fungere som digitale kodningsassistenter, hurtigt oversætte beskrivelser på højt niveau til arbejde, testede funktioner, der er optimeret til bestemte biblioteker som Asyncio og HTTPX.
Testning og valideringskodegenerering er et andet område, hvor LLM'er skinner. Efter at have genereret hovedkoden beder udviklere ofte LLM om at skrive enhedstest ved hjælp af populære rammer som Pytest. Denne tandem -generation sikrer, at den automatiserede kode ikke kun produceres, men også leveres med verifikationsprocedurer, øger pålideligheden og fremskynder softwareudviklingslivscyklussen. LLM's evne til at huske fælles bedste praksis, håndtere undtagelsesscenarier og tilføje dokumentation forbedrer kodekvaliteten yderligere.
Forskning i automatiseret kodeændring og refactoring fremhæver også kraften i LLMS. Værktøjer som Pycraft bruger LLM'er til at generere flere kodevarianter til givne programmeringsprog, der dækker usete varianter med forskellige syntaktiske stilarter. Denne tilgang letter automatiserede kodemodifikationer, fejlfastsættelse og refactoring, der tilpasser sig udviklerens intention, samtidig med at det sikrer korrekthed og anvendelighed. Ved at anvende statiske og dynamiske test filtrerer systemet nyttige varianter fra fejlagtige, og viser, hvordan LLM'er kan automatisere komplekse softwaretekniske opgaver ud over at skrive isolerede scripts.
På automatisering af arbejdspladsen har mange udnyttet LLM'er til rutinemæssige, men effektive opgaver. Eksempler, der er rapporteret i professionelle miljøer, inkluderer automatisering af ekstraktion af URL'er eller andre metadata fra forpligtelse af historier i kodepositorier, generering af rapporter og oprettelse af administrative scripts, der forenkler daglige drift. Ved at kombinere LLM-genererede Python-scripts med eksisterende data og kodeaktiver rapporterer brugerne betydelige tidsbesparelser og forbedret effektivitet, hvilket ofte imponerer kolleger med den raffinement af de automatiserede løsninger, der er produceret ved hjælp af naturlige sprog promp.
Desuden implementerer nogle projekter store actionmodeller (LAMS), hvor brugere definerer brugerdefinerede Python -handlinger integreret med LLM'er til at udføre lagdelte og komplekse opgaver. Disse Python-kodede moduler giver ikke-eksperter til at påkalde sofistikeret funktionalitet blot ved at bruge naturlige sprogkommandoer medieret gennem LLM'er, hvilket udvides omfanget af automatisering til forskellige problemdomæner. Almindeligt anvendte python -pakker i disse scenarier inkluderer Beautifulsoup til skrabning, urllib3, anmodninger om HTTP -opkald og Pyyaml om konfigurationshåndtering.
En anden praktisk verden er oprettelsen af agenter, der genererer, udfører, verificerer og debug -kode automatisk. Systemer, der kombinerer LLM'er med eksekveringsmiljøer, skaber cykliske arbejdsgange, hvor agenten skriver kode for at løse en given opgave, kører den for at kontrollere for succes eller fejl, og om nødvendigt reviderer iterativt koden, indtil det tilsigtede resultat er opnået. Disse automatiserede kodegenererings- og feedback-løkker eksemplificerer, hvordan LLM'er udvider deres anvendelighed fra standalone kodeskrivning til komplet automatisering af opgaver med minimal menneskelig tilsyn.
Sammenfattende inkluderer eksempler på virkelige verdener på automatisering af kodningsopgaver med LLM'er i Python:
- Omdannelse af strukturerede data som HTML -tabeller til JSON.
- Uddrag specifikke oplysninger såsom e -mails fra tekstfiler.
- Opsummering eller tælling af svar inden for CSV-baserede undersøgelsesdata.
- Generering af komplekse asynkrone funktioner med validering og fejlhåndtering.
- Skrivning af enhedstests automatisk for at verificere genereret kode.
- Automatisering af kode refactoring og fejlrettelser ved hjælp af generering af syntaktiske varianter.
- Uddrag af URL'er eller metadata fra versionskontrolsystem Forpligtende historier.
-Implementering af brugerjustomiserbare handlingsmoduler i LLM-drevne automatiseringsrammer.
-Implementering af kodegenerering-eksekutions-debugging-agenter, der autonomt forfiner deres output.