这篇文章主要讲解了“Python代码怎么自动转成其他编程语言代码”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python代码怎么自动转成其他编程语言代码”吧!
1. 如何实现
该项目是 GitHub 开源项目,使用非常简单,下载后安装依赖,运行对应的Python脚本即可。
python3 python2cppconverter.py
以下面的 Python 代码为例
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))
转换成 C++ 代码如下:
// 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实际上是调用OpenAI的API来完成代码转换。核心代码如下:
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)
本质上就是一个函数调用,其中engine参数是代码转换模型。
介绍code-davinci-002之前,先来了解下GPT-3模型。
GPT-3是OpenAI在 2020年 5 月发布的一个模型,这个模型包含1750亿的参数,比GPT-2多了两个数量级,比GPT-2有了极大的改进。
GPT-3 在许多 NLP 数据集上实现了强大的性能,包括翻译、问答和完形填空任务,以及一些需要即时推理或领域适应的任务,例如解读单词或执行算术运算。
code-davinci-002模型是GPT-3的后代,它的训练数据包含自然语言和来自 GitHub 的数十亿行公共代码。因此,它可以理解和生成代码,精通十多种编程语言,最擅长Python。
所以,code-davinci-002模型不止能实现编程语言之间相互转换,还可以与自然语言互转、找代码中的BUG、根据代码编写文档等。
比如下面的例子就是为代码功能生成文字性描述
代码转自然语言
是不是以后就不用愁写注释了?
再看看下面这个例子,可以为Python代码生成docstring
docstring
其他例子大家可以看OpenAI官网。
2. 一个坏消息
上面说得很美好,然而现实很残酷。
我自从下载了这个项目,从开始运行就一步一个坑。
上面用到的OpenAI API,并不对国内开放,国内的朋友申请使用时会看到下面的提示
国内无法使用
上来就被卡脖子了!
当然,国内有团队提供了解决方案,花 18 元可以买一个现成的国外账号,有效期将近 3 个月,账号内自带 18 美元。所以,OpenAI的模型是收费的,一点不清真。
当你买了账号,获取了API key,把它配置到项目中,运行项目,准备见证时刻的奇迹时,会发现如下报错:
No such model: code-davinci-002
这是因为code-davinci-002模型处于私有测试中,需要提交申请,通过后才能调用。