AI Code Translator — это инновационный инструмент, основанный на искусственном интеллекте, который предлагает возможность перевода кода из одного языка программирования в другой. В этой статье мы рассмотрим, как AI Code Translator упрощает процесс перевода кода, его фишки и преимущества, а также расскажем о том, как использовать этот инструмент для эффективного разработки программного обеспечения.
Фишки AI Code Translator:
- Перевод кода между языками программирования: AI Code Translator позволяет разработчикам переводить код из одного языка программирования в другой без необходимости вручную переписывать весь код. Это означает, что разработчики могут использовать знакомые языки программирования и инструменты, не тратя время на изучение новых языков и синтаксиса.
- Поддержка широкого спектра языков программирования: AI Code Translator поддерживает множество популярных языков программирования, включая Python, Java, C++, JavaScript, Ruby и многие другие. Это позволяет разработчикам переводить код между различными языками, расширяя возможности разработки и улучшая производительность.
- Мощность и точность искусственного интеллекта: AI Code Translator использует передовые модели искусственного интеллекта, обученные на большом объеме кода, чтобы обеспечить высокую точность перевода. Это позволяет инструменту генерировать переведенный код, который соответствует оригиналу и выполняет требуемые функции.
- Сохранение структуры и синтаксиса: AI Code Translator обеспечивает сохранение структуры и синтаксиса при переводе кода. Это означает, что переведенный код будет иметь аналогичную структуру и синтаксис, что и исходный код, облегчая понимание и сопровождение переведенного кода.
- Интеграция в разработческие среды: AI Code Translator может быть интегрирован в различные разработческие среды и инструменты, такие как интегрированные среды разработки (IDE) или редакторы кода. Это позволяет разработчикам использовать инструмент прямо в свеем рабочей среде без необходимости переключаться между приложениями или окнами. Разработчики могут воспользоваться преимуществами AI Code Translator, не выходя из своей привычной среды разработки.
- Улучшение производительности и сокращение времени разработки: AI Code Translator значительно ускоряет процесс разработки, позволяя разработчикам переводить код между языками программирования с минимальными усилиями. Это сокращает время, затрачиваемое на переписывание кода вручную, и позволяет разработчикам быстрее переключаться между различными языками, ускоряя процесс разработки программного обеспечения.
- Облегчение миграции проектов: AI Code Translator полезен при миграции проектов на новые языки программирования. Он позволяет перевести существующий код на новый язык, сохраняя функциональность и структуру проекта. Это экономит время и ресурсы, которые могут быть затрачены на полную переработку и переписывание кода.
Как использовать AI Code Translator:
Просто о двоичной системе счисления и двоичном коде. #1
Не смотри обучающие ролики!
- Загрузите и установите AI Code Translator в свою разработческую среду или воспользуйтесь онлайн-версией инструмента.
- Выберите исходный язык программирования, из которого вы хотите перевести код.
- Укажите целевой язык программирования, на который вы хотите перевести код.
- Вставьте исходный код в соответствующее поле или загрузите файл с исходным кодом.
- Нажмите кнопку «Перевести» или выполните соответствующую команду для запуска процесса перевода.
- Получите переведенный код, который будет отображен в вашей разработческой среде или будет доступен для скачивания в файле.
Заключение:
AI Code Translator — это инновационный инструмент, который с помощью искусственного интеллекта облегчает перевод кода между различными языками программирования. Он улучшает производительность разработчиков, сокращает время разработки и облегчает миграцию проектов на новые языки. Использование AI Code Translator поможет разработчикам сохранить эффективность работы и сосредоточиться на более важных задачах в процессе разработки программного обеспечения.
Вам не нужно больше искать методы обхода блокировки и ограничений для доступа к ChatGPT!
Телеграм-бот предоставляет Вам быстрый и простой способ начать общение.
Никакой регистрации и оплаты — просто следуйте по ссылке и начинайте общаться уже сегодня!
Источник: vc.ru
Реализуем преобразования кода на Python
Сегодня мы предлагаем вам перевод статьи, затрагивающей не самую обсуждаемую тему: компиляцию кода в Python, а именно: работу с абстрактным синтаксическим деревом (AST) и байт-кодом. Притом, что Python является интерпретируемым языком, такие возможности в нем чрезвычайно важны с точки зрения оптимизации. О них мы сегодня и поговорим.
