J'ai entrepris une tâche plutôt difficile. Cela consiste à prendre un code C# d'entreprise laid et à le traduire en Python. Avant d'approfondir, je sens que je dois donner quelques explications.
Ce projet C# sert de couche de plomberie de données pour certains modèles d'apprentissage automatique. Lorsque vous entendez des données, la première chose qui devrait vous venir à l'esprit est Python. Malheureusement, ce n'était pas le cas et pour l'améliorer, nous utilisons l'extension .NET pour Apache Spark. Le migrer vers Python est logique, car il utilise une technologie plutôt non standard pour résoudre le problème, ce qui rend le recrutement de futurs talents assez difficile. Et il existe d'autres problèmes évidents, courants dans d'autres langages POO d'entreprise, comme les niveaux multiples d'abstraction, l'héritage partout, l'inversion du contrôle, encore une fois des choses que vous ne faites pas dans la plomberie des données. Et pour nourrir davantage le diable, l'équipe d'origine d'entrepreneurs/consultants (car qui d'autre utiliserait C# qu'un consultant en entreprise) va partir le mois prochain.
BTW, j'utilise Neovim, et j'utilise Github Copilot depuis près de deux ans, ainsi que Copilot Chat (techniquement ChatGPT) depuis que j'ai mis la main sur la version préliminaire, donc je ne suis en aucun cas un total débutant, quand il vient aux LLM et au code.
La viande !
Qu'est-ce que ça fait de coder avec Claude 3.5, et bien il y a des bonnes, des mauvaises et des laides parties. Mais la plupart du temps, vous n'avez aucune idée de ce qui se passe, même si vous êtes capable d'écrire la même fonctionnalité à partir de zéro.
Le Bien
Claude 3.5 a tendance à produire des résultats étonnamment corrects, cependant, parfois il essaie d'être intelligent et il échoue, mais vous pouvez le guider pour résoudre ses problèmes. Dans l'ensemble, c'est un bon compagnon pour poser des questions, et pour moi, comme j'avais un flux de travail strict et que j'ai déployé beaucoup d'efforts pour créer une invite sophistiquée avec de nombreux exemples et cas extrêmes, j'étais plus que satisfait. Je pourrais suivre un cours C# et traduire les parties importantes en Python qui nécessitaient très peu d'instructions supplémentaires.
Le mauvais
En général, je peux aller écrire du code pendant 12 heures, avec des pauses occasionnelles aux toilettes et pour remplir ma gourde en eau. Et oui, je n’ai pas faim quand je m’y mets vraiment. Avec Claude, je me suis mis dans le courant, mais après environ 3 heures, je me sentais mort. Pendant ces 3 heures, j'ai produit beaucoup de code et je me sentais productif, mais c'était comme faire des révisions de code non-stop, demander des modifications et, le plus souvent, ou ne pas rechercher la documentation si ce qui a été généré est même valide.
Laid
Si vous êtes un codeur, vous connaissez probablement dans une certaine mesure le code que vous avez écrit. Cette familiarité a tendance à s'estomper avec le temps, mais si vous travaillez suffisamment longtemps avec une base de code, vous savez vous y retrouver. Avec le code généré par LLM, cela ne se produit tout simplement pas. Je ne comprenais pas vraiment ce qui se passait. Pendant des jours, j'ai produit beaucoup de code, révisé chaque ligne, de temps en temps j'ai demandé des modifications, mais en fin de compte, j'avais peu ou pas d'idée de ce qui se passait réellement. À la fin, la base de code me semblait être un étranger, quelque chose que je n'ai pas écrit. Et pour aggraver les choses, le style de code actuel était incohérent, on pouvait distinguer quels fichiers avaient été écrits le même jour, c'était comme si différentes personnes l'avaient écrit.
À emporter
J'ai passé beaucoup de temps à revoir, repenser, peaufiner cette approche de codage LLM complète, mais le résultat la plupart du temps n'est que du code, qui fonctionne un peu, mais vous n'avez aucune idée du pourquoi ou du comment. La grande question est :
Est-ce que ça vaut le coup de se retrouver avec une base de code à laquelle vous êtes peu attaché, qui donne immédiatement l'impression que vous l'avez écrite il y a un an avec d'anciens collègues imaginaires.
Pour résumer, j'avais l'impression de produire plus de code, mais la qualité était inférieure à d'habitude. Dans certains cas, cette qualité inférieure est justifiable, surtout si vous n'y prêtez pas attention. Mais ce que je crains, c'est que le moment arrive où chaque base de code deviendra « héritée » en un temps record.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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