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1. 如何實現(xiàn)

該項目是 GitHub 開源項目，使用非常簡單，下載后安裝依賴，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?+?yreturn?zif?__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(shù)調用，其中engine參數(shù)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(fā)布的一個模型，這個模型包含1750億的參數(shù)，比GPT-2多了兩個數(shù)量級，比GPT-2有了極大的改進。

GPT-3?在許多?NLP?數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)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(zhí)行算術運算。

code-davinci-002模型是GPT-3的后代，它的訓練數(shù)據(jù)包含自然語言和來自?GitHub?的數(shù)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(xiàn)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(jù)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

是不是以后就不用愁寫注釋了？

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(wǎng)。

2. 一個壞消息

上面說得很美好，然而現(xiàn)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，并不對國內開放，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(xiàn)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，準備見證時刻的奇跡時，會發(fā)現(xiàn)如下報錯：

No?such?model:?code-davinci-002

這是因為code-davinci-002模型處于私有測試中，需要提交申請，通過后才能調用。

最后，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(wǎng)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，但這并不妨礙我們學習技術，這波強行不虧。

原文鏈接：Python代碼自動轉成其他編程語言代碼

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python代码自动转成C++代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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