Jak wykorzystać Copilot do generowania kodu i budowy aplikacji w Pythonie?

Wykorzystamy GitHub Copilot do generowania i analizowania kodu. Istnieje kilka sposobów interakcji z Copilotem, które mogą znacznie przyspieszyć naszą pracę. Możemy na przykład dodać komentarz do kodu, opisując w nim, co chcielibyśmy, aby program zrobił, a Copilot spróbuje wygenerować odpowiednie rozwiązanie. Inny sposób to uzupełnianie kodu, gdy zaczniemy pisać, a Copilot automatycznie spróbuje dokończyć daną metodę lub wyrażenie. Istnieje także opcja interakcji za pomocą Copilot Chat, która pozwala na bardziej złożoną komunikację z systemem, np. zadawanie pytań, debugowanie fragmentów kodu i inne.

Do stworzenia aplikacji wykorzystamy środowisko wirtualne w Pythonie. Tworzenie wirtualnych środowisk jest istotne, aby zachować porządek w pracy nad projektami w Pythonie. Pozwala to na izolowanie każdego projektu, co zapewnia, że używane wersje bibliotek oraz samego Pythona są dostosowane do danego projektu, co zapobiega potencjalnym konfliktom i "bałaganowi" wynikającemu z używania globalnych pakietów. Tworzenie wirtualnych środowisk zajmuje zaledwie kilka sekund, ale może zaoszczędzić godziny pracy w dłuższym okresie.

Pierwszym krokiem jest stworzenie folderu na naszą aplikację, a następnie utworzenie w nim wirtualnego środowiska Pythona. W terminalu wpisujemy:

nginx
Copy code
python -m venv countwords

Następnie aktywujemy środowisko:

bash
Copy code
source countwords/bin/activate

Po aktywacji środowiska w terminalu powinien pojawić się jego nazwa, co jest wskazówką, że środowisko zostało pomyślnie uruchomione. Należy pamiętać, że wirtualne środowisko przyspiesza i ułatwia pracę, decydując o rozdzieleniu poszczególnych projektów.

Kolejnym krokiem jest pobranie tekstu, który będziemy przetwarzać w naszej aplikacji. W tym przypadku wykorzystamy publicznie dostępny tekst „Free Air” z projektu Gutenberg. Możemy go pobrać za pomocą narzędzia wget:

bash
Copy code
wget https://www.gutenberg.org/cache/epub/26732/pg26732.txt

Następnie przystępujemy do budowy aplikacji. Pierwszym zadaniem jest otworzenie pliku tekstowego, aby móc go odczytać. Tworzymy plik main.py i definiujemy naszą pierwszą funkcję. W tym przypadku użyjemy metody uzupełniania kodu przez Copilot.

Pisząc:

python
Copy code
def read_text_file(file_path):

Copilot natychmiast proponuje dwie opcje:

Opcja 1:

python
Copy code
def read_text_file(file_path):

    with open(file_path, 'r') as f:
        return f.read()

Opcja 2:

python
Copy code
def read_text_file(file_path):
    """Reads the text file and returns the text as a string"""
    with open(file_path, 'r') as file:
        text = file.read()
    return text

Warto jednak zwrócić uwagę, że czasami generowany kod nie jest w pełni optymalny. Aby to sprawdzić, możemy napisać funkcję w sposób mniej efektywny i zapytać Copilot Chat o sposób jej poprawy. Na przykład, możemy napisać następujący kod:

python
Copy code
def read_text_file(file_path):
    file = open(file_path, 'r')
    lines = []
    for line in file:
        lines.append(line)
    file.close()
    text = "".join(lines)
    return text

Następnie otwieramy Copilot Chat i zadajemy pytanie: „Jak mogę poprawić ten kod?”. Copilot odpowiada, sugerując bardziej zoptymalizowaną wersję kodu, co pokazuje, jak narzędzie może pomóc w refaktoryzacji kodu.

W naszym przypadku, po analizie kodu z Copilot Chat, możemy zauważyć, że funkcja otwiera plik bez określenia kodowania, co może prowadzić do problemów na różnych systemach operacyjnych. Aby uniknąć takich problemów, można dodać parametr encoding:

python
Copy code
with open(file_path, 'r', encoding='utf8') as file:

Czasami ręczna interwencja jest niezbędna, aby dostosować wygenerowany kod do naszych potrzeb. Po zakończeniu tego kroku mamy funkcję, która wczytuje tekst z pliku w bezpieczny sposób.

Kolejnym zadaniem w naszym projekcie jest usunięcie znaków interpunkcyjnych i konwersja całego tekstu do małych liter. Znowu korzystamy z komentarza w kodzie, aby zasugerować Copilotowi, co chcemy osiągnąć:

python
Copy code
# create a function to convert the text to lowercase and remove punctuation

W odpowiedzi Copilot generuje kilka wersji kodu, które spełniają to zadanie. Często ilość sugestii może się różnić w zależności od różnych czynników, ponieważ generowanie kodu w AI jest procesem dynamicznym. Wyniki mogą być inne w zależności od wielu zmiennych, takich jak struktura kodu czy język, w którym pracujemy.

