原標題：Python文檔字符串生成器：基于CodeBERT，支持Google、Numpy等多種輸出格式 來源：量子位

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木易 發(fā)自 凹非寺?
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

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又一款懶人神器問世了：

Visual Studio Code的擴展，基于CodeBERT的Python文檔字符串生成器。

看來現(xiàn)在，這群偷「懶」的程序員們連文檔字符串都不想自己寫了。

基于CodeBERT的生成器

跟正常的DocStrings用法一樣，你只需要輸入三引號「“””」，之后按Enter，便能調(diào)用這個工具。就像這樣：

并且，這個生成器還可以在幾種不同類型的文檔字符串格式之間進行選擇。

而這個工具，不僅僅能夠幫助寫代碼的人，還可以方便后來人讀代碼。可以說是非常方便的一個擴展了。

這個工具的本質(zhì)，就是一個自然語言識別的AI，它能夠識別你所寫代碼的內(nèi)容，然后輸出對應的字符串。

具體是如何識別的，該AI的作者是這么介紹的：

參數(shù)類型是通過PEP 484類型、默認值和var標簽進行識別的。

識別輸入之后便是推斷，這之間進行訓練的方法，也并不復雜，通過CodeBERT便可以實現(xiàn)。

CodeBERT是一種雙模預訓練模型，它可以捕捉自然語言和編程語言之間的語義連接，是目前已知的第一個大型 NL-PL（自然語言-編程語言）預訓練模型。

在訓練過程中，使用 CodeSearchNet 語料庫作為訓練數(shù)據(jù)，并使用 CodeBERT 中的 Code2NL微調(diào)任務。

之后，進行的推斷基準測試如下：

從上圖也能看出，在不同的推斷基準測試中，所需要的生成時間都很短（2s內(nèi)），這體現(xiàn)在操作上的話，就是延遲。

目前，這個生成器可以支持識別args、kwargs、decorators和errors等參數(shù)類型。

此外，還可以輸出Google、docBlockr、Numpy、Sphinx等Docstring格式，PEP0257類型的格式，也即將上線。

使用方法

1、從容器中運行模型推斷服務

具有GPU的話：在安裝nvidia-docker后，運行docker run-it-d-GPU 0-p 5000:5000 gray kode/ai-docstring。

只有CPU：運行docker run-it-d-p 5000:5000 gray kode/ai-docstring。

2、在VSCode中安裝擴展并使用

光標必須在定義正下方的行上，以生成完全自動填充的文檔字符串。

用三重引號「“””或‘’’」打開文檔字符串后，按Enter鍵；

鍵盤快捷鍵是ctrl+shift+2，Mac為cmd+shift+2。

網(wǎng)友討論

該生成器一經(jīng)發(fā)布，便引起了網(wǎng)友們的討論。

有網(wǎng)友認為這是一項非常便利的技術，非常期待：

不過，也有網(wǎng)友認為這項技術仍具有不小的局限性：

比如這位網(wǎng)友認為：更常見的注釋，是在代碼中沒有立即出現(xiàn)的上下文之間添加內(nèi)容。

不過，雖然有局限，但是人總是在「懶」的過程中變得更「懶」（狗頭）。

比如jQuery的流行，是因為開發(fā)者懶得為DOM編寫跨瀏覽器兼容性代碼；

而之后Angular.js的流行，是因為開發(fā)者連DOM都懶得操作。

所以，還是非常期待這個擴展的后續(xù)，這些程序員能不能針對這些局限性進一步偷懶的。

獲取資源

目前這個擴展已經(jīng)在Visual Studio Code上免費上線。

進入鏈接即可獲取資源：

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=graykode.ai-docstring

也可以通過Github獲取源文件：

https://github.com/graykode/ai-docstring

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