1. AI赋能的代码编写
传统上，IDE的重要功能之一，就是代码自动完成、语法高亮、文档提示、错误诊断等等。随着人类进入深度学习时代，AI辅助编码则让程序员如虎添翼。
我们首先介绍几个AI辅助编码的工具，然后再介绍常规的语法高亮、文档提示等功能。
1.1. github copilot
github copilot是github官方出品的AI辅助编码工具。它是基于大规模语料、超大规模的深度学习模型，结合了大量的编程经验，为开发者提供代码补全、代码片段联想、代码推荐等功能。copilot可以根据用户输入的一行注释，自动生成代码片段甚至整个函数，功能十分强大。
比如，我们写一段注释如下：
# create a fibonacci series up to nth term
然后回车，copilot就会写出下面的代码:
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
这个函数还有一个尾递归版本，当然copilot也能提供。一般情况下，copilot能提供10个以内的备选答案。
我们再举一个例子，如果有以下注释：
设置npm中国加速镜像
你会立即得到以下代码：
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
再也不用记忆这些奇怪的设置了！
我们再试一个例子:
# 读取csv文件，并返回一个数组对象
def read_csv(filename):
with open(filename, 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
return list(reader)
# 将数组对象转换为json字符串
def to_json(data):
return json.dumps(data)
# 将json发送到github
def send_json(json_data):
url = 'https://api.github.com/repos/udacity/ud120-projects/issues'
headers = {
'Authorization': '' # 请填写你的token
}
r = requests.post(url, json_data, headers=headers)
def main():
data = read_csv('foo.csv')
json_data = to_json(data)
send_json(json_data)
在上述例子中，我们只写了三行注释，copilot自动帮我们填充了代码。在send_json那个方法里，copilot在headers中提示输入’Authorization’字段，并提示这里要给出token，这个填充很有意思，它因为github这个API正好是通过token认证的。当然，由于信息过少，它给的url几乎肯定是错的，这也在情理之中。
比较有意思的是main函数。我只定义了main()方法的函数头，copilot居然自动完成了所有功能的串联，而且应该说，符合预期。
如果上面的例子过于简单，你可以写一些注释，请求copilot为你抓取加密货币价格，通过正则表达式判断是否是有效的邮箱地址，或者压缩、解压缩文件等等。你会发现，copilot的能力是非常强大的。
copilot的神奇之处，绝不只限于上面的举例。作者在实践中确实体验过它的超常能力，比如在单元测试中，自动生成数据序列，或者在生成的代码中，它的错误处理方案会比你自己能写出来的更细腻，等等。但是，要演示那样复杂的功能，已经超出了一本书所以展现的范围了。
这是一些使用者的感言：
所以，Don’t fly solo！（copilot广告语），如果有可能，当你在代码的世界里遨游时，还是让copilot来伴飞吧。当然，copilot也有其不足，其中最重要的一点是，不能免费使用（学生除外），而且每个月10美金的费用对中国程序员来讲可能并不便宜。不仅如此，目前它只接受信用卡和paypal付款，因此在支付上也不够方便。
1.2. tabnine
另一个选项是tabnine，与copilot一样，它也提供了从自然语言到代码的转换，以及整段函数的生成等功能。一些评论认为，它比copilot多出的一个功能是，它能基于语法规则在一行还未结束时就给出代码提示，而copilot只能在一行结束后给出整段代码，即copilot需要更多的上下文信息。
tabnine与copilot的值得一提的区别是它的付费模式。tabnine提供了基础版和专业版两个版本，而copilot只能付费使用。tabnine的专业版还有一个特色，就是你可以基于自己的代码训练自己的私有AI模型，从而得到更为个性化的代码完成服务。这个功能对于一些大型公司来说，可能是一个很好的选择。它的另一个优势就是，它在训练自己时只使用实行宽松开源许可证模式的代码，因此，你的代码不会因为使用了tabnine生成的代码，就必须开源出去。
GPT code clippy是Github copilot的开源替代品，如果既不能用copilot，也不能使用tabnine，也可以试试这个。不过在我们成文的时候，它还没有提供一个发行版的vscode扩展，只能通过源码安装。
!!!Info
说到AI辅助编码，不能不提到这一行的先驱 - Kite。Kite成立于2014年，致力于AI辅助编程，于2021年11月关闭。由于切入市场过早，kite的技术路线也必然相对落后一些，其AI辅助功能主要是基于关键词联想代码片段的模式。等到2020年github的copilot横空出世时，基于大规模语料、超大规模的深度学习模型被证明才是最有希望的技术路线。而此时kite多年以来的投入和技术积累，不仅不再是有效资产，反而成为了历史包袱。往新的技术路线上的切换的代价往往是巨大的 – 用户体验也难免改变，而且新的模型所需要的钞能力，kite也并不具备。
2021年11月16日，创始人Adam Smith发表了一篇告别演说，对kite为什么没有成功进行了反思，指出尽管Kite每个月有超过50万月活跃用户，但这么多月活跃用户基本不付费，这最终压垮了kite。当然，终端用户其实也没有错，毕竟copilot的付费模式能够行得通。人们不为kite付费，也确实是因为kite还不够好。
