技术应用 | 通义灵码：更适合码农宝宝的Copilot

Original 张梓琦张修海翻译技术教育与研究

2024-09-09

通义灵码

在数字化转型浪潮中，通义灵码作为阿里巴巴达摩院的创新结晶，以其独特优势革新人机交互，联通现实与数字世界。面对海量代码与日益增长的智能需求，通义灵码以其强大的辅助功能，有效提升代码识别、管理与应用效率，赋能开发者应对复杂编程挑战，推动软件开发迈向更高智慧层次。本文将聚焦通义灵码在辅助代码工作方面的核心价值与实践应用，一窥其如何塑造更高效、智能的编程未来。

本地配置

在 Visual Studio Code 中安装通义灵码

已安装 Visual Studio Code 的情况下，在侧边导航上点击扩展。
搜索通义灵码（TONGYI Lingma），找到通义灵码后点击安装。
重启 Visual Studio Code，重启成功后登录阿里云账号，即刻开启智能编码之旅。

在 JetBrains IDEs 中安装通义灵码

以 IntelliJ IDEA 为例

1. 已安装 IntelliJ IDEA 的情况下：

macOS系统：IntelliJ IDEA 菜单下点击设置

Windows系统：文件菜单下点击设置

2. 点击导航-插件，打开应用市场，搜索通义灵码（TONGYI Lingma），找到通义灵码后点击安装或者下载 JetBrains IDEs 的 zip 安装包，点击导航-插件，点击设置图标，下拉菜单中单击从本地安装插件，选择下载的 zip 文件后安装。

3. 重启 IntelliJ IDEA，重启成功后登录阿里云账号，即刻开启智能编码之旅。

直接生成代码应用实例

既然是大语言模型，就要先考验直接生成代码的能力。

我的指令是：

写一段代码调用百度翻译开放平台的通用翻译API进行机器翻译

生成结果如下：

Python
import requests
import hashlib
import json
from urllib.parse import quote

# 百度翻译API相关配置
APP_ID = 'xxxxxxxxxxxxxxxxx'
APP_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxx'
API_URL = 'https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate'
def baidu_translate(q, from_lang='auto', to_lang='en'):
    # 构造请求参数
    salt = str(int(time.time()))
    sign = APP_ID + q + salt + APP_KEY
    sign = hashlib.md5(sign.encode('utf-8')).hexdigest()

    params = {
        'q': quote(q),
        'from': from_lang,
        'to': to_lang,
        'appid': APP_ID,
        'salt': salt,
        'sign': sign
    }

    # 发送请求并解析响应
    response = requests.post(API_URL, data=params)
    result = response.json()

    if 'trans_result' in result:
        return result['trans_result'][0]['dst']
    else:
        raise Exception('Translation failed: ' + result['error_msg'])

# 示例：将中文文本翻译成英文
text_to_translate = "这是一段待翻译的中文文本"
translated_text = baidu_translate(text_to_translate,"auto","en")
print(f"Translated text: {translated_text}")

乍一看是不是觉得很强，觉得程序猿不存在了？不尽然。虽然它能生成完整代码，但它也因存在一些问题而导致其无法正常运行：

• 未导入time库，否则第12行无法使用time库的time函数；

• 请求地址虽然有效，但最好改为http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/vip/translate；

• 第16行的参数字典中键“q”的值应为翻译原文，而不是quote类，应改为‘q’: q并删除第四行；

• 由于31-32行，这个程序报错部分偷懒了，只要没结果就输出签名错误。

但是不要忘了它只是一个辅助工具而已。所以接下来的时间咱们一起来探索一下辅助功能。使用到的示例代码如下所示，来自于百度翻译开放平台的机器翻译API技术文档。

Python
# -*- coding: utf-8 -*-

# This code shows an example of text translation from English to Simplified Chinese.
# This code runs on Python 2.7.x and Python 3.x.
# You may install `requests` to run this code: pip install requests
# Please refer to `https://api.fanyi.baidu.com/doc/21` for complete API document

import requests
import random
import json
from hashlib import md5

# Set your own appid/appkey.
appid = 'INPUT_YOUR_APPID'
appkey = 'INPUT_YOUR_APPKEY'

# For list of language codes, please refer to `https://api.fanyi.baidu.com/doc/21`
from_lang = 'en'
to_lang = 'zh'

endpoint = 'http://api.fanyi.baidu.com'
path = '/api/trans/vip/translate'
url = endpoint + path

query = 'Hello World! This is 1st paragraph.\nThis is 2nd paragraph.'

