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前言
之前提交的github copilot技术预览版申请,今天收到准入邮件,于是安上试一试这个准备把我送去电子厂上班的copy a lot ?
官网及申请地址:https://copilot.github.com/
小作文包含如下内容:
- copilot简单介绍
- 使用python对copilot做些简单使用测试
- 使用copilot对LeetCode 题目解答
一、copilot简单介绍
github copilot(副驾驶)目前只适用于vscode的扩展插件,它依赖于github数十亿公开代码库的训练而成的AI编码辅助器(包括整行代码提供或函数建议),目前支持数十种编程语言,技术预览版对 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 的表现尤其出色。
他的工作原理:通过大量公共代码库对AI模型训练后构建成copilot服务,服务接收来自copilot插件返回的提要编码,并提供代码建议,插件又将来自程序员对建议的采纳性的回传到copilot服务,如此反复强化AI模型。
下图以蔽之:
二、使用python对copilot做些简单使用测试
在vscode插件中我们安上Github Copilot,建一个测试文件Copilot_test.py
1.获取列表的最大和最小值的函数
我们要写的可能看起来是这样的
'''
Function to get the max and min values of a list
'''
def get_max_min(my_list):
max_value = max(my_list)
min_value = min(my_list)
return max_value, min_value
def main():
my_list = [1,2,3,4,5]
max_value, min_value = get_max_min(my_list)
print("Max value:", max_value)
print("Min value:", min_value)
if __name__ == "__main__":
main()
注释是copilot的关键部分,所有AI的是基于大数据的应用,甚至可以把copilot简单的认为是对github代码库的检索…
2.一个计算器
copilot给出的建议允许我们进行选择,通过Alt+[,Alt+]对建议上下查看。
我们可以使用Ctrl+Eeter打开建议结果面板,可以看到对应这些建议,copilot给了我们是10个解决方案
三、使用copilot对LeetCode 题目解答
我们在LeetCode找一题【回文数】,题目如下:
然后我们把题目写到代码注释中
代码区的类也加过来
看起来我们的代码就是这样的,灰色code的copilot给出的建议
我们选择其中一种建议放到LeetCode的执行看看
这个建议似乎不太理想…勇敢牛牛不怕困难,有兴趣的同学可以看看困难模式的题目哦,PS:对于中文的注释不确定copilot能百分之百给出回应。
copilot就像它的名字一样【副驾驶】,正经事还是得你来干,不过未来可能会一个不错的协助工具。
总结
到此这篇关于Github Copilot结合python使用的文章就介绍到这了!
Github 使用python对copilot做些简单使用测试
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顶级饮水机管理员- Original Sources -
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