属于kite的时代已经过去了，但正如Adam Smith所说，未来是光明的。AI必将引发一场编程革命。kite的试验失败了，但催生这场AI试验的所有人：投资人，开发团队以及最终用户，他们的勇气和贡献都值得被铭记。
作为一个曾经使用过kite，也欠Kite一个会员的使用者，我也在此道声感谢与珍重！
尽管AI辅助编程的功能很好用，但仍然有一些场景，我们需要借助传统的工具，比如pylance。pylance是微软官方出品的扩展。vscode本身只是一个通用的IDE框架，对具体某个语言的开发支持（编辑、语法高亮、语法检查、调试等），都是由该语言的扩展及语言服务器（对python而言，有jedi和pylance两个实现）来实现的，因此，pylance是我们在vscode中开发python项目时，必须安装的一个扩展。
它可以随用户输入时，提示函数的签名、文档和进行参数的类型提示，如下图所示：
Pylance在上面提到的代码自动完成之外，还能实现依赖自动导入。此外，由于它脱胎于语法静态检查器，所以它还能提示代码中的错误并显示，这正是到目前为止，像copilot这样的人工智能还做不太好的地方。源码级的查错，使得我们可以尽早修正这些错误，这也正是静态语言程序员认为Python做不到的地方。
2. Type Hint （Type Annotations）
很多人谈到Python时，会觉得它作为一种动态语言，是没有类型检查能力的。这种说法并不准确，Python是弱类型语言，变量可以改变类型，但在运行时，仍然会有类型检查，类型检查失败，就会抛出TypeError：
下面的例子演示了Python中变量是如何改变类型的，以及类型检查只在运行时进行的这一特点：
>>> one = 1
... if False:
... one + "two" # 这一行不会执行，所以不会抛出TypeError
... else:
... one + 2
...
3
>>> one + "two" # 运行到此处时，将进行类型检查，抛出TypeError
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
... one = "one " # 变量可以通过赋值改变类型
... one + "two" # 现在类型检查没有问题
one two
但Python曾经确实缺少静态类型检查的能力，这是Python一直以来为人诟病的地方。毕竟，错误发现的越早，修复成本就越低。但这正在成为历史。
类型注解从python 3.0（2006年，PEP 3107，当时还叫function annotations）时被引入，但它的用法和语义并没有得到清晰定义，也没有引起广泛关注和运用。数年之后，PEP 484（type hints including generics）被提出，定义了如何给python代码加上类型提示，这样，type annotation就成为实现type hint的主要手段。因此，当今天人们提到type annotation和type hint时，两者基本上是同一含义。
PEP 484是类型检查的奠基石。但是，仍然有一些问题没有得到解决，比如如何对变量进行类型注解？比如下面的语法在当时还是不支持的：
class Node:
left: str
2016年8月，PEP 526(syntax for variable annotations)提出，从此，像上文中的注解也是允许的了。
PEP 563 (Postponed Evaluation of Annotations) 解决了循环引用的问题。在这个提案之后，我们可以这样写代码：
from typing import Optional
class Node:
#left: Optional[Node] # 这会引起循环引用
left: Optional["Node"]
right: Optional["Node"]
注意到我们在类型Node还没有完成其定义时，就要使用它（即要使用Node来定义自己的一个成员变量的类型），这将引起循环引用。PEP 563的语法，通过在注释中使用字符串，而不是类型本身，解决了这个问题。
在这几个重要的PEP之后，随着Python 3.7的正式发布，社区也开始围绕Type Hint去构建一套生态体系，一些非常流行的python库开始补齐类型注解，在类型检查工具方面，除了最早的mypy之外，一些大公司也跟进开发，比如微软推出了pyright（现在是pylance的核心）来给vscode提供类型检查功能。google推出了pytype，facebook则推出了pyre。在类型注解的基础上，代码自动完成的功能也因此变得更容易、准确，推断速度也更快了。代码重构也因此变得更加容易。
类型检查功能将对Python的未来发展起到深远的影响，可能足够与typescript对js的影响类比。围绕类型检查，除了上面提到的几个最重要的PEP之外，还有：
- PEP 483（解释了python中类型系统的设计原理，非常值得一读）
- PEP 544 (定义了对结构类型系统的支持)
- PEP 591 (提出了final限定符)
以及PEP 561等另外18个PEP。此外，还有PEP 692等5个PEP目前还未被正式接受。
Python的类型检查可能最早由Jukka Lehtosalo推动，Guido，Łukasz Langa和Ivan Levkivskyi也是最重要的几个贡献者之一。Jukka Lehtosalo出生和成长于芬兰，当他在剑桥大学计算机攻读博士时，在他的博士论文中，他提出了一种名为“类型注解”（Type Annotations）的语法，从而一统静态语言和动态语言。最初的实验是在一种名为Alore的语言上实现的，然后移植到Python上，开发了mypy的最初几个版本。不过很快，他的工作重心就完全转移到Python上面来，毕竟，Python庞大的用户群和开源库才能提供丰富的案例以供实践。
2013年，在圣克拉拉举行的PyCon会议上，他公布了这个项目，并且得到了与Guido交谈的机会。Guido说服他放弃之前的自定义语法，完全遵循Python 3的语法，即PEP 3107提出的函数注解）。在随后他与Guido进行了大量的邮件讨论，并提出了通过注释来对变量进行注解的方案（不过后来的PEP 526提出了更好的方案）。
