利用 CodeBERT，这个 VS Code 扩展可以自动生成 Python 文档字符串

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转自：机器之心

该扩展利用可处理编程语言和自然语言的预训练模型 CodeBERT，实现快速生成 Python 文档字符串的功能。

Visual Studio Code（简称 VS Code）是一个由微软开发，同时支持 Windows、 Linux 和 macOS 等操作系统的免费代码编辑器，它支持测试，并内置了 Git 版本控制功能，同时也具有开发环境功能，例如代码补全、代码片段和代码重构等。VS Code 是程序员常用的代码编辑器之一，是一个可在所有平台上使用的开源、可扩展和轻量级的编辑器。这些品质使微软的 VS Code 大受欢迎，并成为 Python 开发的绝佳平台。

此外，VS Code 还拥有大量扩展，可以帮助提高开发效率、提升开发幸福感。今天，我们要介绍的就是一款可以生成 Python 文档字符串的 VS Code 扩展。

• GitHub 地址：https://github.com/graykode/ai-docstring

• 扩展地址：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=graykode.ai-docstring&ssr=false

该扩展利用 AI (NLP) 技术，快速生成 Python 函数的文档字符串（docstring）。原本 Python 函数的描述必须由用户编写，而使用这款扩展之后，AI 可以查看代码并进行总结。

具体而言，该扩展使用了微软等提出的预训练模型 CodeBERT，该模型可以处理双模态数据：自然语言和编程语言。

在训练过程中，该扩展使用 GitHub 团队创建的 CodeSearchNet 语料库作为训练数据，并使用 CodeBERT 中的 Code2NL（代码到自然语言）微调任务。该扩展的推断基准如下所示：

特性

这款 VS Code 扩展具备以下特性：

• AI 快速生成文档字符串；

• 可以选择多种不同类型的文档字符串格式；

• 通过 pep484 类型提示、默认值和变量名，推断参数类型；

• 支持 args、kwargs、decorators、errors 和 parameter 类型。

其中支持的文档字符串格式包括：Google（默认）、docBlockr、Numpy、Sphinx，项目主页显示这款扩展还即将支持 PEP0257。

如何使用

这款 VS Code 扩展的使用较为简单。用户只需从容器中运行模型推断服务器，并在 VS Code 中安装扩展，即可使用。

具体步骤如下所示：

1. 从容器中运行模型推断服务器

• 如果已有 GPU 机器：在安装 nvidia-docker 后，运行 docker run -it -d --gpus 0 -p 5000:5000 graykode/ai-docstring:gpu；

• 如果只有 CPU：利用 Google Colab 和 ngrok 运行 flask 服务器（推荐）或者使用 docker cpu 镜像：docker run -it -d -p 5000:5000 graykode/ai-docstring:cpu。

2. 在 VS Code 中安装扩展并使用

光标必须在定义下方，以生成完全自动填充的文档字符串。

• 使用三引号（"""或'''）打开文档字符串，然后按回车键；

• 键盘快捷键：ctrl+shift+2，Mac 电脑的快捷键是 cmd+shift+2；

• 命令：Generate Docstring；

• 右击菜单：Generate Docstring。

项目作者

该项目的作者是来自韩国庆熙大学的计算机工程本科生 Tae-Hwan Jung。他对开源文化感兴趣，认为一个好的项目可以衍生新的行业和技术。

个人主页：https://libraries.io/github/graykode

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