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這篇文章主要講解了“Python代碼怎么自動轉成其他編程語言代碼”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Python代碼怎么自動轉成其他編程語言代碼”吧!
該項目是 GitHub 開源項目,使用非常簡單,下載后安裝依賴,運行對應的Python腳本即可。
python3 python2cppconverter.py
以下面的 Python 代碼為例
def add_something(x, y): print("casually adding some stuff together") z = x + y return z if __name__ == "__main__": print('Okay, lets go') print(add_something(5, 2))
轉換成 C++ 代碼如下:
// C++ Code generated from Python Code: #includeusing namespace std; int add_something(int x, int y) { cout << "casually adding some stuff together" << endl; int z = x + y; return z; } int main() { cout << "Okay, lets go" << endl; cout << add_something(5, 2) << endl; return 0; }
python2cppconverter.py實際上是調用OpenAI的API來完成代碼轉換。核心代碼如下:
openai.Completion.create(engine='code-davinci-002', prompt=input_prompt, temperature=temperature, max_tokens=num_tokens, stream=STREAM, stop='===================n', top_p=1.0, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.0)
本質上就是一個函數調用,其中engine參數是代碼轉換模型。
介紹code-davinci-002之前,先來了解下GPT-3模型。
GPT-3是OpenAI在 2020年 5 月發布的一個模型,這個模型包含1750億的參數,比GPT-2多了兩個數量級,比GPT-2有了極大的改進。
GPT-3 在許多 NLP 數據集上實現了強大的性能,包括翻譯、問答和完形填空任務,以及一些需要即時推理或領域適應的任務,例如解讀單詞或執行算術運算。
code-davinci-002模型是GPT-3的后代,它的訓練數據包含自然語言和來自 GitHub 的數十億行公共代碼。因此,它可以理解和生成代碼,精通十多種編程語言,最擅長Python。
所以,code-davinci-002模型不止能實現編程語言之間相互轉換,還可以與自然語言互轉、找代碼中的BUG、根據代碼編寫文檔等。
比如下面的例子就是為代碼功能生成文字性描述
代碼轉自然語言
是不是以后就不用愁寫注釋了?
再看看下面這個例子,可以為Python代碼生成docstring
docstring
其他例子大家可以看OpenAI官網。
上面說得很美好,然而現實很殘酷。
我自從下載了這個項目,從開始運行就一步一個坑。
上面用到的OpenAI API,并不對國內開放,國內的朋友申請使用時會看到下面的提示
國內無法使用
上來就被卡脖子了!
當然,國內有團隊提供了解決方案,花 18 元可以買一個現成的國外賬號,有效期將近 3 個月,賬號內自帶 18 美元。所以,OpenAI的模型是收費的,一點不清真。
當你買了賬號,獲取了API key,把它配置到項目中,運行項目,準備見證時刻的奇跡時,會發現如下報錯:
No such model: code-davinci-002
這是因為code-davinci-002模型處于私有測試中,需要提交申請,通過后才能調用。
感謝各位的閱讀,以上就是“Python代碼怎么自動轉成其他編程語言代碼”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對Python代碼怎么自動轉成其他編程語言代碼這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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