在Jukka Lehtosalo从剑桥毕业后，受Guido邀请，加入了Dropbox，领导了mypy的开发工作。
这里也可以看出顶尖大学对待学术研究上的开放和不拘一格。大概在2016年前后，我看到斯坦福的网络公开课上还有讲授ios编程的课，当时也是同样的震撼。一是感叹他们选课之新，二是感叹这种应用型的课程，在国内的顶尖大学里，一般是不会开设的，因为大家会觉得顶尖的学术殿堂，不应该有这么“low”的东西。
在有了类型注解之后，现在我们应该这样定义一个函数：
def foo(name: str) -> int:
score = 20
return score
foo(10)
foo函数要求传入字符串，但我们在调用时，错误地传入了一个整数。这在运行时并不会出错，但pylance将会发现这个错误，并且给出警告，当我们把鼠标移动到出错位置，就会出现如下提示：
下面，我们简要地介绍一下type hint的一些常见用法：
# 声明变量的类型
age: int = 1
# 声明变量类型时，并非一定要初始化它
child: bool
# 如果一个变量可以是任何类型，也最好声明它为Any。zen of python: explicit is better than implicit
dummy: Any = 1
dummy = "hello"
# 如果一个变量可以是多种类型，可以使用Union
dx: Union[int, str]
# 从python 3.10起，也可以使用下面的语法
dx: int | str
# 如果一个变量可以为None,可以使用Optional
dy: Optional[int]
# 对python builtin类型，可以直接使用类型的名字，比如int, float, bool, str, bytes等。
x: int = 1
y: float = 1.0
z: bytes = b"test"
# 对collections类型，如果是python 3.9以上类型，仍然直接使用其名字：
h: list[int] = [1]
i: dict[str, int] = {"a": 1}
j: tuple[int, str] = (1, "a")
k: set[int] = {1}
# 注意上面的list[], dict[]这样的表达方式。如果我们使用list()，则这将变成一个函数调用，而不是类型声明。
# 但如果是python 3.8及以下版本，需要使用typing模块中的类型：
from typing import List, Set, Dict, Tuple
h: List[int] = [1]
i: Dict[str, int] = {"a": 1}
j: Tuple[int, str] = (1, "a")
k: Set[int] = {1}
# 如果你要写一些decorator，或者是公共库的作者，则可能会常用到下面这些类型
from typing import Callable, Generator, Coroutine, Awaitable, AsyncIterable, AsyncIterator
def foo(x:int)->str:
return str(x)
# Callable语法中，第一个参数为函数的参数类型，因此它是一个列表，第二个参数为函数的返回值类型
f: Callable[[int], str] = foo
def bar() -> Generator[int, None, str]:
res = yield
while res:
res = yield round(res)
return 'OK'
g: Generator[int, None, str] = bar
# 我们也可以将上述函数返回值仅仅声明为Iterator:
def bar() -> Iterator[str]:
res = yield
while res:
res = yield round(res)
return 'OK'
def op() -> Awaitable[str]:
if cond:
return spam(42)
else:
return asyncio.Future(...)
h: Awaitable[str] = op()
# 上述针对变量的类型定义，也一样可以用在函数的参数及返回值类型声明上，比如：
def stringify(num: int) -> str:
return str(num)
# 如果函数没有返回值，请声明为返回None
def show(value: str) -> None:
print(value)
# 你可以给原有类型起一个别名
Url = str
def retry(url: Url, retry_count: int) ->None:
pass
此外，type hint还支持一些高级用法，比如TypeVar, Generics, Covariance和contravariance等，这些概念在PEP484中有定义，另外，PEP483和understanding typing可以帮助读者更好地理解类型提示，建议感兴趣的读者深入研读。
如果您的代码都做好了type hint，那么IDE基本上能够提供和强类型语言类似的重构能力。需要强调的是，在重构之前，你应该先进行单元测试、代码lint和format，在没有错误之后，再进行重构。如此一来，如果重构之后，单元测试仍然能够通过，则基本表明重构是成功的。
3. PEP8 - python代码风格指南
PEP8是2001年由Guido等人拟定的关于python代码风格的一份提案。PEP8的目的是为了提高python代码的可读性，使得python代码在不同的开发者之间保持一致的风格。PEP8的内容包括：代码布局，命名规范，代码注释，编码规范等。PEP8的内容非常多，在实践中，我们不需要专门去记忆它的规则，只要用对正确的代码格式化工具，最终呈现的代码就一定是符合PEP8标准的。在后面的小节里，我们会介绍这一工具 – black，因此，我们不打算在此处过多着墨。
本文摘录自《Python能做大项目》（暂定名），全书已送审，将由机械工业出版社出版。全文已发表在大富翁官网，您也可以前往提前阅读。
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