Вы когда-нибудь задумывались, как именно компилятор оптимизирует ваш код, чтобы он работал быстрее? Хотите узнать, что такое абстрактное синтаксическое дерево (AST) и для чего оно может использоваться?
В этой обзорной статье рассказано, как код Python преобразуется в древовидную форму (AST). Соорудив AST вашей программы, вы сможете перейти к поиску возможностей оптимизации и преобразования вашего кода. Однако учтите, что оптимизация программ Python нетривиальными способами исключительно сложна.
Код программы как дерево
Как компьютеру убедиться, что он вычисляет выражения из вашего кода в правильном порядке?
Для этого он сначала переделывает код вашей программы в древовидную структуру под названием AST.
При работе с интерпретируемым языком программирования (таким как Python) принято считать, что интерпретатор проходит по вашему коду и выполняет все, что встретит, прямо на месте, не преобразуя код Python в машинный код каким-либо образом. Однако, на практике такая схема выполнения провоцирует немало проблем, из-за которых получается весьма неудобной.
Возьмем, к примеру, такую простую проблему как приоритет операторов. В выражении вида 3 + 4 * x сначала вычисляется часть 4 * x , и лишь потом можно прибавить 3 к результату умножения. Возможно, на уроках математики вы изучали приоритет операторов, рисуя под выражением вот такие деревья:
В Python применяются стандартные правила математической нотации (сначала умножение, затем сложение). Чтобы ничего не перепутать с приоритетом операторов, в Python сначала строится именно такое дерево, как на предыдущей картинке. Общая операция – это сложение (у корня дерева), и, тогда как левая часть этой суммы представляет собой обычное число, справа мы имеем произведение. Результирующая структура данных выглядит так:
BinOp( left = Num(3), op = Add(), right = BinOp( left = Num(4), op = Mult(), right = Name(‘x’) ) )
BinOp означает Binary Operation (Бинарная операция) и указывает на то, что в таких операциях как сложение и умножение – по два операнда. Естественно, никакого сложения у вас не получится, если в правой части выражения не будет правильного значения – поэтому сначала нужно произвести умножение.
В теории компиляторов и языков программирования такое дерево называется Абстрактное Синтаксическое Дерево, или AST для краткости. В AST в вышеприведенном примере входят два узла BinOp , два узла Num и один узел Name .
Есть в Python приятная фича – возможность непосредственно просматривать и выводить AST для любой конкретной программы Python. Все, что для этого требуется – импортировать стандартный модуль ast , сделать парсинг программы, а затем вывести результат на экран (кстати, парсинг – это и есть процесс преобразования исходного кода программы в дерево AST).
import ast my_tree = ast.parse(«3 + 4*x») print(ast.dump(my_tree))
Однако вы заметите, что в AST, сгенерированном Python, будут дополнительные узлы и поля, а выводиться оно будет в одну строку, из-за чего на первый взгляд оно кажется сложнее, чем есть на самом деле.
Module(body=[Expr(value=BinOp(left=Num(n=3), op=Add(), right=BinOp(left=Num(n=4), op=Mult(), right=Name(id=’x’, ctx=Load()))))])
Давайте разобьем его на отдельные узлы, как и в прошлый раз – и заново откроем AST, уже сверху, как часть всего дерева:
Module(body = [ Expr( value = BinOp( left = Num(n=3), op = Add(), right = BinOp( left = Num(n=4), op = Mult(), right = Name(id=’x’, ctx=Load()) ) ) ) ])
Очевидно, Python «считает», что строка, которую мы дали ему для парсинга – это целый модуль. Тело модуля – это список всех инструкций, содержащихся в нем. Единственная инструкция в нашем примере – это выражение Expr , значение которой именно такое, что мы обсуждали выше.
Обратите внимание: у узла Name есть дополнительное поле ctx (сокращенно «контекст»), имеющее значение Load() . Так Python сообщает, что мы используем значение, сохраненное в переменной x , а не (пере)определяем или удаляем имя x . Теперь ваш ход, попробуйте сами распарсить что-нибудь вроде del x или x = 123 , и увидите, как поле ctx в узле Name меняется на Del() или Store() , соответственно.
Кстати: если установить модуль astunparse , то вывод AST на экран можно сделать гораздо красивее, и даже преобразовать AST обратно в действующий код Python.
