Grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4 zijn in toenemende mate gebruikt om verschillende coderingstaken in Python te automatiseren, en biedt efficiëntie en gemak bij het uitvoeren van complexe of repetitieve programmeeractiviteiten. De volgende voorbeelden van real-world en typische scenario's waarbij LLM's zijn toegepast om coderingsworkflows te automatiseren met behulp van Python:
Een gemeenschappelijke toepassing is het automatiseren van de conversie en het omgaan met gegevensformaten. Gebruikers behandelen bijvoorbeeld HTML -tabellen en moeten ze omzetten in JSON -bestanden om de gegevens gemakkelijk elders te manipuleren of opnieuw te gebruiken. Door de exacte invoer (een HTML -tabel) en de gewenste uitvoer (een JSON -bestand) te beschrijven, kan een LLM Python -scripts automatisch genereren die de HTML verwerken en de gegevens in JSON -indeling structureren. Dit verwijdert de noodzaak van handmatige codering en stelt zelfs niet-programmeurs in staat dergelijke transformaties effectief uit te voeren. Evenzo is het extraheren van specifieke informatie, zoals e -mailadressen uit een tekstbestand, een andere frequente automatiseringstaak. Het verstrekken van een prompt die vraagt om een Python -script om e -mailadressen te identificeren en te verzamelen met behulp van reguliere expressies, stelt de LLM in staat om gespecialiseerde code te genereren om deze extractie te automatiseren en de resultaten op te slaan in een bruikbaar formaat.
Een ander waardevol gebruik van LLMS is in de automatisering van het analyseren van enquête -antwoorden die zijn opgeslagen in CSV -bestanden. Bijvoorbeeld het tellen van antwoorden zoals "ja" of "nee" over bepaalde vragen is een vervelende taak wanneer het handmatig wordt uitgevoerd. Door een LLM te instrueren om Python -code te produceren die de CSV leest en de reacties van de enquête opdraagt, krijgt een gebruiker een onmiddellijke oplossing die anders kennis en tijd zou vereisen om te ontwikkelen. Dit patroon van het gebruik van LLMS om code te genereren voor eenvoudige gegevensoverzicht of transformatietaken is wijdverbreid in administratieve en analytische contexten.
Ontwikkelaars hebben ook LLMS gebruikt om het schrijven van aangepaste Python -functies te versnellen voor meer geavanceerde en specifieke doeleinden. Een gedetailleerde prompt die de functie -handtekening en gedrag opgeeft, levert vaak snel functionele code op. Eén workflow omvat bijvoorbeeld het aanvragen van een asynchrone Python -functie om een bestand naar een tijdelijke map te downloaden, de grootte te verifiëren en geldigheidscontroles te bevestigen met behulp van SQLite -opdrachten. De LLM produceerde de code snel en bespaarde aanzienlijke tijd in vergelijking met het handmatig onderzoeken en implementeren van de precieze functionaliteit. Dit voorbeeld laat zien hoe LLMS kan fungeren als digitale codering-assistenten, waardoor snel beschrijvingen op hoog niveau worden vertaald in werkende, geteste functies die zijn geoptimaliseerd voor bepaalde bibliotheken zoals Asyncio en HTTPX.
Testen- en validatiecode -generatie is een ander gebied waar LLMS glanst. Na het genereren van de hoofdcode, vragen ontwikkelaars vaak de LLM om eenheidstests te schrijven met behulp van populaire frameworks zoals Pytest. Deze tandemgeneratie zorgt ervoor dat de geautomatiseerde code niet alleen wordt geproduceerd, maar wordt ook geleverd met verificatieprocedures, waardoor de betrouwbaarheid wordt vergroot en de levenscyclus van de softwareontwikkeling wordt versneld. Het vermogen van de LLM om gemeenschappelijke best practices te onthouden, uitzonderingsscenario's te verwerken en documentatie toe te voegen, verbetert de codekwaliteit verder.
