阿川私房教材：
學 JavaScript 前端，帶作品集去面試！

63 個專案實戰，寫出作品集，讓面試官眼前一亮！

立即開始免費試讀！

小編精選 - 技術文章翻譯 · 06月18日

AI 改進 Python 程式碼的 6 種方法

說實話，如今的企業開發團隊需要快速行動，寫出完美的 Python 程式碼。不是嗎？我深知其中的艱辛。

這是一個艱難的組合。

但好訊息是：人工智慧不再只是炒作，它正在悄悄改變我們建構和維護軟體的方式。我親眼目睹了這一切。有了合適的工具，你可以自動化枯燥乏味的工作，在漏洞出現之前就發現它們，甚至可以在不讓團隊精疲力竭的情況下，加強程式碼審查。

Python程式碼

在本文中，我將帶您了解 AI 能夠立即提升 Python 程式碼品質的六種強大方法。從AI 驅動的審核代理到更聰明的測試生成，這些技術已經幫助頂級團隊交付更簡潔、更可靠、更快速的程式碼。

自動化人工智慧程式碼審查

人工智慧評論

手動程式碼審查速度慢、不一致，而且容易忽略小錯誤，尤其是在企業級規模。人工智慧透過自動化大部分審查流程改變了這一現狀。例如，智慧程式碼審查代理可以在幾秒鐘內掃描整個拉取請求，並標記出諸如樣式偏差、潛在錯誤或缺少錯誤檢查等問題。我個人使用 Entelligence AI 的 PR 審查代理，如果您想要更持續的改進，也建議您嘗試一下。像Entelligence AI這樣的工具可以在您的開發工作流程 (VS Code) 中執行，提供 Python 程式碼的即時回饋，讓審查更快、更徹底。人工智慧程式碼審查的研究表明，這些系統「在極短的時間內」完成審查，快速分析大量程式碼並提出切實可行的建議。

至關重要的是，人工智慧驅動的審查也比純人類的審查更加一致。人工智慧代理永遠不會疲倦或分心，因此它會在每個文件中統一應用相同的編碼規則。這意味著常見的錯誤（例如缺少空檢查或命名不一致）會被可靠地標記。許多企業工具使用機器學習來自動辨識 Python 和其他語言中的缺陷、安全漏洞和效能問題。透過將此類人工智慧程式碼審查服務整合到您的CI/CD 管道中，可以在合併之前掃描每個拉取請求以查找問題。簡而言之，自動化的人工智慧審查加快了反饋循環並幫助執行團隊編碼標準，從而以更少的人工工作量產生更乾淨的 Python 程式碼。

進階靜態分析與錯誤偵測

錯誤偵測

除了高階程式碼審查之外，人工智慧還擅長深度靜態程式碼分析。現代人工智慧分析工具利用機器學習來檢測傳統程式碼檢查工具或人工審查人員可能遺漏的細微錯誤和安全漏洞。例如，人工智慧模型可以追蹤複雜的程式碼路徑，並辨識邊緣錯誤或競爭條件。一家研究公司分析了基於人工智慧的程式碼審查，指出這些工具「能夠有效地檢測出人工審查難以發現的錯誤」。實際上，將基於人工智慧的掃描程式整合到您的工作流程中意味著每次提交都會被檢查是否有難以發現的問題。這些工具已經過數百萬個程式碼範例的訓練，因此即使在不熟悉的程式碼中，它們也能捕捉錯誤模式（例如 SQL 注入風險或記憶體洩漏）。

企業調查證實了這一優勢：開發人員報告稱，AI 工具幫助他們交付更安全、更高品質的軟體。例如， GitHub / Accenture 的研究發現，90% 的開發人員在使用 AI 輔助編碼工具時，程式碼安全性和品質都提升了。在實踐中，您可以設定一個 AI 掃描器，使其在每個拉取請求上執行，確保即使是微小的安全或可靠性問題（例如，未經檢查的異常或未使用的變數）也能立即被捕獲。透過及早自動偵測這些錯誤，AI 驅動的靜態分析可以顯著降低缺陷進入生產環境的風險，從而使您的 Python 應用程式更加健壯。

AI 產生的測試和覆蓋範圍

編寫全面的單元測試和整合測試是確保程式碼品質的最佳方法之一，但也是一項耗費人力的工作。人工智慧可以幫助自動化這項繁瑣的任務。新的人工智慧助手（例如GitHub Copilot ）可以分析Python函數並自動產生有意義的測試案例。正如一位開發人員所說，「人工智慧的進步為自動化測試生成打開了大門…為開發人員提供了一種建立程式碼測試的創新方法。」使用這些工具，您通常只需單擊一個按鈕或向人工智慧提示函數，它就會產生一套涵蓋正常和特殊情況輸入的單元測試。產生的測試可以輕鬆審查和調整，從而節省開發人員數小時的手動編寫時間。

