Infusion v.0
Au cours des 2 dernières semaines, j'ai travaillé sur un outil de génération de documentation qui utilise l'API Open AI pour générer de nouveaux fichiers contenant de la documentation. Je l'ai construit en utilisant les bibliothèques Python, Click et LangChain. Les fonctionnalités incluent :
- Génère automatiquement des commentaires structurés et de la documentation pour le code source.
- Prend en charge plusieurs langages de programmation (identifiés via l'extension de fichier).
- Gère plusieurs fichiers à la fois (pas encore de traitement par lots).
- Permet aux répertoires de sortie personnalisés de stocker les fichiers traités.
- Vous permet de spécifier un modèle à utiliser.
Vous pouvez accéder au dépôt GitHub ici :
https://github.com/SychAndrii/infusion
Infusion est un outil de ligne de commande conçu pour aider les développeurs en générant de la documentation pour leur code source. En fournissant des chemins de fichiers, Infusion exploite des modèles de langage tels que le GPT d'OpenAI pour modifier les fichiers en insérant des commentaires et une documentation appropriés. L'outil prend en charge plusieurs langages de programmation.
C'est particulièrement utile lorsque vous avez besoin de commentaires structurés (par exemple, JSDoc pour JavaScript/TypeScript ou JavaDoc pour Java) ou de simples commentaires au-dessus des fonctions et des classes. Infusion enregistre les fichiers modifiés dans un répertoire de sortie spécifié.
Installation
Pour installer et exécuter Infusion localement, clonez le référentiel GitHub.
git clone https://github.com/your-username/infusion.git cd infusion
Après cela, vous devrez configurer un environnement virtuel et installer toutes les dépendances.
Si vous êtes sous Windows, utilisez PowerShell pour configurer l'environnement virtuel à l'aide de la commande :
./setup/setup.ps1
Si vous êtes sous Mac / Linux, utilisez la commande suivante :
./setup/setup.sh
Une fois la configuration de l'environnement virtuel terminée, vous pouvez utiliser l'outil Infusion en exécutant :
pipenv run infsue [OPTIONS] [FILE_PATHS]...
Usage
Pour utiliser Infusion, exécutez la commande suivante, en remplaçant FILE_PATHS par les chemins d'accès aux fichiers de code source que vous souhaitez traiter.
Traiter un seul fichier :
pipenv run infsue ./path/to/source.py
Traitez un seul fichier avec un modèle openAI différent :
pipenv run infsue -m gpt-4o-mini ./path/to/source.py
Traitez un seul fichier et spécifiez un dossier de sortie :
pipenv run infsue ./path/to/source.py --output my_output_folder
Traiter plusieurs fichiers :
pipenv run infsue ./file1.js ./file2.py
Traitez plusieurs fichiers sans les spécifier chacun :
pipenv run infsue ./folder/*
Traitez plusieurs fichiers et spécifiez un dossier de sortie dans lequel enregistrer les fichiers au lieu de les imprimer sur la sortie standard :
pipenv run infsue ./file1.js ./file2.py --output my_output_folder
Pour un exemple plus pratique d'utilisation de cet outil, veuillez consulter le référentiel GitHub ! J'aimerais que vous publiiez votre problème pour suggérer des améliorations dans ma base de code !
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!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

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.

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.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

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