Onderzoek naar geautomatiseerde codewijziging en refactoring benadrukt ook de kracht van LLMS. Tools zoals Pycraft gebruiken LLMS om meerdere codevarianten te genereren voor gegeven programmeeridiomen, die ongeziene varianten met verschillende syntactische stijlen bedekken. Deze aanpak vergemakkelijkt geautomatiseerde codemodificaties, bugfixing en refactoring die zich aanpassen aan de intentie van de ontwikkelaar en tegelijkertijd correctheid en toepasbaarheid waarborgen. Met behulp van statische en dynamische tests filtert het systeem nuttige varianten van onjuiste, en presenteerden hoe LLMS complexe software -engineeringtaken kan automatiseren die verder gaan dan het schrijven van geïsoleerde scripts.
In de werkplekautomatisering hebben velen LLM's gebruikt voor routinematige maar impactvolle taken. Voorbeelden gerapporteerd in professionele omgevingen omvatten het automatiseren van de extractie van URL's of andere metagegevens uit commit -geschiedenissen in code -repositories, het genereren van rapporten en het maken van administratieve scripts die de dagelijkse bewerkingen vereenvoudigen. Door door LLM gegenereerde Python-scripts te combineren met bestaande gegevens en code-activa, melden gebruikers aanzienlijke tijdbesparingen en verbeterde efficiëntie, die vaak indruk maken op collega's met de verfijning van de geautomatiseerde oplossingen die worden geproduceerd met behulp van natuurlijke taalprompts.
Bovendien implementeren sommige projecten grote actiemodellen (LAM's) waarbij gebruikers aangepaste python -acties definiëren die zijn geïntegreerd met LLMS om gelaagde en complexe taken uit te voeren. Deze python-gecodeerde modules geven niet-experts in staat om geavanceerde functionaliteit op te roepen, simpelweg door gebruik te maken van natuurlijke taalopdrachten gemedieerd door LLMS, waardoor de reikwijdte van automatisering wordt vergroot tot gevarieerde probleemdomeinen. Veelgebruikte Python -pakketten in deze scenario's zijn BeautifulSoup voor schrapen, urllib3, aanvragen voor HTTP -oproepen en pyyaml voor configuratieafhandeling.
Een ander praktisch rijk is het creëren van agenten die automatisch code genereren, uitvoeren, verifiëren en debuggen. Systemen die LLM's combineren met uitvoeringsomgevingen maken cyclische workflows waarbij de agent code schrijft om een bepaalde taak op te lossen, voert deze uit om te controleren op succes of fout, en indien nodig herzien de code totdat het beoogde resultaat is bereikt. Deze geautomatiseerde code-generatie en feedbacklussen zijn voorbeeld hoe LLMS hun bruikbaarheid uitbreidt van het schrijven van zelfstandige code om taakoplossende automatisering te voltooien met minimaal menselijk toezicht.
Samenvattend zijn real-world voorbeelden van het automatiseren van coderingstaken met LLMS in Python:
- Gestructureerde gegevens zoals HTML -tabellen transformeren in JSON.
- Het extraheren van specifieke informatie zoals e -mails uit tekstbestanden.
- Samenvatten of tellen van antwoorden binnen op CSV gebaseerde enquêtegegevens.
- Het genereren van complexe asynchrone functies met validatie en foutafhandeling.
- Automatisch schrijven van eenheidstests om gegenereerde code te verifiëren.
- Refactoring van codes en bugfixes automatiseren met behulp van het genereren van syntactische varianten.
- URL's of metadata uit het extraheren van een versie van het versiebeheersysteem dat geschiedenissen heeft.
-Implementatie van gebruikers-customiseerbare actiemodules in LLM-aangedreven automatiseringskaders.
-Implementeren van code-generatie-uitvoering-debugging-agenten die hun uitgangen autonoom verfijnen.