其優點顯而易見：自動化測試產生可以提高覆蓋率並及早發現錯誤。事實上，GitHub 的一項調查顯示，受訪者特別指出「改進的測試案例產生」是 AI 編碼工具的一大優勢。透過 AI 提出測試方案，團隊可以更快地發現並修復隱藏的邏輯錯誤和回歸問題。對於企業而言，至關重要的是，AI 測試工具可以整合到 IDE 和管線中，讓您能夠在開發過程中自動產生或更新測試。這可以提高您對程式碼的信心——每個新的 Python 模組都會經過 AI 的全面測試，確保在投入生產之前發現缺陷。

AI驅動的文件和程式碼一致性

簡潔易維護的程式碼需要良好的文件，而人工智慧也開始將其自動化。像 GPT-4 這樣的 LLM 可以分析 Python 函數的程式碼，並用自然語言產生解釋性的文件字串或註解。這些模型的工作原理是理解函數的邏輯，並將其轉換為可讀的描述。這意味著一些瑣碎的文件任務——例如在文件字串中編寫「參數/返回值」——可以由人工智慧在幾秒鐘內完成，而不是手動操作幾分鐘。回報是巨大的：更好的文件使程式碼庫更易於理解，並減少因誤用函數而導致的錯誤。

AI 文件工具還能確保整個程式碼庫的一致性。它們在所有地方都套用相同的樣式和命名約定，因此所有文件字串或註解都遵循統一的範本。例如，如果您的團隊有標準的函數描述格式，那麼 AI 工具將在每個文件中遵循該格式。這種統一的方法可以節省數小時的手動編輯時間，並使程式碼更易於瀏覽和審查。 Entelligence AI 指出，AI 生成可以“在幾秒鐘內生成手動編寫需要數小時的文件”，並確保整個專案的標準一致。透過將 AI 文件產生器整合到評審或持續整合 (CI) 中，您可以在每次提交時自動產生或驗證文件。簡而言之，基於 AI 的註解和文件字串產生功能可讓您的 Python 程式碼在企業級規模上保持一目了然且易於維護。

AI驅動的開發者助手和自動完成功能

人工智慧輔助

AI 不僅僅用於事後檢查；它可以幫助您從一開始就編寫更好的程式碼。 GitHub Copilot、Entelligence ai、 Tabnine或Windsurf等智慧編碼助理在您的 IDE 中執行，並在您鍵入時建議程式碼片段或完成。例如，當您開始編寫函數時，Copilot 可能會使用正確的循環或函式庫呼叫自動完成它。這種即時建議通常可以產生更符合語言習慣、無錯誤的程式碼。 Aimultiple 將 Copilot 描述為「由 AI 驅動的程式碼完成工具，可透過在開發人員鍵入時建議程式碼片段和整個函數來協助他們」。透過即時擷取簡單的錯誤（例如語法錯誤或錯誤的 API 使用），這些工具可以減少您編寫的程式碼中的錯誤數量。

更重要的是，AI 結對程式設計能夠加速開發進程並增強開發者信心。埃森哲的一項企業研究表明，使用 Copilots 的開發者編碼速度提高了 55%，85% 的開發者表示對程式碼品質更有信心。實際上，這意味著團隊可以減少在繁瑣的編碼任務上花費的時間，而將更多時間投入設計和解決複雜問題。這些 AI 助理能夠從數百萬個開源範例中學習，並自動注入最佳實踐。例如，建議安全的編碼模式或高效率的資料結構。最重要的是，在開發過程中使用 AI 編碼助理有助於透過及早預防問題並加快編碼速度來確保質量，從而從初稿開始就能編寫出更簡潔的 Python 程式碼。

6.人工智慧驅動的程式碼重構與維護

程式碼

大型企業程式碼庫的技術債會隨著時間的推移而不斷累積。重構（清理和重新組織程式碼）至關重要，但卻非常耗時。人工智慧 (AI) 也能助您一臂之力。先進的「AI 程式碼代理程式」可以分析您的 Python 程式碼並推薦系統性的重構方案。例如，它們可以偵測到某些程式碼區塊重複或過於複雜，並建議使用一個函數來封裝這些邏輯。 Zencoder 的重構指南指出，AI 代理可以「瞬間分析大量程式碼」並「快速辨識需要改進的地方，為開發人員節省大量手動審查的時間」。這種效率提升意味著您可以在 AI 的指導下安全地重構大量程式碼，讓工程師能夠專注於高級設計，而不是繁瑣的清理工作。

AI 重構工具還能確保大規模變更期間的一致性和準確性。由於 AI 在所有情況下都應用相同的轉換規則，您的程式碼風格和結構將變得更加統一。例如，如果您的團隊決定採用新的類別命名約定，或者想要取代已棄用的 API，AI 代理可以在整個程式碼庫中更新它，而不會遺漏任何細節。更重要的是，這些工具會追蹤程式碼依賴關係，從而避免引入新的錯誤。正如 Zencoder 所解釋的那樣，「AI 代理不易出錯…它們可以細緻地分析程式碼依賴關係和潛在影響，從而降低在重構過程中引入錯誤的風險。」透過定期執行 AI 驅動的重構過程，企業團隊可以保持其 Python 程式碼的簡潔、結構良好並符合現代標準。