现当初，AI编程助手曾经成为Python代码开发者的左膀右臂，这些AI助手经过智能化的性能，让编程上班事倍功半，同时代码品质也更上一层楼。
本文分享 10 款好用的 AI Python 代码生成工具。
1 GitHub Copilot
GitHub Copilot是由GitHub创立的AI编程同伴。能在你输入时实时介绍完整的代码行和整个函数。Copilot由OpenAI Codex提供允许，后者在数十亿行公共代码上启动过训练。
重要特点：
在惯例编码义务中，Copilot的体现很不错。比如，当你须要读取文件并打印其内容时，它能够生成如下繁复高效的Python代码：
import fileinputfor line in fileinput.input():print(line)TabNine是Codota设计的AI助手，旨在提高开发者的消费劲。它专门提供代码补全允许，允许超越24种编程言语。
重要特点：
例如，当用Python代码对列表启动排序时，TabNine能够生成如下代码：
my_list = [5, 3, 8, 2]my_list.sort()print(my_list)3 AWS Copilot
AWS Copilot，专为在亚马逊网络服务上部署容器化运行而设计的智能工具，能够依据便捷的指令智能生成Dockerfile、CI/CD流水线和部署性能。
重要特点：
例如，假设须要创立一个便捷的“Hello World”网络运行时，AWS Copilot会帮你生成以下文件：
Copilot init → 你想初始化一个新运行吗？是的Copilot web init → 设置一个Hello World网络运行？是的✅ 创立了Dockerfile✅ 创立了带有测试命令的buildspec.yml✅ 创立了用于演示代码的暂时目录4 AI Assistant
AI Assistant是IntelliJ和WebStorm的IDE插件，依据注释和测试倡导代码。它在后盾经常使用GPT-3生成与高低文关系的代码。
重要特点：
例如，当须要编写一个读取文本文件并统计字数的程序时，AI Assistant能够生成如下Java代码：
import java.io.File;import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) throws Exception {File textFile = new File("data.txt");Scanner sc = new Scanner(textFile);int numWords = 0;while (sc.hasNext()) {sc.next();numWords++;}System.out.println("Number of words: " + numWords);}}Pythia是由Anthropic构建的Python AI助手，旨在提供协助、有害和老实的体验。它依据人造言语形容和输入/输入示例生成整个函数或类，并带有具体的类型注释。
重要特点：
例如，当被问到“将整数列表转换为浮点数”时，Pythia会回应：
def convert_to_float(int_list: List[int]) -> List[float]:"""将整数列表转换为浮点数"""return [float(x) for x in int_list]OpenAI Codex是为Copilot、AI Assistant等提供允许的AI系统。开发者可以经过OpenAI API间接访问它，以在十多种言语中生成代码。
重要特点：
以下是Codex生成的Python代码，用于打印1到10的数字平方：
for i in range(1, 11):print(f"Square of {i} is {i**2}")7 Tabnine Professionally Supported
Tabnine Professionally Supported，专为那些宿愿充沛应用Tabnine代码补全性能的组织提供定制化允许和初级个性。
重要特点：
以下是Tabnine在外部库上训练时或者生成的Python代码示例：
import custom_utilsdef process_data(input_df):cleaned_df = custom_utils.clean(input_df)analyzed_df = custom_utils.analyze(cleaned_df)return analyzed_df8 Amazon Lex
Amazon Lex让开发者能够经常使用与Alexa相反的AI构建运行程序的会话界面。配合Lex Code Hook，开发者可以依据交互模型智能生成后端逻辑，简化开发流程。
重要特点：
例如，以下是一个经常使用Lex生成的Python代码示例，展现了如何解决一个披萨订单的用意：
# 失掉槽位值pizza_type = intent_request['currentIntent']['slots']['pizzaType']pizza_size = intent_request['currentIntent']['slots']['pizzaSize']# 调用披萨订单函数order = order_pizza(pizza_type, pizza_size)# 构建照应response = {"sessionAttributes": {},"dialogAction": {"type": "Close","fulfillmentState": "Fulfilled","message": {"contentType": "PlainText","content": f"Thanks, your {order['pizza']} has been ordered!"}}}return responseAnthropic的PyCap从人造言语形容和输入/输入示例生成完整的Python函数。它旨在提供协助、有害和老实的体验。
重要特点：
例如，给出形容“按空格宰割字符串”，PyCap会回应：
def split_on_spaces(text: str) -> List[str]:"""按空格宰割字符串"""return text.split()10 Runpod AutoCompute
Runpod AutoCompute是一款智能工具，为你的数据量身定制提升的Tensorflow、PyTorch和SQL代码。它运用AutoML技术，为开发者介绍最适宜的神经网络架构和数据预解决步骤。
重要特点：
例如，AutoCompute能够生成如下Python代码，用于图像数据的预解决：
import tensorflow as tfdef preprocess(image):image = tf.image.resize(image, [224, 224])image = tf.keras.applications.inception_v3.preprocess_input(image)return image本文转载自，作者：