哈嘍，大家好。

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 + 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的后代，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。

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，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，會發現如下報錯：

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。

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。