هوش مصنوعی برای کد نویسی پایتون – ۱۱ ابزار کاربردی از بهترین‌های ۲۰۲۶

ابزارهای مناسب هوش مصنوعی برای کد نویسی با پایتون باید چند ویژگی مشخص داشته باشند. اول اینکه بتوانند کدها را درک کنند. در ضمن در صورت نیاز، پیشنهاداتی نیز به منظور تکمیل برنامه بدهند. همچنین به بهترین شکل ممکن بر روی سینتکس و قواعد دستوری پایتون مسلط باشند و غیره. برای نمونه «ChatGPT» و «GitHub Copilot» و «Claude» و «Cursor» چهار مورد از مدل‌های قدرتمندی هستند که برنامه نویسان پایتون برای کد نویسی از آن‌ها کمک می‌گیرند. هر کدام از این ابزارها نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند. بعضی در تولید کد عملکرد بهتری دارند و برخی دیگر برای تحلیل، دیباگ یا توضیح کد مناسب‌تر هستند. برای همین بعضی از اوقات، توسعه‌دهندگان حرفه‌ای پایتون از چند ابزار مختلف به صورت همزمان و در کنار هم استفاده می‌کنند.

در این مطلب از مجله فرادرس ۱۱ ابزار هوش مصنوعی برای کد نویسی پایتون را بررسی کرده‌ایم. از دستیار‌های ساده برای تولید کد گرفته تا ابزارهایی که می‌توانند تمام کدهای برنامه را به صورت یکجا بنویسند. هر کدام از این موارد با توجه به پروژه مورد نظر ممکن است از دیگر ابزارها بهتر کار کنند. ابتدا به شکل کلی ویژگی‌های مهم هوش مصنوعی پایتون برای کد نویسی را توضیح می‌دهیم. سپس تمام آن‌ها را یک به یک معرفی کرده و ویژگی‌های هر کدام را بررسی می‌کنیم.

بهترین هوش مصنوعی برای کد نویسی پایتون چیست؟

به عنوان چند مورد از بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای کد نویسی پایتون می‌توانیم به موارد زیر اشاره کنیم.

• ChatGPT
• Claude
• Cursor
• Junie PyCharm
• GitHub Copilot
• و غیره

قبل از بررسی ابزارهای هوش مصنوعی برای کد نویسی پایتون باید ببینیم که چه ویژگی‌هایی بعضی از آن‌ها را برتر از سایر گزینه‌ها می‌کند. برای تبدیل شدن به بهترین دستیار هوش مصنوعی برای کد نویسی با پایتون، ابزارها باید بتوانند وظایف زیر را به خوبی انجام دهند.

• تکمیل کدهای در حال نوشتن به صورت هوشمند
• درک فضای کد نویسی
• تولید کدهای دقیق و مورد نظر با توجه به توصیف نوشته شده با زبان طبیعی انسان درباره هدف برنامه
• کمک به شناسایی و رفع خطاهای برنامه در فرایند دیباگ

البته ابزارهای هوش مصنوعی مدرنی که برای کد نویسی طراحی شده‌اند، امکانات بیشتری هم دارند. برای مثال می‌توانیم به موارد زیر اشاره کنیم.

• این نوع ابزارها به صورت روان با IDE-های مشهور هماهنگ شده و کار می‌کنند.
• ویژگی بعدی آن‌ها این است که به مرور زمان، روش کد نویسی کاربر خود را یاد می‌گیرند.
• آن‌ها می‌توانند تمام «پایگاه کد» (Code Base) را درک کنند.
• با پیشنهاد‌های خود به ارتقای معماری کلی نرم‌افزار کمک می‌کنند.
• حتی می‌توانند کدهای مربوط به اسکریپت‌های تست را بنویسند.
• در ضمن می‌توانند کدهای پیچیده را با زبان ساده‌ انسانی توضیح بدهند.

به طور کل چنین می‌توان گفت که بهترین هوش مصنوعی برای کد نویسی با پایتون باید فراتر از «تکمیل خودکار» (Autocomplete) کد عمل کند. این نوع ابزارها باید بتوانند پروژه‌های کاربران را بخوانند. الگوهای موجود را درک کنند و زمان بین خلق ایده و تولید کدهای عملیاتی را کاهش بدهند.