Aby stworzyć pełną aplikację, należy zrozumieć, że każde narzędzie, takie jak Copilot, może przyspieszyć proces programowania, ale nie zastępuje pełnej analizy kodu. Kluczowe jest, aby po każdej interakcji z Copilotem, szczególnie po wygenerowaniu kodu, przeanalizować go dokładnie, sprawdzić, czy spełnia nasze wymagania i czy jest odpowiedni do zastosowań w produkcji. Tylko w ten sposób zapewnimy, że nasza aplikacja będzie działała bezbłędnie i efektywnie.

Jak skutecznie projektować historie użytkowników: Analiza i tworzenie dokumentacji

Rozpoczynając od rejestracji użytkownika, celem jest umożliwienie mu bezproblemowego logowania się, personalizowania doświadczenia i śledzenia postępów. Użytkownik rejestrujący konto, będący stałym użytkownikiem, musi mieć możliwość łatwego resetowania hasła w przypadku jego zapomnienia. W tej pierwszej historii uwzględnia się nie tylko proces rejestracji, ale także konieczność zapewnienia odpowiedniego bezpieczeństwa, np. za pomocą dwuetapowej weryfikacji.

Dalszym krokiem jest dostęp do testów. Aplikacja powinna umożliwić użytkownikowi rozpoczęcie nowego testu, który sprawdzi jego wiedzę w określonym temacie, takim jak na przykład radioamatorstwo. Ważne jest również zapewnienie przejrzystości co do liczby pytań w teście, by użytkownik mógł efektywnie zarządzać swoim czasem. Prosta struktura testu, z jednym pytaniem wyświetlanym na raz, oraz możliwość wyboru odpowiedzi z kilku opcji, zapewnia odpowiedni komfort podczas rozwiązywania zadań.

Skupiając się na samej rozgrywce, użytkownik powinien mieć możliwość pomijania pytań i powrotu do nich później. Wprowadzenie timera umożliwia lepsze zarządzanie czasem, co jest istotne, szczególnie w kontekście testów o określonym czasie trwania. Po zakończeniu testu, użytkownik może go wysłać do oceny. System powinien pokazać wynik w postaci procentowej oraz udostępnić informację o błędnych odpowiedziach, by użytkownik mógł się na nich skupić i poprawić swoje umiejętności.

Kolejnym istotnym elementem jest śledzenie postępów. Użytkownik chce mieć dostęp do historii swoich wyników, co pozwala mu monitorować postępy w nauce. Analiza wyników i wskazówki dotyczące obszarów, w których wymagana jest poprawa, umożliwiają skuteczniejsze przygotowanie się do kolejnych testów. Warto także wziąć pod uwagę, że w początkowych fazach rozwoju aplikacji takie funkcje mogą być mniej istotne, ale w późniejszym czasie mogą znacząco podnieść jakość interakcji użytkownika z platformą.

Interfejs użytkownika musi być intuicyjny i łatwy w nawigacji. Wszelkie komunikaty i alerty, informujące użytkownika o błędach czy zapomnianych odpowiedziach, mają na celu poprawienie doświadczeń związanych z korzystaniem z aplikacji. Stosowanie prostych, ale trafnych wskazówek i pomocy w trakcie testu wpływa na ogólną satysfakcję użytkownika.

Dostępność dodatkowych materiałów edukacyjnych, związanych z tematyką testu, może znacząco wspomóc proces nauki. Aplikacja powinna oferować użytkownikom dostęp do zasobów, które pozwolą im lepiej przygotować się do egzaminu. Sekcja FAQ jest świetnym rozwiązaniem, które odpowiada na najczęściej zadawane pytania i wątpliwości dotyczące testu lub platformy, co zwiększa efektywność samego procesu.

Ostatnią, ale nie mniej istotną częścią jest feedback i wsparcie. Użytkownicy powinni mieć możliwość przekazywania opinii na temat aplikacji, co pozwala na jej ciągłe doskonalenie. Dzięki tej funkcji użytkownik, który natrafił na problemy, może zgłosić je w systemie, a zespół odpowiedzialny za rozwój platformy może szybko reagować na zgłoszenia i poprawiać błędy. Sekcja pomocy w aplikacji również jest niezwykle istotna, szczególnie w przypadku napotkania trudności technicznych lub wątpliwości związanych z pytaniami w testach.

Dzięki takim funkcjom użytkownik staje się świadomym uczestnikiem całego procesu, a aplikacja nie tylko spełnia jego oczekiwania, ale także umożliwia szybsze osiąganie założonych celów edukacyjnych. Proces analizowania historii użytkownika nie kończy się na ich stworzeniu; ważnym krokiem jest ich weryfikacja, analiza i udoskonalanie w miarę postępu projektu. Tworzenie dokumentacji, która dokładnie odzwierciedla potrzeby użytkowników, wymaga nieustannego monitorowania, poprawiania i dostosowywania do zmieniających się wymagań.

