豌豆花下猫

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2022/09/17阅读:17主题:山吹

继GitHub的Copilot收费后,亚马逊推出 CodeWhisperer,感觉不错哟!

Copilot 是 Github 推出的一款人工智能编程助手,推出仅一年就受到大量开发者的追捧(据官方统计有 120 万用户)。然而,自 2022 年 6 月起,它改为了付费订阅模式(每月 10 美元或每年 100 美元)。

我们暂且不讨论训练代码可能涉及的版权及授权许可问题,可以肯定的是,利用机器学习训练出智能编程 AI 模型,这会是未来的大势所趋!

巧合的是,仅在 Copilot 宣布收费的几天后,Amazon 就推出了一款竞品 CodeWhisperer!相信在不久的将来,类似的产品会如雨后春笋般涌现,到那时,程序员和编程学习者们就更加有福了!

作者:Brian Tarbox

译者:豌豆花下猫@Python猫

英文:https://blog.symops.com/2022/08/31/amazon-codewhisperer

转载请保留作者&译者&来源信息

代码补全最早出现在 1985 年的一个名为 Alice 的 Pascal 编辑器上。它支持自动缩进、自动补全 BEGIN/END 控制结构,甚至支持语法着色。

争议也随之而来:在 Alice 的早期,人们担心代码补全使得编写软件过于简单。但它实际上只是一个语法助手。

代码补全可以帮你写出语法正确的、可编译的代码,但它不能帮你写出语义正确的代码,甚至不能写出任何有用的代码。

GitHub 的 CoPilot 和 Amazon 的 CodeWhisperer 改变了这一点,它们除了提供语法辅助,还能生成语义上正确的代码。它们不仅能提供 if 语句的大纲,还能创建出完整的代码样例。

但在 2022 年,一个代码辅助工具到底能好到什么程度呢?

本文将重点介绍 CodeWhisperer,尝试回答这个问题。

试用:用 Python 从 S3 读取数据

亚马逊在 2022 年 6 月发布了 CodeWhisperer 预览版,现在它支持 Python、Java 和 JavaScript。

Python猫注:截至2022年9月17日,这个服务还未全面开放。

若要试用,可在官网申请:https://pages.awscloud.com/codewhisperer-sign-up-form.html

附官方介绍:https://aws.amazon.com/cn/blogs/compute/introducing-amazon-codewhisperer-in-the-aws-lambda-console-in-preview

在 AWS 博客的一篇文章中,Mark Richman 解释说,CodeWhisperer 的模型是在“包括 Amazon 开源代码在内的各种数据源”上训练的。有了这个语料库(显然确实存在)完善 CodeWhisperer 的模型,编写从 S3 读取文件的代码应该是一个很好的测试用例。

在使用 CodeWhisperer(CW)时,你需要写一个注释,描述你希望函数去做什么。注释的描述性和准确性越高,系统就越能更好地推断出你想要的逻辑。

Function to open an S3 file

注释以 Function 开头,让 CW 知道你想要创建一个函数。也就是说,你需要添加一个注释,作为给 CW 的提示。

CW 分析注释并生成一个函数的定义。此时,你可以在生成函数体之前修改函数定义。CW 还可能提供多种函数定义供你选择。

IntelliJ 集成 CodeWhisperer 的截图

点击“插入代码”,你的函数就在注释的下方创建好了。注意 CodeWhisperer 不仅插入了代码,还创建了一个文档字符串。

# Function to open an S3 file
def open_s3_file(filename):
    """
    :param filename:
    :return:
    """

    s3 = boto3.resource('s3')
    return s3.Object(bucket, filename).get()['Body'].read()

看起来不错!这段代码实现了你的注释所期望的功能,并且是在几秒钟内就生成了。节省了查找boto3 API 的时间,你只需要检查代码,确保语义正确。

接着看看提出更多要求时,会发生什么。

这有一个很有用的例子:写一个函数从 S3 的文件中返回前“n”行。

# Function to get first n lines from a file in S3
def get_first_n_lines_from_s3(filename, n):
    """
    Get the first n lines of a file in S3
    :param filename:
    :param n:
    :return:
    """

    lines = []
    for line in open_s3_file(filename):
        lines.append(line)
        if len(lines) >= n:
            break
    return lines

真厉害!CodeWhisperer 使用了之前创建的辅助方法 open_s3_file,并生成了正确的函数。

在 CW 生成函数体之前,你可以修改参数名,提高代码的可读性。例如,如果我们输入:

# Function to find common elements in lists

CW 会提示:

def find_common_elements(list1, list2)

在生成函数体之前,我们可以修改函数定义,使其更具描述性:

def find_common_elements(first, second)

如果我们接受它的函数定义,CodeWhisperer 将使用函数签名和注释来构建函数体。得到的函数将使用改进后的参数名。

# Function to find common elements in lists
def find_common_elements(first, second):
        return list(set(first) & set(second))