البته همه ابزارهای هوش مصنوعی عملکرد یکسانی ندارند. بعد از بررسی بسیاری از ابزارهای مختلف برای اجرای پروژه‌های واقعی پایتون متوجه شدیم که یکی از ویژگی‌ها از بقیه مهم‌تر است و آن آگاهی از کل پایگاه کد یا «Codebase Awareness» است. این قابلیت به ابزار کمک می‌کند تا ارتباط بین فایل‌ها، ماژول‌ها و بخش‌های مختلف پروژه را بهتر درک کرده و پیشنهادهای دقیق‌تری ارائه دهد.

ابزارهای ضعیف ممکن است قطعه‌ کدهایی تولید کنند که با API-های داخلی سازگار نباشند. همچنین گاهی از اوقات منطقی که از قبل برای برنامه طراحی کردیم را به صورت تکراری می‌نویسند. اما ابزارهای قوی می‌فهمند که سیستم مورد نظر چطور باید کار کند یا اینکه سیستم فعلی چطور کار می‌کند. بنابراین کدهایی تولید می‌کنند که با پایگاه کد فعلی برنامه همساز هستند و از منطق طراحی شده پیروی می‌کنند. البته برای گرفتن بهترین نتیجه در زمان کار با این ابزارها باید با نحوه کار با هوش مصنوعی به شکل مناسب آشنا باشیم.

مقایسه ابزارهای هوش مصنوعی برای کد نویسی با پایتون

در این بخش به طور خلاصه، تمام ابزارهای هوش مصنوعی معرفی شده در این مطلب را با نوشتن نقات قوت و ضعف در جدول پایین، بررسی کرده‌ایم.

ChatGPT از شرکت OpenAI

به عنوان اولین گزینه در فهرست بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای کد نویسی پایتون باید درباره ChatGPT صحبت کنیم. این ابزار حتی اگر بهترین مورد هم نباشد، به طور قطع مشهور‌ترین دستیار هوش مصنوعی است. مدل «GPT-4» از شرکت OpenAI در درک و تولید کدهای پایتون بسیار خوب عمل می‌کند. همچنین انجام وظایفی مانند ساخت مدل «Pydantic»، تبدیل دستورالعمل‌های منطقی به تابع پایتون، نوشتن «عبارت‌های منظم» (Regular Expressions) یا رجکس و غیره را به خوبی انجام می‌دهد.

در فهرست پایین، چند مورد از توانایی‌های ChatGPT را برای نمونه نوشته‌ایم.

• این هوش مصنوعی، روش کار کدهای موجود را توضیح می‌دهد.
• GPT-4 طبق توضیح کاربر می‌تواند ماژول‌ها را به شکل کامل طراحی کند.
• این ابزار با کمک کتابخانه «Pytest» می‌تواند اکسریپت‌هایی را برای آزمایش برنامه بنویسد. از این کتابخانه برای تست نویسی در پایتون استفاده می‌شود.
• مدل هوش مصنوعی GPT-4 می‌‌تواند اسکریپت‌های شل را به اسکریپت‌های پایتونی تبدیل کند. در این فرایند از کتابخانه «Subprocess» کمک می‌گیرد.
• ChatGPT می‌تواند مفاهیم پیچیده‌ای مانند روش کار «تابع مولد بازگشتی» (Recursive Generator) را توضیح بدهد.

این مدل هوش مصنوعی، تمام وظایف بیان شده در بالا را به صورت خلاصه و شفاف انجام می‌دهد. هر چند به تنهایی نمی‌تواند فضای کاری پروژه را در طول زمان به خاطر بسپارد. برای مثال اگر امروز اسکریپتی برای پردازش داده بنویسید و بخواهید که فردا آن را دیباگ کنید، باید تمام محتوای اصلی پروژه را یک بار دیگر به ChatGPT یاد‌آوری کنید.

وجود این ویژگی‌ها باعث شده است که ChatGPT به گزینه بسیار خوبی برای اجرا پروژه‌های کوتاه مدت تبدیل شود. برای مثال، هوش مصنوعی GPT-4 می‌تواند ابزار CLI مبتنی بر Click بنویسد. همچنین در ساخت نمونه اولیه‌ای از نرم‌افزارهای متکی بر FastAPI به خوبی عمل می‌کند. با این‌حال بدون استفاده از ابزارهای حافظه‌ای مانند «Pieces»، برای انجام کارهای تکراری و روزانه بر روی مخازن کد بزرگ، گزینه چندان خوبی نیست.

