10款殺手級AI編程助手，Python開發(fā)更輕松 精華
現(xiàn)如今，AI編程助手已經(jīng)成為Python代碼開發(fā)者的左膀右臂，這些AI助手通過智能化的功能，讓編程工作事半功倍，同時代碼質(zhì)量也更上一層樓。
本文分享 10 款好用的 AI Python 代碼生成工具。
1 GitHub Copilot
GitHub Copilot是由GitHub創(chuàng)建的AI編程伙伴。能在你輸入時實時推薦完整的代碼行和整個函數(shù)。Copilot由OpenAI Codex提供支持，后者在數(shù)十億行公共代碼上進行過訓練。
主要特點：
- 支持Python等多種語言，提供精準的上下文代碼補全
- 與Visual Studio Code等流行IDE無縫對接
- 吸納用戶反饋，不斷優(yōu)化建議。
在常規(guī)編碼任務中，Copilot的表現(xiàn)很不錯。比如，當你需要讀取文件并打印其內(nèi)容時，它能夠生成如下簡潔高效的Python代碼：
import fileinput
for line in fileinput.input():
print(line)2 TabNine
TabNine是Codota設(shè)計的AI助手，旨在提高開發(fā)者的生產(chǎn)力。它專門提供代碼補全支持，支持超過24種編程語言。
主要特點：
- 根據(jù)上下文快速提供代碼補全
- 嵌入整個庫以提供準確的建議
- 云連接系統(tǒng)不斷更新以改進
例如，當用Python代碼對列表進行排序時，TabNine能夠生成如下代碼：
my_list = [5, 3, 8, 2]
my_list.sort()
print(my_list)3 AWS Copilot
AWS Copilot，專為在亞馬遜網(wǎng)絡服務上部署容器化應用而設(shè)計的智能工具，能夠根據(jù)簡單的指令自動生成Dockerfile、CI/CD流水線和部署配置。
主要特點：
- 一鍵命令生成完整的應用程序框架
- 支持React、PyTorch等熱門的開發(fā)框架
- 與AWS服務的深度集成，簡化了部署流程
例如，如果需要創(chuàng)建一個簡單的“Hello World”網(wǎng)絡應用時，AWS Copilot會幫你生成以下文件：
Copilot init → 你想初始化一個新應用嗎？是的
Copilot web init → 設(shè)置一個Hello World網(wǎng)絡應用？是的
? 創(chuàng)建了Dockerfile
? 創(chuàng)建了帶有測試命令的buildspec.yml
? 創(chuàng)建了用于演示代碼的臨時目錄4 AI Assistant
AI Assistant是IntelliJ和WebStorm的IDE插件，根據(jù)注釋和測試建議代碼。它在后臺使用GPT-3生成與上下文相關(guān)的代碼。
主要特點：
- 通過用簡單的英語描述來編寫代碼
- 用自動生成的單元測試驗證代碼質(zhì)量
- 支持許多JVM語言，如Java和Kotlin
例如，當需要編寫一個讀取文本文件并統(tǒng)計字數(shù)的程序時，AI Assistant能夠生成如下Java代碼：
import java.io.File;
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
File textFile = new File("data.txt");
Scanner sc = new Scanner(textFile);
int numWords = 0;
while (sc.hasNext()) {
sc.next();
numWords++;
}
System.out.println("Number of words: " + numWords);
}
}5 Pythia
Pythia是由Anthropic構(gòu)建的Python AI助手，旨在提供幫助、無害和誠實的體驗。它根據(jù)自然語言描述和輸入/輸出示例生成整個函數(shù)或類，并帶有詳細的類型注釋。
主要特點：
- 高準確性和可靠的代碼補全
- 量化其不確定性以避免越界
- 提供回溯和錯誤以改進
例如，當被問到“將整數(shù)列表轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)”時，Pythia會回應：
def convert_to_float(int_list: List[int]) -> List[float]:
"""將整數(shù)列表轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)"""
return [float(x) for x in int_list]6 Codex
OpenAI Codex是為Copilot、AI Assistant等提供支持的AI系統(tǒng)。開發(fā)者可以通過OpenAI API直接訪問它，以在十多種語言中生成代碼。
主要特點：
- 代碼生成的最新能力
- 自然語言處理以解釋提示
- 控制參數(shù)，如溫度和頻率懲罰
以下是Codex生成的Python代碼，用于打印1到10的數(shù)字平方：
for i in range(1, 11):
print(f"Square of {i} is {i**2}")7 Tabnine Professionally Supported
Tabnine Professionally Supported，專為那些希望充分利用Tabnine代碼補全功能的組織提供定制化支持和高級特性。
主要特點：
- 針對專有系統(tǒng)微調(diào)的代碼補全
- 優(yōu)先支持響應在4小時內(nèi)
- 用于用戶管理的管理儀表板
以下是Tabnine在內(nèi)部庫上訓練時可能生成的Python代碼示例：
import custom_utils
def process_data(input_df):
cleaned_df = custom_utils.clean(input_df)
analyzed_df = custom_utils.analyze(cleaned_df)
return analyzed_df8 Amazon Lex
Amazon Lex讓開發(fā)者能夠使用與Alexa相同的AI構(gòu)建應用程序的會話界面。配合Lex Code Hook，開發(fā)者可以根據(jù)交互模型自動生成后端邏輯，簡化開發(fā)流程。
主要特點：
- 作為托管服務，負責處理語音識別和語言理解
- 支持在Node.js、Java、Python等多種語言中通過Code Hook生成邏輯
- 與AWS Lambda等無服務器功能緊密集成，便于部署和擴展
例如，以下是一個使用Lex生成的Python代碼示例，展示了如何處理一個披薩訂單的意圖：
# 獲取槽位值
pizza_type = intent_request['currentIntent']['slots']['pizzaType']
pizza_size = intent_request['currentIntent']['slots']['pizzaSize']
# 調(diào)用披薩訂單函數(shù)
order = order_pizza(pizza_type, pizza_size)
# 構(gòu)建響應
response = {
"sessionAttributes": {},
"dialogAction": {
"type": "Close",
"fulfillmentState": "Fulfilled",
"message": {
"contentType": "PlainText",
"content": f"Thanks, your {order['pizza']} has been ordered!"
}
}
}
return response9 PyCap
Anthropic的PyCap從自然語言描述和輸入/輸出示例生成完整的Python函數(shù)。它旨在提供幫助、無害和誠實的體驗。
主要特點：
- 對生成的輸出進行不確定性量化
- 提供回溯和錯誤以改進
- 用英語澄清問題以細化提示
例如，給出描述“按空格分割字符串”，PyCap會回應：
def split_on_spaces(text: str) -> List[str]:
"""按空格分割字符串"""
return text.split()10 Runpod AutoCompute
Runpod AutoCompute是一款智能工具，為你的數(shù)據(jù)量身定制優(yōu)化的Tensorflow、PyTorch和SQL代碼。它運用AutoML技術(shù)，為開發(fā)者推薦最合適的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)和數(shù)據(jù)預處理步驟。
主要特點：
- 即時生成優(yōu)化的深度學習和SQL代碼
- 支持一鍵部署到Google Cloud或自己的服務器
- 開發(fā)者擁有并控制所有生成的代碼資產(chǎn)
例如，AutoCompute能夠生成如下Python代碼，用于圖像數(shù)據(jù)的預處理：
import tensorflow as tf
def preprocess(image):
image = tf.image.resize(image, [224, 224])
image = tf.keras.applications.inception_v3.preprocess_input(image)
return image本文轉(zhuǎn)載自 ??AI科技論談??，作者： AI科技論談