Процесс компиляции: оставшаяся часть
Собрав AST программы, в принципе возможно выполнить всю программу, проходя по AST и выполняя операции в том порядке, в котором они указаны. Однако, у такого подхода как минимум два недостатка. Во-первых, AST может занимать сравнительно много места в памяти, особенно если содержит избыточную информацию. Во-вторых, обход AST может занимать больше времени, чем необходимо. Короче говоря: сделать так можно, но это неэффективно.
Компилятор не обрабатывает AST напрямую, а готовит байт-код, который затем выполняется на виртуальной машине Python. Хотя, обсуждение деталей этого процесса выходит за рамки данной статьи, базовый принцип заключается в том, что компилятор транслирует AST в обратную польскую нотацию (RPN).
Вместо того, чтобы ставить оператор + между левым и правым операндами, мы ставим его после обоих операндов. В примере 3 + 4*x , приведенном выше, получаем последовательность 3 4 x * + (и данная нотация особенно хороша тем, что из последовательности сразу видно: сначала нужно выполнить умножение, а лишь затем – сложение). Поскольку каждый из пяти элементов в этой последовательности в принципе можно представить единственным байтом, такой код называется байт-кодом. Затем Python использует стековую виртуальную машину для эффективного выполнения этого кода.
Иными словами, процесс компиляции программы, написанной на Python, проходит в два этапа. Сначала программа, полученная на вход, проходит парсинг, и в результате получается абстрактное синтаксическое дерево (AST). Затем компилятор проходит по AST и при этом генерирует байт-код. После чего интерпретатор Python выполняет этот байт-код.
Взявшись за оптимизацию, ее можно применить или на уровне AST, или на уровне байт-кода. Обоим этим вариантам свойственны собственные достоинства и недостатки.
Наконец, нужно учитывать, что, хотя, AST в любой реализации Python является общей, процесс трансляции AST в байт-код может отличаться, и в некоторых реализациях Python на промежуточном этапе может генерироваться, скажем, JavaScript, а не байт-код.
Парадигмы из других языков программирования
Не во всех языках программирования используется инфиксная нотация, как в Python. Два примера, которые стоит отметить в данном случае — PostScript, где программа записывается непосредственно в обратной польской нотации, и Lisp, конечно же, где программы обычно записываются польской нотацией. Так, наше выражение из рассмотренного выше примера, в Lisp приняло бы такой вид: (+ 3 (* 4 x)) .
Преобразование узла внутри AST
Имея AST программы, как преобразовывать отдельные части этого дерева? При помощи удобных встроенных возможностей Python.
Если мы взглянем на AST и обнаружим, к примеру, что оба поля left и right узла BinOp являются числами (узлами Num ), то сможем произвести соответствующие вычисления заранее, а затем заменить BinOp обычным узлом Num .
Разумеется, нужно действовать очень осторожно, чтобы не изменить поведение программы, занимаясь такими трансформациями. Например, в len([a(), b(), c(), d()]) , понятно, что результат будет 4. Но мы не можем заменить все выражение цифрой 4, поскольку четыре функции a , b , c , d все равно должны правильно вызываться.
Опять же, начнем с простой оптимизации. Везде, где в исходном коде программы встречается имя pi , заменим его значением 3.14159265. В модуле Python ast уже предоставляются структуры данных, необходимые, чтобы это сделать: класс-преобразователь NodeTransformer , который проходит через все AST и проверяет для каждого узла, можно ли его заменить. По умолчанию метод трансформации просто возвращает для каждого узла исходный узел, так что у нас получается то же самое AST, с которого мы начинали. Но мы можем с легкостью переопределить метод для узлов Name , скажем, так, чтобы он проверял, а не pi ли это, а затем возвращал узел Num вместо узла с исходным именем…
import ast class MyOptimizer(ast.NodeTransformer): def visit_Name(self, node: ast.Name): if node.id == ‘pi’: return ast.Num(n=3.14159265) return node tree = ast.parse(«y = 2 * pi») optimizer = MyOptimizer() tree = optimizer.visit(tree) print(ast.dump(tree))
Чтобы преобразователь/оптимизатор прошел по нашему дереву, необходимо вызвать его метод visit , который затем вернет новое, измененное дерево.
К сожалению, невозможно скомпилировать и запустить результирующее AST, причиной тому одна техническая деталь. Пока это еще не видно, но (почти) все узлы в AST также имеют поля lineno и col_offset . Они указывают точную позицию конкретного узла в исходном коде. Если не установить их как следует, то компилятор станет ругаться и откажется работать.
