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Python代碼怎么自動轉成其他編程語言代碼

發布時間:2023-04-12 14:12:18 來源:億速云 閱讀:95 作者:iii 欄目:編程語言

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!

1. 如何實現

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

Python代碼怎么自動轉成其他編程語言代碼

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

Python代碼怎么自動轉成其他編程語言代碼

docstring

其他例子大家可以看OpenAI官網。

2. 一個壞消息

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

Python代碼怎么自動轉成其他編程語言代碼

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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