Na automatizáciu rôznych kódovacích úloh v Pythone sa čoraz častejšie používajú veľké jazykové modely (LLM), ako je GPT-4, a ponúkajú efektívnosť a ľahké vykonávanie zložitých alebo opakujúcich sa programovacích aktivít. Nasledujú príklady v reálnom svete a typické scenáre, v ktorých sa LLM použili na automatizáciu pracovných tokov kódovania pomocou Pythonu:
Jednou z bežných aplikácií je automatizácia konverzie a spracovania formátov údajov. Napríklad používatelia sa zaoberajú tabuľkami HTML a musia ich transformovať do súborov JSON, aby ľahko manipulovali alebo znovu použili údaje inde. Opisom presného vstupu (tabuľka HTML) a požadovaného výstupu (súbor JSON) môže LLM automaticky vygenerovať skripty Python, ktoré spracúvajú analýzu HTML a štruktúrujú údaje vo formáte JSON. Tým sa odstráni potreba manuálneho kódovania a umožňuje dokonca aj nefrogramom efektívne vykonávať takéto transformácie. Podobne extrahovanie konkrétnych informácií, ako napríklad e -mailové adresy z textového súboru, je ďalšou častou úlohou automatizácie. Poskytnutie výzvy, ktorá požiada o skript Python, aby identifikoval a zbieral e -mailové adresy pomocou regulárnych výrazov, umožňuje LLM vygenerovať špecializovaný kód na automatizáciu tejto extrakcie a uloženie výsledkov v použiteľnom formáte.
Ďalším cenným využitím LLMS je automatizácia analýzy odpovedí prieskumu uložených v súboroch CSV. Napríklad počítanie výskytov odpovedí, ako napríklad „áno“ alebo „nie“ v konkrétnych otázkach, je únavná úloha, keď sa to robí manuálne. Inštrukciou LLM na výrobu kódu Pythonu, ktorý číta CSV a naladí odpovede na prieskum, používateľ získa okamžité riešenie, ktoré by inak vyžadovalo vývojové znalosti a čas na vývoj. Tento model použitia LLM na generovanie kódu pre jednoduché sumarizácie alebo transformačné úlohy je rozšírený v administratívnych a analytických kontextoch.
Vývojári tiež použili LLM na urýchlenie písania vlastných funkcií pythonu na pokročilejšie a konkrétnejšie účely. Podrobná výzva určujúca funkčný podpis a správanie často poskytuje funkčný kód rýchlo. Napríklad jeden pracovný tok zahŕňal požiadanie o asynchrónnu funkciu Python na stiahnutie súboru do dočasného adresára, overiť jeho veľkosť a potvrdiť kontroly platnosti pomocou príkazov SQLite. LLM rýchlo vytvorila kód, čím ušetril podstatný čas v porovnaní s manuálnym výskumom a implementáciou presnej funkčnosti. Tento príklad demonštruje, ako môžu LLMS pôsobiť ako asistenti digitálneho kódovania a rýchlo prekladajú opisy na vysokej úrovni do práce, testované funkcie optimalizované pre konkrétne knižnice ako Asyncio a HTTPX.
Generovanie testovania a validácie kódu je ďalšou oblasťou, v ktorej svieti LLM. Po generovaní hlavného kódu vývojári často vyzývajú LLM, aby písali jednotkové testy pomocou populárnych rámcov, ako je Pytest. Táto tandemová generácia zaisťuje, že automatizovaný kód sa nevyrába nielenže, ale prichádza aj s postupmi overovania, zvyšuje spoľahlivosť a zrýchlenie životného cyklu vývoja softvéru. Schopnosť LLM zapamätať si bežné osvedčené postupy, zvládnuť scenáre výnimky a pridať dokumentáciu ďalej zvyšuje kvalitu kódu.
Výskum v oblasti automatizovanej zmeny kódu a refaktoringu tiež zdôrazňuje silu LLMS. Nástroje ako PyCraft využívajú LLM na generovanie viacerých variantov kódu pre dané programovacie idiómy, ktoré pokrývajú neviditeľné varianty s rôznymi syntaktickými štýlmi. Tento prístup uľahčuje automatické úpravy kódu, opravu chýb a refaktoring, ktoré sa prispôsobujú zámeru vývojára a zároveň zabezpečujú správnosť a uplatniteľnosť. Systém, ktorý využíva statické a dynamické testy, filtruje užitočné varianty z chybných, čo predstavuje, ako LLM môže automatizovať komplexné úlohy softvérového inžinierstva nad rámec písania izolovaných skriptov.
V automatizácii na pracovisku mnohí využili LLM pre bežné, ale pôsobivé úlohy. Príklady uvedené v profesionálnom prostredí zahŕňajú automatizáciu extrakcie URL alebo iných metadát z histórie spáchania v úložiskách kódu, generovanie správ a vytváranie administratívnych skriptov, ktoré zjednodušujú každodenné operácie. Kombináciou LLM generovaných Pythonov skripty s existujúcimi údajmi a kódovými aktívami hlásia používateľov významné úspory času a zlepšenú účinnosť, často zapôsobia na kolegov so sofistikovanosťou automatizovaných riešení vyrobených pomocou výziev v prirodzenom jazyku.
Niektoré projekty ďalej implementujú veľké modely akcií (LAMS), kde používatelia definujú vlastné akcie python integrované s LLM na vykonávanie vrstvených a zložitých úloh. Tieto moduly s kódovanými pythónmi posilňujú nepožičania, aby vyvolali sofistikovanú funkčnosť jednoducho použitím príkazov prirodzeného jazyka sprostredkované prostredníctvom LLM, čím sa rozšíri rozsah automatizácie do rôznych problémových domén. Bežne používané balíčky Python v týchto scenároch zahŕňajú KrásneSoup na zoškrabanie, urllib3, žiadosti o hovory HTTP a pyyaml na manipuláciu s konfiguráciou.
Ďalšou praktickou ríšou je vytvorenie agentov, ktorí automaticky generujú, vykonávajú, overujú a ladiaci kód. Systémy kombinujúce LLM s prostredím vykonávania vytvárajú cyklické pracovné toky, kde agent zapisuje kód na vyriešenie danej úlohy, spustí ho, aby skontroloval úspech alebo chybu, a ak je to potrebné, iteratívne reviduje kód, až kým sa nedosiahne zamýšľaný výsledok. Tieto automatizované generovanie kódu a slučky spätnej väzby ilustrujú, ako LLMS rozširuje svoju použiteľnosť od samostatného písania kódu na dokončenie automatizácie riešenia úloh s minimálnym ľudským dohľadom.
Stručne povedané, príklady automatizácie kódovacích úloh s LLM v Pythone zahŕňajú:
- Transformácia štruktúrovaných údajov, ako sú tabuľky HTML, do JSON.
- Extrahovanie konkrétnych informácií, ako sú e -maily z textových súborov.
- Zhrnutie alebo počítanie odpovedí v rámci údajov založených na CSV.
- Generovanie komplexných asynchrónnych funkcií s validáciou a spracovaním chýb.
- Automaticky písanie testov jednotiek na overenie vygenerovaného kódu.
- Automatizácia refaktoringu kódu a opravy chýb pomocou generovania syntaktických variantov.
- Extrahovanie URL alebo metadáta z riadiaceho systému verzie spáchajú históriu.
-Nasadenie modulov akcií prispôsobiteľných používateľov v rámci automatizačných rámcov riadených LLM.
-Implementácia agentov zameraných na generovanie kódu, ktoré autonómne zdokonaľujú svoje výstupy.