CodeWhisperer 不仅仅可以创建整个函数;它还可以在函数中插入代码片段,并在过程中推断相关变量。

  # reverse the list order
  lines.reverse()

CodeWhisperer 是一个重要的生产力助推器

使用 CodeWhisperer,我能够更快地编写代码。到目前为止,最大的价值是 S3 示例所演示的功能。

如果我自己写代码,大部分时间将会用来查找 boto API 文档,以确保写出正确的调用。使用 CodeWhisperer,则只需三秒钟。

这让我想到了一段曾花了很多时间的烦人代码:给 CloudWatch 发送数据。让我们看看 CodeWhisperer 能否有所帮助,试试提供注释:“Function to emit a CloudWatch metric”。

# Function to emit a cloudwatch metric
def put_metric_data(metric_name, metric_data):
    """
    Put a metric data into cloudwatch
    :param metric_name:
    :param metric_data:
    :return:
    """

    cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')
    cloudwatch.put_metric_data(
        Namespace='my_namespace',
        MetricData=[
            {
                'MetricName': metric_name,
                'Dimensions': [
                    {
                        'Name''string',
                        'Value''string'
                    },
                ],
                'Unit''Seconds',
                'Value': metric_data
            },
        ]
    )

非常有用!CW 为我节省了许多打字和查阅 API 文档的时间。

我有可能需要重构这段代码,但即使我从零开始编写它,第一步也要写出类似这样的原始逻辑。如今只花三秒钟,我节省了编写大量样板代码的时间,有了一个很好的自定义或重构的起点。

那么 CodeWhisperer 是一个比我更好的程序员吗?

尽管有一丝标题党,但 CW 的代码是否比我的好,这并不重要。重要的是,它可以为我节省大量的时间和精力,让我能够专注于改进、重构和测试。

它通过承担一些同质化的繁重工作,让我有机会成为一个更好的程序员。

上面的例子是 Amazon 工具(经过 Amazon 开源代码训练)能够表现出色的例子。当然,在大多数开发人员需要花费很多时间的地方,比如编写领域相关的逻辑时,CW 也许不会非常有用。让我们看看 CW 会出什么问题。

我们可以从 Python 文档中的数据类示例开始。

@dataclass
class InventoryItem:
    """Class for keeping track of an item in inventory."""
    name: str
    unit_price: float
    quantity_on_hand: int = 0

    def total_cost(self) -> float:
        return self.unit_price * self.quantity_on_hand

我想知道 CodeWhisperer 是否可以向这个类添加一个方法。让我们看看如果添加注释:" Function that return this item costs more than $10",会发生什么?

@dataclass
class InventoryItem:
    """Class for keeping track of an item in inventory."""
    name: str
    unit_price: float
    quantity_on_hand: int = 0

    def total_cost(self) -> float:
        return self.unit_price * self.quantity_on_hand

    # Function that returns whether this item costs more than $10
    def expensive(self) -> bool:
        return self.unit_price > 10

非常酷。值得注意的是,CW 给函数起了一个直观的名字,并包含了对 self 的引用。

接着,让我们尝试用 CW 来做测试,看是否会触及它的极限。

# Function to test InventoryItem class
def test_inventory_item():
     """
    Test InventoryItem class
    :return:
    """

    item = InventoryItem("Widget"105)
    assert item.name == "Widget"
    assert item.unit_price == 10
    assert item.quantity_on_hand == 5
    assert item.total_cost() == 50
    assert not item.expensive()

🤯哇!在上面的代码中,我输入了注释,CW 自动完成了剩下的工作。

测试似乎是一个极好的证明 CW 可以节省时间的例子。我不需要浪费时间去想测试的值,也不用输入所有的成员变量和方法。

CodeWhisperer 的局限性

它现在还处于初级阶段,还有很多问题。

研究人员发现,GitHub CoPilot 生成的代码有 40% 存在安全漏洞

CodeWhisperer 还没有这类的统计数据,但 AWS 似乎强调了对安全性的关注。

据我测试,在一些例子中,CW 生成的函数有 bug,或者结果没有符合我的意图。

下方的例子应该返回两个文件中最长的公共行,但它只返回了第一个匹配的行:

# Function to find the longest common line in two files
def find_longest_common_line(file1, file2):
    """
    Find the longest common line in two files
    :param file1:
    :param file2:
    :return:
    """

    with open(file1, 'r'as f1:
        with open(file2, 'r'as f2:
            for line in f1:
                if line in f2:
                    return line

CW 还出现了其它问题,原因是它没有足够的上下文来理解我的意图。经过反思,我觉得如果周围的代码结构很好的话,也是可以实现的。

如果你在设计代码时用了准确表示领域的名词,那么,在给出了良好注释的前提下,很容易想象 CW 能够创建出特定于领域的逻辑。至于 bug,将来肯定会得到改善的。

写在最后

如果你尝试使用 CW,它可能会让你想象:可能有一天,有人会写出历史上最后一行由人类编写的代码。

在那之前,CW 可以帮助你成为一个更好的程序员,这样即使世界上最后一个程序员是你,人类的最后一行代码也不会有 bug。

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