现如今，AI编程助手已经成为Python代码开发者的左膀右臂，这些AI助手通过智能化的功能，让编程工作事半功倍，同时代码质量也更上一层楼。

本文分享 10 款好用的 AI Python 代码生成工具。

1 GitHub Copilot

GitHub Copilot是由GitHub创建的AI编程伙伴。能在你输入时实时推荐完整的代码行和整个函数。Copilot由OpenAI Codex提供支持，后者在数十亿行公共代码上进行过训练。

主要特点：

在常规编码任务中，Copilot的表现很不错。比如，当你需要读取文件并打印其内容时，它能够生成如下简洁高效的Python代码：

import fileinputfor line in fileinput.input():print(line)

TabNine是Codota设计的AI助手，旨在提高开发者的生产力。它专门提供代码补全支持，支持超过24种编程语言。

主要特点：

例如，当用Python代码对列表进行排序时，TabNine能够生成如下代码：

my_list = [5, 3, 8, 2]my_list.sort()print(my_list)

3 AWS Copilot

AWS Copilot，专为在亚马逊网络服务上部署容器化应用而设计的智能工具，能够根据简单的指令自动生成Dockerfile、CI/CD流水线和部署配置。

主要特点：

例如，如果需要创建一个简单的“Hello World”网络应用时，AWS Copilot会帮你生成以下文件：

Copilot init → 你想初始化一个新应用吗？是的Copilot web init → 设置一个Hello World网络应用？是的✅ 创建了Dockerfile✅ 创建了带有测试命令的buildspec.yml✅ 创建了用于演示代码的临时目录

4 AI Assistant

AI Assistant是IntelliJ和WebStorm的IDE插件，根据注释和测试建议代码。它在后台使用GPT-3生成与上下文相关的代码。

主要特点：

例如，当需要编写一个读取文本文件并统计字数的程序时，AI Assistant能够生成如下Java代码：

import java.io.File;import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) throws Exception {File textFile = new File("data.txt");Scanner sc = new Scanner(textFile);int numWords = 0;while (sc.hasNext()) {sc.next();numWords++;}System.out.println("Number of words: " + numWords);}}

Pythia是由Anthropic构建的Python AI助手，旨在提供帮助、无害和诚实的体验。它根据自然语言描述和输入/输出示例生成整个函数或类，并带有详细的类型注释。

主要特点：

例如，当被问到“将整数列表转换为浮点数”时，Pythia会回应：

def convert_to_float(int_list: List[int]) -> List[float]:"""将整数列表转换为浮点数"""return [float(x) for x in int_list]

OpenAI Codex是为Copilot、AI Assistant等提供支持的AI系统。开发者可以通过OpenAI API直接访问它，以在十多种语言中生成代码。

主要特点：

以下是Codex生成的Python代码，用于打印1到10的数字平方：

for i in range(1, 11):print(f"Square of {i} is {i**2}")

7 Tabnine Professionally Supported

Tabnine Professionally Supported，专为那些希望充分利用Tabnine代码补全功能的组织提供定制化支持和高级特性。

主要特点：

以下是Tabnine在内部库上训练时可能生成的Python代码示例：

import custom_utilsdef process_data(input_df):cleaned_df = custom_utils.clean(input_df)analyzed_df = custom_utils.analyze(cleaned_df)return analyzed_df

8 Amazon Lex

Amazon Lex让开发者能够使用与Alexa相同的AI构建应用程序的会话界面。配合Lex Code Hook，开发者可以根据交互模型自动生成后端逻辑，简化开发流程。

主要特点：

例如，以下是一个使用Lex生成的Python代码示例，展示了如何处理一个披萨订单的意图：

# 获取槽位值pizza_type = intent_request['currentIntent']['slots']['pizzaType']pizza_size = intent_request['currentIntent']['slots']['pizzaSize']# 调用披萨订单函数order = order_pizza(pizza_type, pizza_size)# 构建响应response = {"sessionAttributes": {},"dialogAction": {"type": "Close","fulfillmentState": "Fulfilled","message": {"contentType": "PlainText","content": f"Thanks, your {order['pizza']} has been ordered!"}}}return response

Anthropic的PyCap从自然语言描述和输入/输出示例生成完整的Python函数。它旨在提供帮助、无害和诚实的体验。

主要特点：

例如，给出描述“按空格分割字符串”，PyCap会回应：

def split_on_spaces(text: str) -> List[str]:"""按空格分割字符串"""return text.split()

10 Runpod AutoCompute

Runpod AutoCompute是一款智能工具，为你的数据量身定制优化的Tensorflow、PyTorch和SQL代码。它运用AutoML技术，为开发者推荐最合适的神经网络架构和数据预处理步骤。

主要特点：

例如，AutoCompute能够生成如下Python代码，用于图像数据的预处理：

import tensorflow as tfdef preprocess(image):image = tf.image.resize(image, [224, 224])image = tf.keras.applications.inception_v3.preprocess_input(image)return image

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