지난 2주 동안 저는 Open AI API를 사용하여 문서가 포함된 새 파일을 생성하는 문서 생성 도구 작업을 진행해 왔습니다. Python, Click 및 LangChain 라이브러리를 사용하여 구축했습니다. 기능은 다음과 같습니다.
- 소스 코드에 대한 구조화된 주석과 문서를 자동으로 생성합니다.
- 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다(파일 확장자를 통해 식별).
- 여러 파일을 한 번에 처리합니다(아직 일괄 처리하지 않음).
- 사용자 정의 출력 디렉터리에 처리된 파일을 저장할 수 있습니다.
- 사용할 모델을 지정할 수 있습니다.
여기에서 GitHub 저장소에 액세스할 수 있습니다.
https://github.com/SychAndrii/infusion
Infusion은 소스 코드에 대한 문서를 생성하여 개발자를 지원하도록 설계된 명령줄 도구입니다. 파일 경로를 제공함으로써 Infusion은 OpenAI의 GPT와 같은 언어 모델을 활용하여 적절한 주석과 문서를 삽입하여 파일을 수정합니다. 이 도구는 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.
구조화된 주석(예: JavaScript/TypeScript용 JSDoc 또는 Java용 JavaDoc)이나 함수 및 클래스 위에 간단한 주석이 필요할 때 특히 유용합니다. Infusion은 수정된 파일을 지정된 출력 디렉터리에 저장합니다.
설치
Infusion을 로컬에 설치하고 실행하려면 GitHub 저장소를 복제하세요.
git clone https://github.com/your-username/infusion.git cd infusion
이후에는 가상 환경을 설정하고 모든 종속 항목을 설치해야 합니다.
Windows를 사용하는 경우 PowerShell을 사용하여 다음 명령을 사용하여 가상 환경을 설정하세요.
./setup/setup.ps1
Mac / Linux를 사용하는 경우 다음 명령을 사용하세요.
./setup/setup.sh
가상 환경 설정을 완료한 후 다음을 실행하여 Infusion 도구를 사용할 수 있습니다.
pipenv run infsue [OPTIONS] [FILE_PATHS]...
용법
Infusion을 사용하려면 다음 명령을 실행하고 FILE_PATHS를 처리하려는 소스 코드 파일의 경로로 바꾸세요.
단일 파일 처리:
pipenv run infsue ./path/to/source.py
다른 openAI 모델로 단일 파일 처리:
pipenv run infsue -m gpt-4o-mini ./path/to/source.py
단일 파일을 처리하고 출력 폴더를 지정합니다.
pipenv run infsue ./path/to/source.py --output my_output_folder
여러 파일 처리:
pipenv run infsue ./file1.js ./file2.py
각각 지정하지 않고 여러 파일을 처리합니다.
pipenv run infsue ./folder/*
여러 파일을 처리하고 파일을 stdout으로 인쇄하는 대신 저장할 출력 폴더를 지정합니다.
pipenv run infsue ./file1.js ./file2.py --output my_output_folder
이 도구의 보다 실제적인 사용 예를 보려면 GitHub 저장소를 참조하세요! 내 코드베이스의 개선 사항을 제안하기 위해 문제를 게시해 주시면 감사하겠습니다!
위 내용은 주입 v.0의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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