лабы / программный генератор
.docxПрограммный генератор — это программа, которая автоматически создаёт программный код по заданным условиям.
Генераторы получают на входе информацию о структуре, данных и параметрах предметной области, а на выходе выводят готовый код.
Программные генераторы работают следующим образом:
Определяются метаданные, шаблоны и правила предметной области. Правила определяют, какими будут шаблоны, метаданные и генератор.
Генератор на основе метаданных и шаблонов строит автоматически сгенерированный код.
Некоторые действия, которые могут осуществляться во время работы генератора:
Генерация с нуля. Код генерируется из шаблонов и метаданных, предварительно созданного кода не существует.
Модификация. Каким-либо образом изменяется уже существующий код, например, добавляется параметр в определённые части кода, добавляются комментарии. В этом случае первоначальный код играет роль шаблона, а также может содержать метаданные.
Замена результатом входного источника. Входные данные берутся из одного источника, генерируется код и результат перезаписывается в этот же источник. Этим способом видоизменяется существующий код.
При правильном задании условий и параметров, корректной разработке генератора большая часть кода может быть автоматически сгенерирована — программисту остаётся только вручную доделать оставшуюся часть работы.
При выборе подходящего программного генератора стоит обратить внимание на следующие параметры:
Качество генерации кода. Инструмент должен производить точный и эффективный код благодаря обширному обучению в репозиториях качественного кода.
Удобный интерфейс. Инструмент должен быть простым в использовании, что делает его доступным для разработчиков с разным уровнем знаний.
Интеграция с инструментами разработки. Генератор должен интегрироваться с популярными редакторами кода и средами, что упрощает процесс разработки.
Универсальность языков и фреймворков. Генератор должен поддерживать множество языков программирования, библиотек и фреймворков.
Постоянное обучение и совершенствование. Генератор совершенствует свой процесс генерации кода благодаря взаимодействию с пользователем, что со временем приводит к улучшению результатов.
Структура цен. Стоит оценить структуру цен и соотнести затраты с преимуществами, которые обеспечивает генератор для процессов разработки, такими как повышение производительности и снижение количества ошибок.
Несколько примеров программных генераторов, которые могут подойти:
Windsurf. Бесплатный редактор/генератор кода, построенный на основе VS Code. Отличается высокой скоростью и сниженным потреблением ресурсов.
GitHub Copilot. Самый популярный ИИ-ассистент для написания кода. Автоматически дополняет код с учётом контекста, отвечает на вопросы и помогает с отладкой прямо в IDE.
Codiga. Инструмент для анализа и оптимизации кода в реальном времени, который помогает обнаруживать проблемы и автоматически применять стандарты написания кода.
Выбор подходящего программного генератора зависит от конкретных потребностей и предпочтений пользователя.
Программные генераторы положительно влияют на скорость разработки. Если метаданные уже определены и введены, то генерация огромного объёма кода может производиться за короткое время — буквально за секунды.
Также генераторы позволяют:
Устранить необходимость ручного кодирования. Это значительно ускоряет проектирование, разработку и развёртывание.
Быстро изготавливать множество прототипов кода. Анализируя и тестируя их, можно избегать ситуаций, когда ошибка допущена на этапе проектирования, а выявлена уже в процессе разработки.
Развертывать обновления и новые функции с меньшими затратами. Это возможно благодаря тому, что генератор поставляется с готовыми шаблонами и интерфейсами, которые можно настроить в соответствии с различными потребностями.
Программные генераторы положительно влияют на качество кода, так как:
Сводят к минимуму ошибки, возникающие из-за человеческого фактора, например, опечатки. Это происходит благодаря тому, что инструменты генераторов используют проверенные шаблоны.
Позволяют обнаруживать ошибки на раннем этапе. Инструменты искусственного интеллекта автоматически идентифицируют ошибки, предлагают исправления и даже оптимизацию.
Повышают безопасность кода, обнаружив уязвимости и рекомендовав исправления.
Делают код более читаемым. Это происходит из-за стандартных шаблонов и структур, которые в оригинальном сгенерированном варианте могут быть не всегда понятны разработчику.
Однако стоит учитывать, что автоматически созданный код может быть менее читаемым из-за стандартных шаблонов и структур, что усложняет внесение изменений и/или добавление новых функций.
Генераторы в программировании.
Классический подход к обработке — итераторы.
a = range(1,100) b = range(1000,2000) for i in a: print(a[i-1] + b[i])
Когда мы запустим этот код, то увидим, что компьютер выделил большой кусок памяти для обеих переменных и что можно обратиться к отдельным ячейкам в таких диапазонах. Это удобно, когда нужно постоянно держать под рукой какие-то данные. Но если переменные со счётчиками не понадобятся, то память будет простаивать зря.
Итератор в данном случае — это цикл, который обращается к диапазону значений и берёт по очереди оттуда данные. При этом все данные уже есть в памяти.
Итераторы хороши своей предсказуемостью, но при обработке большого потока данных могут привести к расходу памяти и неоптимальной работе программы.
Генераторы — вычисление данных «на лету».
Генераторы работают иначе: вместо того чтобы сразу хранить в памяти все данные, они их генерируют на каждом шаге и отдают в работу. Вот как выглядит цикл с генератором:
Цикл выполняется нужное количество раз.
На каждом шаге цикла генератор получает какое-то значение, отдаёт его в нужное место и забывает всё напрочь.
Генератор не помнит значение, которое он отдавал до этого, и не знает, что он будет отдавать на следующем шаге. Всё, что у него есть, — данные, которые нужно обработать на текущем шаге.
Память под работу генератора выделяется, только когда он генерирует новые данные. Пока генератор стоит или не выдаёт данные — память не выделяется.
Чаще всего генераторы используют как функции. Каждый раз, когда обращаются к такой функции-генератору, она делает так:
Берёт новую порцию данных из указанного ей источника.
Обрабатывает данные.
Возвращает результат.
Забывает про всё до следующего вызова.
Обычно функции возвращают результат своей работы с помощью команды return(), а для генераторов есть специальная команда — yield().
Yield() работает так же, как и return(), только функция на ней не заканчивается, а ставится на паузу. При следующем вызове генератор возьмёт новую порцию данных, и единственное, что он помнит, — на каком месте он остановился в прошлый раз. Всё остальное генератор каждый раз считает заново.
Пример.
# отправляем в переменную всё содержимое текстового файла
text = open('che.txt', encoding='utf8').read()
# разбиваем текст на отдельные слова (знаки препинания останутся рядом со своими словами)
corpus = text.split()
# делаем новую функцию-генератор, которая определит пары слов
def make_pairs(corpus):
# перебираем все слова в корпусе, кроме последнего
for i in range(len(corpus)-1):
# генерируем новую пару и возвращаем её как результат работы функции
yield (corpus[i], corpus[i+1])
# вызываем генератор и получаем все пары слов
pairs = make_pairs(corpus)
А вот что произошло здесь по шагам:
Мы открыли файл и записали всё его содержимое в переменную text.
С помощью встроенной функции split() мы разбили текст на отдельные слова и поместили все слова в отдельный массив. На этом этапе в массиве примерно 150 тысяч слов — для хранения такого количества данных компьютер выделил много памяти.
Мы пишем функцию-генератор. Каждый раз, когда к ней будут обращаться, она вернёт пару слов — текущее и следующее за ним.
В самом конце мы создаём новую переменную — pairs. Может показаться, что в ней сразу будут храниться все пары слов, но на самом деле это переменная-генератор. При каждом обращении к ней она вернёт новую пару слов и забудет о них.