如果將Python代碼自動轉成其他編程語言，你會嘗試嗎？
今天給大家分享一個有意思的項目，它能將Python代碼自動轉成C++代碼。這或許對搞算法的同學有點幫助。
1. 如何實現
該項目是 GitHub 開源項目，使用非常簡單，下載後安裝依賴，運行對應的Python腳本即可。
python3 python2cppconverter.py
以下面的 Python 代碼為例
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))
轉換成 C++ 代碼如下：
// 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實際上是調用OpenAI的API來完成代碼轉換。核心代碼如下：
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)
本質上就是一個函數調用，其中engine參數是代碼轉換模型。
介紹code-davinci-002之前，先來了解下GPT-3模型。
GPT-3是OpenAI在 2020年 5 月發布的一個模型，這個模型包含1750億的參數，比GPT-2多了兩個數量級，比GPT-2有了極大的改進。
GPT-3 在許多 NLP 數據集上實現了強大的性能，包括翻譯、問答和完形填空任務，以及一些需要即時推理或領域適應的任務，例如解讀單詞或執行算術運算。
code-davinci-002模型是GPT-3的後代，它的訓練數據包含自然語言和來自 GitHub 的數十億行公共代碼。因此，它可以理解和生成代碼，精通十多種編程語言，最擅長Python。
所以，code-davinci-002模型不止能實現編程語言之間相互轉換，還可以與自然語言互轉、找代碼中的BUG、根據代碼編寫文檔等。
比如下面的例子就是為代碼功能生成文字性描述
代碼轉自然語言
是不是以後就不用愁寫注釋了？
再看看下面這個例子，可以為Python代碼生成docstring
docstring
其他例子大家可以看OpenAI官網。
2. 一個壞消息
上面說得很美好，然而現實很殘酷。
我自從下載了這個項目，從開始運行就一步一個坑。
上面用到的OpenAI API，並不對國內開放，國內的朋友申請使用時會看到下面的提示
國內無法使用
上來就被卡脖子了！
當然，國內有團隊提供了解決方案，花 18 元可以買一個現成的國外賬號，有效期將近 3 個月，賬號內自帶 18 美元。所以，OpenAI的模型是收費的，一點不清真。
當你買了賬號，獲取了API key，把它配置到項目中，運行項目，准備見證時刻的奇跡時，會發現如下報錯：
No such model: code-davinci-002
這是因為code-davinci-002模型處於私有測試中，需要提交申請，通過後才能調用。
最後，我不建議大家運行code-davinci-002模型，對國內朋友來說，成本太高了。如果想看效果，可以到OpenAI官網看看文檔、在線運行一些example即可。
雖然項目沒有成功運行起來，但這並不妨礙我們學習技術，這波強行不虧。
希望今天的內容對你有用，感謝你的關注，我將持續分享優秀的 AI 項目。
項目地址：https://github.com/alxschwrz/codex_py2cpp
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