Store språkmodeller (LLM) som GPT-4 har i økende grad blitt ansatt for å automatisere forskjellige kodingsoppgaver i Python, og tilbyr effektivitet og enkel å utføre komplekse eller repeterende programmeringsaktiviteter. Følgende er eksempler i den virkelige verden og typiske scenarier der LLM-er har blitt brukt for å automatisere kodende arbeidsflyter ved bruk av Python:
En vanlig applikasjon er å automatisere konvertering og håndtering av dataformater. For eksempel takler brukere HTML -tabeller og trenger å transformere dem til JSON -filer for enkelt å manipulere eller gjenbruke dataene andre steder. Ved å beskrive den eksakte inngangen (en HTML -tabell) og ønsket utgang (en JSON -fil), kan en LLM generere Python -skript automatisk som håndterer analysering av HTML og strukturerer dataene i JSON -format. Dette fjerner behovet for manuell koding og lar selv ikke-programmerere utføre slike transformasjoner effektivt. Tilsvarende er det en hyppig automatiseringsoppgave. Å gi en ledetekst som ber om et Python -skript for å identifisere og samle e -postadresser ved hjelp av vanlige uttrykk, gjør at LLM kan generere spesialisert kode for å automatisere denne ekstraksjonen og lagre resultatene i et brukbart format.
En annen verdifull bruk av LLM -er er i automatiseringen av analyse av undersøkelsesresponser som er lagret i CSV -filer. For eksempel er det en kjedelig oppgave å telle forekomster av svar som "ja" eller "nei" på spesielle spørsmål er en kjedelig oppgave når du gjøres manuelt. Ved å instruere en LLM om å produsere Python -kode som leser CSV og stemmer for undersøkelsesresponsene, får en bruker en umiddelbar løsning som ellers vil kreve programmeringskunnskap og tid til å utvikle seg. Dette mønsteret med å bruke LLM -er for å generere kode for enkle datasummering eller transformasjonsoppgaver er utbredt i administrative og analytiske kontekster.
Utviklere har også brukt LLM -er for å fremskynde å skrive tilpassede Python -funksjoner for mer avanserte og spesifikke formål. En detaljert ledetekst som spesifiserer funksjonssignatur og atferd gir ofte funksjonell kode raskt. For eksempel involverte en arbeidsflyt som ber om en asynkron Python -funksjon for å laste ned en fil til en midlertidig katalog, bekrefte størrelsen og bekrefte gyldighetskontroller ved hjelp av SQLite -kommandoer. LLM produserte koden raskt, og sparte betydelig tid sammenlignet med manuelt å forske og implementere den nøyaktige funksjonaliteten. Dette eksemplet viser hvordan LLM-er kan fungere som digitale kodende assistenter, og raskt oversette beskrivelser på høyt nivå til fungerende, testede funksjoner optimalisert for bestemte biblioteker som Asyncio og HTTPX.
Generering av testing og valideringskode er et annet område der LLM -er skinner. Etter å ha generert hovedkoden, ber utviklere ofte LLM om å skrive enhetstester ved å bruke populære rammer som Pytest. Denne tandemgenerasjonen sikrer at den automatiserte koden ikke bare produseres, men også kommer med verifiseringsprosedyrer, øker påliteligheten og fremskynder livssyklusen for programvareutvikling. LLMs evne til å huske felles beste praksis, håndtere unntaksscenarier og legge til dokumentasjon forbedrer kodekvaliteten ytterligere.
Forskning i automatisert kodeendring og refactoring fremhever også kraften til LLMS. Verktøy som Pycraft bruker LLM -er for å generere flere kodevarianter for gitte programmeringsidiomer, og dekker usettede varianter med forskjellige syntaktiske stiler. Denne tilnærmingen letter automatiserte kodemodifikasjoner, feilfiksing og refactoring som tilpasser seg utviklerens intensjon samtidig som den sikrer korrekthet og anvendbarhet. Ved å bruke statiske og dynamiske tester, filtrerer systemet nyttige varianter fra feilaktige, og viser hvordan LLM -er kan automatisere komplekse programvaretekniske oppgaver utover å skrive isolerte skript.
I automatisering på arbeidsplassen har mange utnyttet LLM -er for rutinemessige, men effektive oppgaver. Eksempler rapportert i profesjonelle miljøer inkluderer automatisering av utvinning av URL -er eller andre metadata fra Commit Histories i kodelagre, generering av rapporter og lage administrative skript som forenkler daglige drift. Ved å kombinere LLM-genererte Python-skript med eksisterende data og kodeverdier, rapporterer brukere betydelige tidsbesparelser og forbedret effektivitet, og imponerer ofte kolleger med sofistikering av de automatiserte løsningene produsert ved hjelp av naturlige språkkontrakter.
Videre implementerer noen prosjekter store handlingsmodeller (LAM) der brukere definerer tilpassede Python -handlinger integrert med LLM -er for å utføre lagdelte og komplekse oppgaver. Disse Python-kodede modulene gir ikke-eksperter til å påkalle sofistikert funksjonalitet ganske enkelt ved å bruke naturlige språkkommandoer mediert gjennom LLM-er, og utvide omfanget av automatisering til varierte problemdomener. Vanlige brukte Python -pakker i disse scenariene inkluderer Beautifulesuppe for skraping, urllib3, forespørsler om HTTP -anrop og Pyyaml for konfigurasjonshåndtering.
Et annet praktisk rike er opprettelsen av agenter som genererer, utfører, verifiserer og feilsøker kode automatisk. Systemer som kombinerer LLMer med utførelsesmiljøer skaper sykliske arbeidsflyter der agenten skriver kode for å løse en gitt oppgave, kjører den for å sjekke for suksess eller feil, og om nødvendig reviderer iterativt koden til det tiltenkte utfallet er oppnådd. Disse automatiserte kodegenererings- og tilbakemeldingsløkker eksemplifiserer hvordan LLM-er utvider brukbarheten fra frittstående kodeskriving for å fullføre oppgaveløsningsautomatisering med minimal menneskelig tilsyn.
Oppsummert inkluderer eksempler på den virkelige verden på å automatisere kodingsoppgaver med LLM-er i Python:
- Transformerer strukturerte data som HTML -tabeller til JSON.
- Å trekke ut spesifikk informasjon som e -post fra tekstfiler.
- Oppsummering eller telle svar innen CSV-baserte undersøkelsesdata.
- Generere komplekse asynkrone funksjoner med validering og feilhåndtering.
- Skrive enhetstester automatisk for å bekrefte generert kode.
- Automatisering av refactoring og feilrettinger ved bruk av generering av syntaktiske varianter.
- Ekstrahering av nettadresser eller metadata fra versjonskontrollsystemet forplikter historier.
-Distribusjon av brukertilpassbare handlingsmoduler i LLM-drevne automatiseringsrammer.
-Implementering av kodegenerering-utførelses-debugging-agenter som autonomt avgrenser resultatene.