# Generate salt and sign
def make_md5(s, encoding='utf-8'):
return md5(s.encode(encoding)).hexdigest()

salt = random.randint(32768, 65536)
sign = make_md5(appid + query + str(salt) + appkey)

# Build request
headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
payload = {'appid': appid, 'q': query, 'from': from_lang, 'to': to_lang, 'salt': salt, 'sign': sign}

# Send request
r = requests.post(url, params=payload, headers=headers)
result = r.json()

# Show response
print(json.dumps(result, indent=4, ensure_ascii=False))

在左面的代码区，可以用鼠标选择一部分代码。在右边的对话框中，可以在对话框里打入一个/。这样就能调用出来四个基本功能了。

辅助功能

1. 解释代码

在示例代码的第11行可以看到一个笔者没有见到过的Python库，这时可以提问。

2. 生成单元测试

我们先了解一下什么叫做编程领域的单元测试。

单元测试是一种软件开发实践，它专注于对程序中的最小可测试单元进行独立、隔离的验证。单元测试的主要目标是确保每个源代码单元（如函数、方法、类等）按照预期工作，能够在给定特定输入时产生正确的输出，并且在边界条件、异常情况以及正常操作场景下行为正确。

以下是单元测试的关键特征和目的，以分点形式详细阐述：

最小可测试单元：

单元是代码的基本组成块，具体可以是函数、方法、类、模块等，取决于所使用的编程语言和项目结构。它是程序逻辑的基本封装单元，具有明确的接口和内部实现。

在C语言中，单元通常指一个函数；在Java或Go中，单元可能是单个类或类中的某个方法。

独立与隔离：

单元测试旨在测试单一单元的内部逻辑，而不涉及其依赖项的行为。为了达到这一点，通常会采取模拟（Mocking）、桩（Stub）、替身（Dummy）等技术来替换真实依赖，或者利用依赖注入使测试能够控制外部资源的行为。

这种隔离确保了测试结果仅反映被测单元本身的正确性，不受其他代码模块或外部因素（如网络延迟、数据库状态等）的影响，提高了测试的确定性和效率。

自动化执行：

单元测试通常编写为自动化脚本，使用专门的测试框架（如Python的unittest、pytest，Java的JUnit等）组织和运行。

自动化使得单元测试可以在开发过程中快速、频繁地执行，无需人工干预，有利于持续集成（CI）和持续部署（CD）流程，确保代码改动不会破坏已有功能。

覆盖范围：

好的单元测试应覆盖单元的所有关键逻辑路径，包括正常情况、边界条件、错误处理和异常情况。

代码覆盖率指标常用来衡量测试对源代码的覆盖程度，有助于识别未测试或测试不足的部分，但并非唯一评判标准，高质量的测试更关注逻辑覆盖而非行数覆盖。

开发益处：

通过编写单元测试，开发者在早期就能发现并修复代码缺陷，降低了后期修复成本。

测试驱动开发（TDD）等实践提倡先写测试再编写实现代码，这有助于驱动清晰的接口设计和模块化编码，提高代码质量。

单元测试作为文档的一种形式，展示了单元如何使用及其预期行为，对代码理解和维护有积极意义。

总结来说，单元测试是软件工程中确保代码模块正确性的一种基础测试手段，它通过对程序的最小可测试单元进行独立、自动化、详尽的验证，有助于发现并修复问题，促进代码质量提升，支持敏捷开发和持续交付流程。

我们可以全选所有代码然后在对话框中输入/，点击generate unit test。

代码如下

Python
import unittest
from hashlib import md5

# 由于测试案例中提到了原文件路径，这里假设这个函数是从那个文件导入的
from Baidu_Text_transAPI import make_md5 # 假定这是从你的待测文件中导入函数的方式

class TestMakeMd5(unittest.TestCase):

    def test_make_md5_with_default_encoding(self):
        # 测试默认的 utf-8 编码
        self.assertEqual(make_md5("hello"), md5(b"hello").hexdigest())

    def test_make_md5_with_custom_encoding(self):
        # 测试自定义编码
        self.assertEqual(make_md5("bonjour", encoding='utf-16'), md5(b"bonjour".encode('utf-16')).hexdigest())

    def test_make_md5_with_non_string_input(self):
        # 测试非字符串输入
        with self.assertRaises(TypeError):
            make_md5(123) # 假设函数不接受非字符串输入

    def test_make_md5_with_empty_string(self):
        # 测试空字符串
        self.assertEqual(make_md5(""), md5(b"").hexdigest())

    def test_make_md5_case_sensitivity(self):
        # 测试结果的不区分大小写
        self.assertEqual(make_md5("Hello"), make_md5("hello"))

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

3. 生成代码注释

接下来我们选择示例代码中8-11行导入Python库的代码，让它去解释这些库的作用，而且能提供这些库的示例。结果如下：

Python
# 导入必要的模块
import requests # 用于发送HTTP请求
import random # 用于生成随机数
import json # 用于处理JSON数据
from hashlib import md5 # 用于进行MD5加密

