Stora språkmodeller (LLM) som GPT-4 har i allt högre grad använts för att automatisera olika kodningsuppgifter i Python, vilket ger effektivitet och lätthet i att utföra komplexa eller repetitiva programmeringsaktiviteter. Följande är verkliga exempel och typiska scenarier där LLMS har tillämpats för att automatisera kodningsarbetsflöden med Python:
En vanlig applikation är att automatisera konvertering och hantering av dataformat. Till exempel hanterar användare HTML -tabeller och måste förvandla dem till JSON -filer för att enkelt manipulera eller återanvända data någon annanstans. Genom att beskriva den exakta ingången (en HTML -tabell) och den önskade utgången (en JSON -fil) kan en LLM generera Python -skript automatiskt som hanterar att analysera HTML och strukturera data i JSON -format. Detta tar bort behovet av manuell kodning och gör det möjligt för även icke-programmerare att utföra sådana transformationer effektivt. På liknande sätt är det en annan vanlig automatiseringsuppgift att extrahera specifik information, som e -postadresser från en textfil. Genom att tillhandahålla en prompt som ber om ett Python -skript för att identifiera och samla e -postadresser med regelbundna uttryck gör det möjligt för LLM att generera specialiserad kod för att automatisera denna extraktion och spara resultaten i ett användbart format.
En annan värdefull användning av LLMS är i automatiseringen av analys av undersökningssvar lagrade i CSV -filer. Till exempel är räkning av svar som "ja" eller "nej" på särskilda frågor en tråkig uppgift när man gör manuellt. Genom att instruera en LLM att producera Python -kod som läser CSV och räknar med undersökningssvaren får en användare en omedelbar lösning som annars skulle kräva programmering av kunskap och tid att utvecklas. Detta mönster för att använda LLMS för att generera kod för enkel dataöversikt eller transformationsuppgifter är utbredd i administrativa och analytiska sammanhang.
Utvecklare har också använt LLMS för att påskynda att skriva anpassade pythonfunktioner för mer avancerade och specifika ändamål. En detaljerad prompt som specificerar funktionssignaturen och beteendet ger ofta funktionskod snabbt. Till exempel involverade ett arbetsflöde som begärde en asynkron pythonfunktion för att ladda ner en fil till en tillfällig katalog, verifiera dess storlek och bekräfta giltighetskontroller med SQLite -kommandon. LLM producerade koden snabbt och sparade betydande tid jämfört med manuellt forskning och implementering av den exakta funktionaliteten. Detta exempel visar hur LLMS kan fungera som digitala kodningsassistenter och snabbt översätta beskrivningar på hög nivå till fungerande, testade funktioner optimerade för vissa bibliotek som Asyncio och HTTPX.
Testning och valideringskodgenerering är ett annat område där LLMS lyser. Efter att ha genererat huvudkoden uppmanar utvecklarna ofta LLM att skriva enhetstester med populära ramverk som Pytest. Denna tandemgeneration säkerställer att den automatiska koden inte bara produceras utan kommer också med verifieringsförfaranden, ökar tillförlitligheten och påskyndar mjukvaruutvecklingens livscykel. LLM: s förmåga att komma ihåg vanliga bästa praxis, hantera undantagsscenarier och lägga till dokumentation förbättrar ytterligare kodkvaliteten.
Forskning inom automatiserad kodändring och refactoring belyser också kraften i LLMS. Verktyg som Pycraft använder LLMS för att generera flera kodvarianter för givna programmering av idiomer och täcker osynliga varianter med olika syntaktiska stilar. Detta tillvägagångssätt underlättar automatiserade kodmodifieringar, bugfixering och refactoring som anpassar sig till utvecklarens avsikt samtidigt som man säkerställer korrekthet och användbarhet. Systemet använder statiska och dynamiska tester och filtrerar användbara varianter från felaktiga och visar hur LLMS kan automatisera komplexa mjukvarutekniska uppgifter utöver att skriva isolerade skript.
På arbetsplatsen Automation har många utnyttjat LLM för rutinmässiga men påverkande uppgifter. Exempel som rapporteras i professionella miljöer inkluderar att automatisera extraktionen av URL: er eller andra metadata från åtagandehistorik i kodförvar, generera rapporter och skapa administrativa skript som förenklar dagliga operationer. Genom att kombinera LLM-genererade Python-skript med befintliga data och kodtillgångar rapporterar användarna betydande tidsbesparingar och förbättrad effektivitet, ofta imponerar kollegor med sofistikeringen av de automatiserade lösningarna som produceras med naturliga språkuppdrag.
Dessutom implementerar vissa projekt stora åtgärdsmodeller (LAM) där användare definierar anpassade pythonåtgärder integrerade med LLMS för att utföra skiktade och komplexa uppgifter. Dessa pythonkodade moduler ger icke-experter möjlighet att åberopa sofistikerad funktionalitet helt enkelt genom att använda naturliga språkkommandon medierade genom LLM: er och förstora omfattningen av automatisering till olika problemdomäner. Vanligt använda pythonpaket i dessa scenarier inkluderar BeautifulSoup för skrapning, urllib3, förfrågningar om HTTP -samtal och Pyyaml för konfigurationshantering.
Ett annat praktiskt område är skapandet av agenter som genererar, kör, verifiera och felsöka kod automatiskt. System som kombinerar LLM med exekveringsmiljöer skapar cykliska arbetsflöden där agenten skriver kod för att lösa en given uppgift, kör den för att kontrollera om framgång eller fel, och om det behövs, reviderar iterativt koden tills det avsedda resultatet har uppnåtts. Dessa automatiserade kodgenererings- och återkopplingsslingor exemplifierar hur LLM: er utvidgar sin användbarhet från fristående kodskrivning till slutfördömande automatisering med minimal mänsklig övervakning.
Sammanfattningsvis inkluderar verkliga exempel på att automatisera kodningsuppgifter med LLM i Python:
- Omvandla strukturerade data som HTML -tabeller till JSON.
- Extrahera specifik information som e -postmeddelanden från textfiler.
- Sammanfattning eller räkningssvar inom CSV-baserade undersökningsdata.
- Generera komplexa asynkrona funktioner med validering och felhantering.
- Skriv automatiskt enhetstester för att verifiera genererad kod.
- Automatisering av kodrefaktorering och bugfixar med hjälp av generering av syntaktiska varianter.
- Extrahera URL: er eller metadata från versionskontrollsystemets begagning.
-Distribuera användar-anpassningsbara åtgärdsmoduler i LLM-driven automatiseringsramar.
-Implementering av kodgenereringsutförande-debugging-agenter som autonomt förfina sina utgångar.