Jan 01, 1970
Comment GitHub Copilot améliore la productivité des développeurs par Preeti Verma
Trop long; Pour lire
L'article gagnant de Preeti Verma de R Systems Blogbook Chapitre 1 explore comment GitHub Copilot améliore la productivité en automatisant les tâches de code, en aidant le débogage et en accélérant l'apprentissage des nouvelles technologies.Introduction
GitHub Copilot, alimenté par le Codex d'OpenAI, est un assistant de codage alimenté par l'IA qui s'intègre parfaitement aux ides populaires telles que Visual Studio Code, JetBrains et Neovim. En analysant le contexte, les commentaires et le code existant, Copilot fournit des suggestions en temps réel, allant des autocomplétations à une seule ligne aux fonctions entières, accélérant considérablement les workflows de développement.
- Réduisez le code de boilerplate.
- Apprenez de nouveaux frameworks/languages plus rapidement.
- Debug et document efficacement.
- Streamline collaboration.
1. Accélérer les tâches répétitives
1. accélérer les tâches répétitivesGénération de code de Boilerplate
Génération de code BoilerplateCopilot excelle dans la génération de structures de code répétitives, telles que:
- Définitions de classe (par exemple, composants de réaction, modèles de données Python).
- Endpoints API (par exemple, Flask, FastAPI).
- Quêtes de base de données (par exemple, SQL, snippets ORM).
Exemple :
ExempleUn développeur tapant def create_user dans un fichier Python pourrait recevoir:
python def create_user(username: str, email: str) -> Utilisateur: """Créer un nouvel utilisateur dans la base de données."" Utilisateur = Utilisateur(username=username, email=email) db.session.add(user) db.session.commit() retourner Utilisateur python
def create_user(username: str, email: str) -> User:
"""Create a new user in the database."""
user = User(username=username, email=email)
db.session.add(user)
db.session.commit()
return user
Impact :
Précédent- Enregistre>30–50% des frappes de clavier (GitHub, 2022).
- Réduit la charge cognitive pour les tâches quotidiennes.
2. Context-Aware Code Completion
2. Context-Aware Completion du codeCopilot analyse :
- Ouvrez les fichiers et les importations.
- Noms variables et signatures de fonctions.
- Commentaires et docstrings.
Case d'utilisation:
Case d'utilisationDans un fichier JavaScript avec axios importés, tapez :
javascript // Récupérer les données d'utilisateur à partir de l'API javascript
// Fetch user data from API
Triggers Copilot pour suggérer :
Javascript const response = wait axios.get('/api/users'); retourner la réponse.data; javascript
const response = await axios.get('/api/users');
return response.data;
Avant-garde :
Les avantages- Minimise context-switching à la documentation.
3 Apprendre les nouvelles technologies
3 Apprendre les nouvelles technologiesCopilot agit comme un tutor en temps réel pour les langues/cadres inconnus.
Exemple: Rust pour un développeur Python
Exemple: Rust pour un développeur PythonUn développeur a écrit :
rust
// Calculate factorial of n
rust
// Calculate factorial of n
Copilot suggère :
rust fn factorial(n: u32) -> u32 { match n { 0 => 1, _ => n * factorial(n - 1), } } rust
fn factorial(n: u32) -> u32 {
match n {
0 => 1,
_ => n * factorial(n - 1),
}
}
Résultat :
Résultat- Envoi plus rapide vers de nouvelles pistes.
- Encourage l'expérimentation.
4. débogage et documentation
4. débogage et documentationDocstrings générés automatiquement
Docstrings générés automatiquementPour une fonction Python :
python def calculate_discount(prix: float, rabais: float) -> float: python
def calculate_discount(price: float, discount: float) -> float:
Copilot ajoute :
python """ Calcule le prix réduit. Args: prix (float): prix original. réduction (float): pourcentage de réduction (0-1). Retours: prix final après réduction. """ python
"""
Calculates the discounted price.
Args:
price (float): Original price.
discount (float): Discount percentage (0-1).
Returns:
float: Final price after discount.
"""
Résolution d'erreur
Résolution d'erreurCopilot explique les erreurs courantes (par exemple, TypeError, variable non définie) et suggère des corrections.
5. Génération de test d'unité
5. génération de test d'unitéCopilot élabore des cas de test alignés avec des cadres de test communs (p. ex., pytest, Jest).
Exemple :
ExamplePour une fonction :
python def divide(a: float, b: float) -> float: return a / b python
def divide(a: float, b: float) -> float:
return a / b
Typing def test_divide triggers :
python def test_divide(): assert divide(10, 2) == 5 assert divide(0, 1) == 0 avec pytest.raises(ZeroDivisionError): divide(1, 0) python
def test_divide():
assert divide(10, 2) == 5
assert divide(0, 1) == 0
with pytest.raises(ZeroDivisionError):
divide(1, 0)
Impact :
Précédent- Améliore la couverture des tests avec un minimum d'effort.
6. Assistance à la requête de base de données
Aide à la requête de base de donnéesCopilot simplifie les requêtes SQL/NoSQL :
Exemple :
ExempleUn commentaire comme :
sql -- Obtenez des utilisateurs actifs créés en 2023 sql
-- Get active users created in 2023
Générations :
sql SELECT * FROM users WHERE status = 'active' AND created_at >= '2023-01-01'; sql
SELECT * FROM users
WHERE status = 'active' AND created_at >= '2023-01-01';
Outils pris en charge:
Outils pris en charge- SQLAlchemy, Django ORM, requêtes MongoDB.
7 Collaboration et cohérence du code
7 Collaboration et cohérence du code- Enforce les modèles: Docstrings cohérents, gestion des erreurs et style.
- Aide à l'embarquement de nouveaux membres de l'équipe: Explique le code hérité via les commentaires.
Défis et atténuations
Défis et atténuations| Challenge | |
|---|---|
| Incorrect suggestions | Always review logic manuellement. |
|
Risques de sécurité (par exemple, des clés hardcodées) | Évitez d'utiliser un code sensible. |
| Challenge | |
| Incorrect suggestions | Always review logic manuellement. |
| Risques de sécurité (par exemple, des clés hardcodées) | Évitez l'utilisation pour le code sensible. |
| Over-reliance | Utilisez comme un aide, pas un remplacement. |
| Challenge | Mitigation | Défi | Résistance |
| Suggestions incorrectes | Réviser toujours la logique manuellement. | Suggestions incorrectes | Réviser toujours la logique manuellement. |
|
Security risks (e.g., hardcoded keys) |
Avoid using for sensitive code. | Risques de sécurité (par exemple, des clés hardcodées) | Évitez d'utiliser pour le code sensible. |
| Over-reliance | Utiliser comme aide, pas comme substitut. | Over-reliance | Utiliser comme un aide, pas un substitut. |
Réduire les barrières aux nouvelles technologies.
Actant en tant que programmeur par paires 24/7
agir en tant que programmeur par paires 24/7.
Programmeur par paires 24/7Réduire le temps passé sur des tâches répétitives
Réduire le temps passé sur des tâches répétitives
.
La baisse des barrières aux nouvelles technologies.
Réduction des barrières aux nouvelles technologies Réduction des barrières
Pour des résultats optimaux, combinez la vitesse de Copilot avec la supervision humaine
pour assurer la qualité et la sécurité du code.
Cet article de Préeti Verma a remporté le 1er tour de R Systems Blogbook: Chapitre 1
Cet article de Preeti Verma
a remporté le 1er tour de R Systems Blogbook: Chapitre 1
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