Endtext

Jak generatywna sztuczna inteligencja zmienia pracę programistów: Dokumentacja, refaktoryzacja i narzędzia deweloperskie

Generowanie dokumentacji może być żmudnym i monotonny procesem. Współczesne narzędzia oparte na generatywnej sztucznej inteligencji (AI) mogą znacząco uprościć tę czynność, automatycznie tworząc dokumentację przypominającą teksty napisane przez człowieka. Dzięki nim, tworzenie dobrze zorganizowanej i kontekstowo odpowiedniej dokumentacji staje się prostsze. Jednak nie tylko w kwestii generowania dokumentacji te narzędzia przynoszą korzyści. Z pomocą AI można również lepiej zrozumieć własny kod, odkryć jego potencjalne problemy i zoptymalizować go.

Refaktoryzacja i optymalizacja kodu

Sztuczna inteligencja może także zidentyfikować fragmenty kodu, które są zbyt rozbudowane lub niepotrzebne, co daje możliwość jego uproszczenia i poprawy wydajności. W rezultacie programista, zamiast ręcznie przechodzić przez każdy wiersz kodu, może polegać na narzędziach AI, które dostarczą konkretnych wskazówek.

Generowanie przypadków testowych i tworzenie danych testowych

Kolejnym obszarem, w którym generatywna AI staje się nieoceniona, jest testowanie oprogramowania. Tworzenie dobrych testów to podstawa dla każdego programu, a narzędzia takie jak te oparte na sztucznej inteligencji potrafią wygenerować przypadki testowe, których programista mógłby nie zauważyć. AI, analizując kod, jest w stanie zaproponować różnorodne scenariusze testowe, które obejmują szeroki zakres możliwych błędów i problemów, które mogą wystąpić w trakcie użytkowania aplikacji.

Oprócz generowania testów, narzędzia te umożliwiają również tworzenie odpowiednich danych testowych. Zamiast tworzyć sztuczne dane ręcznie, AI może wygenerować dane oparte na rzeczywistych scenariuszach użytkowania, co znacznie poprawia jakość testowania.

Narzędzia deweloperskie oparte na generatywnej AI

Narzędzia zintegrowane z IDE, takie jak GitHub Copilot, Tabnine czy Blackbox AI, mogą działać bezpośrednio w środowiskach takich jak Visual Studio Code, IntelliJ czy Jupyter Notebook. Współpracując z nimi, programista otrzymuje inteligentne sugestie kodu, które są dostosowane do kontekstu i specyfiki pisanej aplikacji. Takie narzędzia potrafią oferować sugestie w zakresie refaktoryzacji, optymalizacji oraz proponować gotowe fragmenty kodu, które najlepiej pasują do danego problemu.

Z kolei narzędzia samodzielne, takie jak ChatGPT czy Google Gemini, oferują interfejs webowy, który pozwala na rozmowę z AI i generowanie kodu na podstawie zadanych pytań. Choć te narzędzia nie są zintegrowane bezpośrednio z IDE, są bardzo pomocne w kontekście ogólnych zapytań, tworzenia szkiców kodu czy też generowania dokumentacji. Choć ChatGPT jest uznawany za jedno z najbardziej zaawansowanych narzędzi w tej dziedzinie, Google Gemini może w przyszłości zyskać na znaczeniu, zwłaszcza dzięki swojej potencjalnej integracji z innymi usługami Google.

Zrozumienie działania generatywnej sztucznej inteligencji

Generatywna AI to rodzaj sztucznej inteligencji, która bazuje na analizie wzorców i probabilistycznym przewidywaniu wyników. Proces jej nauki przypomina sposób, w jaki człowiek uczy się rozpoznawania obiektów w świecie. Na przykład, aby nauczyć AI rozpoznawania psa, trzeba dostarczyć jej tysiące zdjęć psów, które będą stanowiły bazę do uczenia modelu. Z czasem AI zacznie dostrzegać cechy wspólne dla psów, takie jak kształt ciała, liczba nóg, obecność ogona i inne atrybuty.

Podobnie jak muzyk, który uczy się grać na instrumencie, AI zdobywa umiejętności na podstawie rozpoznawania wzorców. Po wystarczającej ilości danych AI jest w stanie tworzyć nowe obrazy, dźwięki czy teksty, które przypominają te, które zostały jej wcześniej pokazane. W kontekście programowania, AI rozumie strukturę kodu, analizuje zależności i sugeruje rozwiązania, które pasują do danego problemu.

Sztuczna inteligencja w programowaniu to więc nie tylko narzędzie, które "wypełnia" kod czy generuje dokumentację, ale również taki "współpracownik", który jest w stanie nauczyć się specyfiki Twojego stylu pracy i dostarczać inteligentnych rozwiązań.