Итак, давайте скопируем соответствующие поля из исходного узла Name в новый узел Num . Затем можно скомпилировать и выполнить результирующее AST:
import ast class MyOptimizer(ast.NodeTransformer): def visit_Name(self, node: ast.Name): if node.id == ‘pi’: result = ast.Num(n=3.14159265) result.lineno = node.lineno result.col_offset = node.col_offset return result return node tree = ast.parse(«print(2 * pi)») optimizer = MyOptimizer() tree = optimizer.visit(tree) code = compile(tree, «», «exec») exec(code)
Обратите внимание: функция compile требует не только исходника (в качестве которого может выступать сама программа, строка или AST), но и имени файла (в качестве которого мы задаем «» ), а также одно из трех: «exec» , «eval» или «single» .
Необходимость скопировать поля, описывающие позицию узла в исходном коде, возникает довольно часто. Поэтому в модуле ast есть выделенная функция copy_location как раз для этой цели, и мы можем написать:
def visit_Name(self, node: ast.Name): if node.id == ‘pi’: result = ast.Num(n=3.14159265) return ast.copy_location(result, node) return node
Наконец, можно расширить предыдущий пример так, чтобы в нем действительно выполнялась оптимизация, а именно, на узле BinOp . Согласно правилу преобразования, сначала мы должны трансформировать/оптимизировать левый, а затем правый узел в составе BinOp. Если в результате окажется, что и левый, и правый узлы являются числами, то вычисления можно выполнить прямо на месте и заменить исходный BinOp числовым результатом операции.
class MyVisitor(ast.NodeTransformer): def visit_BinOp(self, node: ast.BinOp): node.left = self.visit(node.left) node.right = self.visit(node.right) if isinstance(node.left, ast.Num) and isinstance(node.right, ast.Num): if isinstance(node.op, ast.Add): result = ast.Num(n = node.left.n + node.right.n) return ast.copy_location(result, node) elif isinstance(node.op, ast.Mult): result = ast.Num(n = node.left.n * node.right.n) return ast.copy_location(result, node) return node def visit_Name(self, node: ast.Name): if node.id == ‘pi’: result = ast.Num(n=3.14159265) return ast.copy_location(result, node) return node tree = ast.parse(«y = 2 * pi + 1») optimizer = MyOptimizer() tree = optimizer.visit(tree) print(ast.dump(tree))
Кстати, компилятор CPython уже оптимизирует узлы BinOp так, как показано здесь. Соответствующий код написан на C и приводится в Python/ast_opt.c. Обратите внимание: оптимизатор CPython более универсален и работает не только с числами, как в рассматриваемом нами примере, но с различными типами константных значений.
Проверка узлов в AST
Как убедиться, что сделанные нами преобразования были правильными? Для начала нужно полностью обойти AST и осмотреть всю программу.
В оптимизаторе, представленном выше, остается серьезный изъян. Что будет, если где-то в программе вы переопределите pi ? Только представьте что-нибудь настолько простое и внятное как pi = 4 . Наш оптимизатор просто заменит pi в левой части выражения числовым значением 3.14159265, и Python затем откажется компилироваться, поскольку не может присвоить чего-либо литеральному значению.
Возможно, именно такого поведения вы и добивались, делая pi истинной константной, которая заменяется при компиляции и никогда не может быть переприсвоена, то есть, не может получить другое значение. Однако это, определенно, нарушает семантику Python.
Итак, что же делать, если мы хотим придерживаться семантики Python, но все равно заменить pi везде, где это возможно? В таком случае сначала нужно пройти по всей программе и проверить, не присваивается ли где-нибудь значение для pi . Пока не усложняем: мы не станем прибегать к замене pi, если хоть в одной точке программы есть любое присваивание значения для pi .
Теперь мы используем узел посетитель, похожий на узел-преобразователь, описанный выше. В отличие от преобразователя, посетитель не предназначен для изменения каких-либо узлов, он просто проходит по AST и осматривает узлы (посещает их). Соответственно, визитирующие методы ничего не возвращают.
