10款杀手级AI编程助手，Python开发更轻松精华

小虎哦哦

发布于 2024-9-5 13:03

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现如今，AI编程助手已经成为Python代码开发者的左膀右臂，这些AI助手通过智能化的功能，让编程工作事半功倍，同时代码质量也更上一层楼。

本文分享 10 款好用的 AI Python 代码生成工具。

1 GitHub Copilot

GitHub Copilot是由GitHub创建的AI编程伙伴。能在你输入时实时推荐完整的代码行和整个函数。Copilot由OpenAI Codex提供支持，后者在数十亿行公共代码上进行过训练。

主要特点：

支持Python等多种语言，提供精准的上下文代码补全
与Visual Studio Code等流行IDE无缝对接
吸纳用户反馈，不断优化建议。

在常规编码任务中，Copilot的表现很不错。比如，当你需要读取文件并打印其内容时，它能够生成如下简洁高效的Python代码：

import fileinput

for line in fileinput.input():
    print(line)

2 TabNine

TabNine是Codota设计的AI助手，旨在提高开发者的生产力。它专门提供代码补全支持，支持超过24种编程语言。

主要特点：

根据上下文快速提供代码补全
嵌入整个库以提供准确的建议
云连接系统不断更新以改进

例如，当用Python代码对列表进行排序时，TabNine能够生成如下代码：

my_list = [5, 3, 8, 2]
my_list.sort()
print(my_list)

3 AWS Copilot

AWS Copilot，专为在亚马逊网络服务上部署容器化应用而设计的智能工具，能够根据简单的指令自动生成Dockerfile、CI/CD流水线和部署配置。

主要特点：

一键命令生成完整的应用程序框架
支持React、PyTorch等热门的开发框架
与AWS服务的深度集成，简化了部署流程

例如，如果需要创建一个简单的“Hello World”网络应用时，AWS Copilot会帮你生成以下文件：

Copilot init → 你想初始化一个新应用吗？是的

Copilot web init → 设置一个Hello World网络应用？是的

✅ 创建了Dockerfile

✅ 创建了带有测试命令的buildspec.yml

✅ 创建了用于演示代码的临时目录

4 AI Assistant

AI Assistant是IntelliJ和WebStorm的IDE插件，根据注释和测试建议代码。它在后台使用GPT-3生成与上下文相关的代码。

主要特点：

通过用简单的英语描述来编写代码
用自动生成的单元测试验证代码质量
支持许多JVM语言，如Java和Kotlin

例如，当需要编写一个读取文本文件并统计字数的程序时，AI Assistant能够生成如下Java代码：

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构建的Python AI助手，旨在提供帮助、无害和诚实的体验。它根据自然语言描述和输入/输出示例生成整个函数或类，并带有详细的类型注释。

主要特点：

高准确性和可靠的代码补全
量化其不确定性以避免越界
提供回溯和错误以改进

例如，当被问到“将整数列表转换为浮点数”时，Pythia会回应：

def convert_to_float(int_list: List[int]) -> List[float]:
    """将整数列表转换为浮点数"""
    return [float(x) for x in int_list]

6 Codex

OpenAI Codex是为Copilot、AI Assistant等提供支持的AI系统。开发者可以通过OpenAI API直接访问它，以在十多种语言中生成代码。

主要特点：

代码生成的最新能力
自然语言处理以解释提示
控制参数，如温度和频率惩罚

以下是Codex生成的Python代码，用于打印1到10的数字平方：

for i in range(1, 11):
    print(f"Square of {i} is {i**2}")

7 Tabnine Professionally Supported

Tabnine Professionally Supported，专为那些希望充分利用Tabnine代码补全功能的组织提供定制化支持和高级特性。

主要特点：

针对专有系统微调的代码补全
优先支持响应在4小时内
用于用户管理的管理仪表板

以下是Tabnine在内部库上训练时可能生成的Python代码示例：

import custom_utils

def process_data(input_df):
    cleaned_df = custom_utils.clean(input_df)
    analyzed_df = custom_utils.analyze(cleaned_df)
    return analyzed_df

8 Amazon Lex

Amazon Lex让开发者能够使用与Alexa相同的AI构建应用程序的会话界面。配合Lex Code Hook，开发者可以根据交互模型自动生成后端逻辑，简化开发流程。

主要特点：

作为托管服务，负责处理语音识别和语言理解
支持在Node.js、Java、Python等多种语言中通过Code Hook生成逻辑
与AWS Lambda等无服务器功能紧密集成，便于部署和扩展

例如，以下是一个使用Lex生成的Python代码示例，展示了如何处理一个披萨订单的意图：

# 获取槽位值
pizza_type = intent_request['currentIntent']['slots']['pizzaType']
pizza_size = intent_request['currentIntent']['slots']['pizzaSize']

# 调用披萨订单函数
order = order_pizza(pizza_type, pizza_size)

# 构建响应
response = {
    "sessionAttributes": {},
    "dialogAction": {
      "type": "Close",
      "fulfillmentState": "Fulfilled",
      "message": {
        "contentType": "PlainText",
        "content": f"Thanks, your {order['pizza']} has been ordered!"
      }
    }
}
return response

9 PyCap

Anthropic的PyCap从自然语言描述和输入/输出示例生成完整的Python函数。它旨在提供帮助、无害和诚实的体验。

主要特点：

对生成的输出进行不确定性量化
提供回溯和错误以改进
用英语澄清问题以细化提示

例如，给出描述“按空格分割字符串”，PyCap会回应：

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，为你的数据量身定制优化的Tensorflow、PyTorch和SQL代码。它运用AutoML技术，为开发者推荐最合适的神经网络架构和数据预处理步骤。

主要特点：

即时生成优化的深度学习和SQL代码
支持一键部署到Google Cloud或自己的服务器
开发者拥有并控制所有生成的代码资产

例如，AutoCompute能够生成如下Python代码，用于图像数据的预处理：

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

本文转载自 AI科技论谈，作者： AI科技论谈

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