Python代码自动转成其他编程语言代码

如果将Python代码自动转成其他编程语言，你会尝试吗？

今天给大家分享一个有意思的项目，它能将Python代码自动转成C++代码。这或许对搞算法的同学有点帮助。

1. 如何实现

该项目是 GitHub 开源项目，使用非常简单，下载后安装依赖，运行对应的Python脚本即可。

python3 python2cppconverter.py

以下面的 Python 代码为例

def add_something(x, y):
    print("casually adding some stuff together")
    z = x + y
    return z
 
 
if __name__ == "__main__":
    print('Okay, lets go')
    print(add_something(5, 2))

转换成 C++ 代码如下：

// C++ Code generated from Python Code: 
#include <iostream>
using namespace std;
 
int add_something(int x, int y) {
    cout << "casually adding some stuff together" << endl;
    int z = x + y;
    return z;
}
 
int main() {
    cout << "Okay, lets go" << endl;
    cout << add_something(5, 2) << endl;
    return 0;
}

python2cppconverter.py实际上是调用OpenAI的API来完成代码转换。核心代码如下：

openai.Completion.create(engine='code-davinci-002', 
  prompt=input_prompt, 
  temperature=temperature,
  max_tokens=num_tokens, 
  stream=STREAM, 
  stop='===================\n',
  top_p=1.0, 
  frequency_penalty=0.0, 
  presence_penalty=0.0)

本质上就是一个函数调用，其中engine参数是代码转换模型。

介绍code-davinci-002之前，先来了解下GPT-3模型。

GPT-3是OpenAI在 2020年 5 月发布的一个模型，这个模型包含1750亿的参数，比GPT-2多了两个数量级，比GPT-2有了极大的改进。

GPT-3 在许多 NLP 数据集上实现了强大的性能，包括翻译、问答和完形填空任务，以及一些需要即时推理或领域适应的任务，例如解读单词或执行算术运算。

code-davinci-002模型是GPT-3的后代，它的训练数据包含自然语言和来自 GitHub 的数十亿行公共代码。因此，它可以理解和生成代码，精通十多种编程语言，最擅长Python。

所以，code-davinci-002模型不止能实现编程语言之间相互转换，还可以与自然语言互转、找代码中的BUG、根据代码编写文档等。

比如下面的例子就是为代码功能生成文字性描述

代码转自然语言

是不是以后就不用愁写注释了？

再看看下面这个例子，可以为Python代码生成docstring

docstring

其他例子大家可以看OpenAI官网。

2. 一个坏消息

上面说得很美好，然而现实很残酷。

我自从下载了这个项目，从开始运行就一步一个坑。

上面用到的OpenAI API，并不对国内开放，国内的朋友申请使用时会看到下面的提示

国内无法使用

上来就被卡脖子了！

当然，国内有团队提供了解决方案，花 18 元可以买一个现成的国外账号，有效期将近 3 个月，账号内自带 18 美元。所以，OpenAI的模型是收费的，一点不清真。

当你买了账号，获取了API key，把它配置到项目中，运行项目，准备见证时刻的奇迹时，会发现如下报错：

No such model: code-davinci-002

这是因为code-davinci-002模型处于私有测试中，需要提交申请，通过后才能调用。

最后，我不建议大家运行code-davinci-002模型，对国内朋友来说，成本太高了。如果想看效果，可以到OpenAI官网看看文档、在线运行一些example即可。

虽然项目没有成功运行起来，但这并不妨碍我们学习技术，这波强行不亏。

希望今天的内容对你有用，感谢你的关注，我将持续分享优秀的 AI 项目。

项目地址：https://github.com/alxschwrz/codex_py2cpp

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