В нашем случае мы проверяем, ссылается ли узел Name на pi и делает ли что-либо кроме загрузки значения pi (помним о поле контекста ctx ).
import ast class MyVisitor(ast.NodeVisitor): def __init__(self): self.modify_pi = False def visit_FunctionDef(self, node: ast.FunctionDef): if node.name == ‘pi’: self.modify_pi = True self.generic_visit(node) def visit_Name(self, node: ast.Name): if node.id == ‘pi’ and not isinstance(node.ctx, ast.Load): self.modify_pi = True program = «»» def pi(): return 3.1415 print(2 * pi()) «»» tree = ast.parse(program) my_visitor = MyVisitor() my_visitor.visit(tree) print(«Pi modified:», my_visitor.modify_pi)
Метод generic_visit(node) вызывается посетителем для каждого узла, для которого мы не предоставляем специализированный визитирующий метод. Иными словами: нет такого метода visit_FunctionDef в классе NodeVisitor , который мы могли бы вызвать при помощи super() . Что касается определений функций, мы должны вызывать обобщенный посетитель, чтобы убедиться, что и все тело функции также обрабатывается корректно. В противном случае можно было бы спрятать в функции инструкцию global pi и глобально изменить значение pi , так, что наш оптимизатор ничего бы и не заметил.
Локальные значения в Python
Наш метод, позволяющий определить, не изменил ли программист значение pi, получился довольно грубым. Тем не менее, компилятор Python действует весьма схожим образом, когда определяет, какие имена в области видимости функции соответствуют локальным переменным. Если переменная изменяется где-либо в области видимости функции (и явно не сделана глобальной, например, при помощи инструкции global), то эта переменная считается локальной во всей области видимости функции.
Следующий пример отлично выполнится и без четвертой строки. Но, хотя x = 0 в четвертой строке никогда и не выполняется, это все равно считается присваиванием к x и, следовательно, x становится локальной переменной в масштабах всей функции, и даже в строке 3. Вот почему Python будет ругаться, что переменная x в третьей строке еще не имеет значения.
x = 1 def print_x(): print(x) if False: x = 0 print_x()
Если вас интересуют подробности, как именно здесь работает Python, посмотрите Python/symtable.c.
Заключение
В Python, как и в большинстве языков программирования, конкретная программа не исполняется непосредственно из исходного кода. На самом деле, трансляция исходного кода происходит в два этапа: из него сначала делается абстрактное синтаксическое дерево (AST), а затем байт-код для стековой виртуальной машины. В Python также предоставляется ряд очень приятных возможностей для анализа и даже преобразования AST любой конкретной программы Python, после чего измененное AST можно компилировать и выполнять. Таким образом, мы можем с легкостью внедрить наши собственные оптимизации.
Разумеется, немало деталей я здесь просто опустил. Чтобы убедиться, что ваша оптимизация корректно сработает во всех возможных случаях и обстоятельствах – дело весьма нетривиальное. Однако цель этой статьи – не рассказать вам об оптимизации, готовой для использования в продакшене, а дать базовое представление о том, как Python анализирует ваш программный код, чтобы вы научились его правильно преобразовывать, а затем и оптимизировать.
- Блог компании Издательский дом «Питер»
- Python
- Программирование
- Клиентская оптимизация
- Алгоритмы
Источник: habr.com
TransCoder: нейросеть переводит код программы на другой язык
TransCoder — это нейросеть, которая переводит код программы с одного языка на другой. Модель не нуждается в размеченных параллельных данных для обучения. На данный момент TransCoder успешно переносит функции на C++, Java и Python 3. Нейросеть обходит существующие открытые и коммерческие программы по переводу кодовой базы.
Описание проблемы
Перенос кодовой базы с устаревшего языка, как COBOL, на альтернативные современные языки, как Java или C++, является ресурсоемкой задачей. Процесс предполагает наличие экспертизы в обоих языках: исходном и целевом.
Что внутри TransCoder
TransCoder позволяет облегчить процесс переноса кодовой базы на другой язык. Предыдущие подходы упирались в необходимость наличия параллельного корпуса данных для обучения. TransCoder обходит это ограничение. Модель опирается на исходный код на одном языке. При этом масштабируется на другие языки.
Кроме того, исследователи ввели новую метрику для оценки корректности переведенного кода.
В качестве архитектуры модели в TransCoder использовали XLM. Для всех языков использовалась одна общая модель. Исследователи обучали TransCoder, учитывая best practices из unsupervised машинного перевода.
Оценка работы модели
По результатам экспериментов, модель верно переносит более 90% Java функций на C++, 74.8% С++ функций — на Java и 68.7% Java функций — на Python. Для сравнения, платный инструмент корректно переводит 61% функций из C++ на Java. При этом опенсорсное решение справляется с задачей перевода Java функций на C++ с точностью в 38.3%.
Источник: neurohive.io