# 示例函数：向指定URL发送GET请求，并返回请求结果的JSON格式数据
# @param url 请求的URL地址
# @return 请求结果的JSON格式数据
def fetch_json(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url)

    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 返回请求结果的JSON格式数据
        return response.json()
    else:
        # 请求失败，返回空字典
        return {}

# 示例函数：生成随机的MD5字符串
# @return 随机生成的MD5字符串
def generate_random_md5():
    # 生成随机字符串
    random_string = ''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789', k=16))

    # 将随机字符串加密为MD5
    md5_hash = md5(random_string.encode()).hexdigest()

    # 返回加密后的MD5字符串
    return md5_hash

# 示例函数：处理JSON数据中的特定键值对
# @param data JSON格式的数据
# @param key 需要处理的键
# @return 对应键的值，如果键不存在则返回None
def process_json_data(data, key):
    # 检查数据是否为字典类型
    if isinstance(data, dict):
        # 如果数据中包含指定键，则返回该键的值
        if key in data:
            return data[key]
    # 如果数据不是字典类型或键不存在，则返回None
    return None

# 主程序入口
if __name__ == "__main__":
    # 示例使用fetch_json函数获取数据并处理
    url = "https://example.com/api/data"
    data = fetch_json(url)
    if data:
        # 示例使用process_json_data函数处理获取到的数据
        key_value = process_json_data(data, "important_key")
        if key_value is not None:
            print(f"The value of 'important_key' is: {key_value}")
        else:
            print("The 'important_key' does not exist in the data.")
    else:
        print("Failed to fetch data.")

4. 代码优化

可以在原本的基础上更好。全选代码后，得出的优化建议如下：

潜在问题及风险提示

1. Python版本兼容性注释：虽然代码中提到该代码片段可在Python 2.7.x以及Python 3.x上运行，但实际代码使用了print作为函数以及json模块的方式，这暗示代码应是为Python 3.x设计的。对于Python 2.7的兼容性可能需要进一步测试和验证。

2. 安全性问题：

￮使用md5进行签名可能存在安全隐患。md5已经不是被认为安全的加密方式，存在hash碰撞的可能性，建议使用更安全的加密算法如SHA-256。

￮明文存储和传输敏感信息（如appid和appkey）。建议通过环境变量或安全的配置管理系统来处理敏感信息，而不是在代码中硬编码。

3. 异常处理：缺少对请求发送过程中和解析响应时可能发生的异常的处理。网络请求可能会因多种原因失败，例如网络连接问题、服务端错误、请求超时等。建议增加异常处理逻辑来提高代码的健壮性。

4. 缺少输入验证：query变量的值直接被用于请求，如果该值来自不可信的源，可能存在注入攻击的风险。建议对输入进行验证和清理。

优化建议

1. 性能效率：

￮目前看来，代码的性能瓶颈可能在于外部API调用的频率和响应时间。若API有限制调用频率，可以考虑实现调用频率控制，或者使用缓存机制减少对API的调用次数。

￮对于频繁调用的场景，可以考虑使用异步IO（如asyncio）来提高程序的响应性。

2. 可维护性：

￮将API调用封装成函数或类，可以提高代码的可读性和可维护性。例如，创建一个translate函数，将所有与翻译API交互的逻辑包含在内。

￮对于make_md5函数，建议添加更详细的注释说明其用途，以及为什么需要生成这样的签名。

3. 代码清晰度：

￮ headers变量的定义未被直接使用，而是通过requests.post的参数直接传递。为了提高代码的可读性，建议直接在函数调用时定义headers。

￮可以考虑为整个翻译流程添加更详细的注释，从获取输入到发送请求、接收响应、处理结果，这有助于其他开发者快速理解代码的逻辑。

4. 使用环境变量管理敏感信息：

￮使用如python-dotenv之类的库来管理环境变量，从而避免在代码中直接硬编码敏感信息，提高代码的安全性。

总结而言，在这个数字化转型的宏大背景下，通义灵码无疑是一股推陈出新的科技力量，以其开创性的设计理念和技术实力，有力地推进了人机交互体验的优化升级，成为链接现实与虚拟、实体与数据的坚实纽带。通义灵码不仅解锁了信息处理与传输的新维度，更为开发者提供了前所未有的代码辅助工具，显著提升了工作效率，赋予了软件开发更多可能性。

展望未来，随着通义灵码在各行各业的深度渗透与广泛应用，我们有理由相信，一个以高效、精准、智能为标志的全新代码世界正在徐徐展开。通义灵码将以其无穷的创新潜能和无限的应用前景，持续助力我们构建更加智慧化的生活环境，不断推动科技创新和社会进步的步伐，共绘未来数字世界的瑰丽蓝图。在这个过程中，每一位用户、每一个开发者，都将有机会携手通义灵码，共享这场技术革命带来的丰硕成果，共同书写属于我们的精彩篇章。

END