ChatGPT در مقایسه با Cursor آگاهی کمتری نسبت به فایل‌های مجزا دارد. در مقایسه با Copilot باهوش‌تر است اما کندتر عمل می‌کند. البته در زمان اجرای وظایف مهم بسیار قدرتمند ظاهر می‌شود. برای مثال به خوبی می‌تواند باگ‌ها را شناسایی کرده و توضیح دهد. یا اینکه ماژول‌های موجود را خوانده، درک کرده و دوباره بازنویسی کند. ChatGPT حتی می‌تواند از صفر برای پایتون کتابخانه بنویسد. برای انجام چنین وظایفی ChatGPT هنوز قوی‌ترین ابزار در دسترس است.

لینک دسترسی مستقیم به وب‌سایت اصلی ChatGPT (+)

Cursor

Cursor ابزار بسیار مناسبی برای توسعه‌دهندگان پایتون است، به‌ویژه زمانی که با پایگاه‌کدهای بزرگ کار می‌کنند. این هوش مصنوعی ویژگی دارد که بیشتر ابزارهای دیگر ندارند و آن هم آگاهی و تسلط کامل بر روی کل پروژه است. نه تنها Cursor می‌تواند خطوط کد درون حلقه‌های پایتون را به صورت «Autocomplete» بنویسد، بلکه الگوهای پایتون موجود در ماژول‌ها، دکوریتور‌ها، مدل‌های داده و ابزارهای تست نرم‌افزار را هم درک می‌کند.

مهم‌ترین مزایای استفاده از Cursor را در فهرست پایین نوشته‌ایم.

• Cursor می‌تواند محتوای چندین فایل مجزا از هم را بخواند و ارتباطشان با یکدیگر را درک کند. بنابراین اگر بر روی پروژه‌ای مانند جنگو کار می‌کنید که از تعداد زیادی ویو و مدل تشکیل شده است، Cursor به عنوان دستیار واقعی تمام ساختار پروژه را درک کرده و در بازنویسی امن کدها کمک می‌کند.
• ویژگی‌ دیگر آن این است که می‌تواند با کمک ماژول Pytest اسکریپت‌هایی برای تست اپلیکیشن بنویسد.
• درک کامل پروژه به طور خاص در کد نویسی با زبان برنامه نویسی پایتون کاربرد دارد. اغلب اوقات در زمان کد نویسی با پایتون از متدهای جادویی، دکوراتور‌ها و تکنیک «Duck Typing» استفاده می‌کنیم. دستیارهای هوش مصنوعی برای درک چنین کدهایی باید فراتر از سینتکس ساده را بررسی کنند.
• Cursor فقط الگوی کدها را کپی نمی‌کند. بلکه ساختار را درک کرده و یاد می‌گیرد. سپس منطق کد را طراحی می‌کند.

اگر تیم برنامه نویسی از «کلاس‌های پایه انتزاعی» (Abstract Base Classes)، «رابط خط فرمان» (Command Line Interface | CLI) یا حتی یک لایه ORM سفارشی استفاده کند، Cursor این موارد را تشخیص می‌دهد. سپس پیشنهادهایی ارائه می‌کند که با طراحی پروژه، هماهنگ هستند.

این ابزار بر پایه «GPT-4-Turbo» اجرا می‌شود. به همین دلیل، توانایی استدلالی آن در کار با مفاهیمی مثل «برنامه‌نویسی متا» (Metaprogramming)، کدهای ناهمگام (Async) و «پایپ‌لاین‌های مولد» (Generator Pipelines) همچنان قوی باقی می‌ماند. با این حال، یک محدودیت مهم دارد. حافظه میان‌پروژه‌ای در آن ضعیف است. یعنی اگر از مخزن پردازش داده به ابزار CLI بروید، شاید زمینه کار قبلی را فراموش کند. در این شرایط، ترکیب Cursor با Pieces کارایی بهتر و بیشتری ایجاد می‌کند.

لینک دسترسی مستقیم به وب‌سایت اصلی Cursor (+)

Q Developer از شرکت آمازون

اگر در حال نوشتن کدهای پایتون در محیط برنامه نویسی AWS هستید، CodeWhisperer کمک بسیار خوبی به اجرای پروژه‌ها می‌کند. این ابزار الان با نام «Amazon Q Developer» شناخته می‌شود. برای استفاده از آن در ویژوال استودیو کد باید یکی از افزونه‌های «Amazon Q» یا «AWS Toolkit» را نصب کنید. در صو.رت نیاز به شناخت بهتر سرویس AWS شرکت آمازون پیشنهاد می‌کنیم که فیلم آموزش رایگان رایانش آمازون AWS چیست؟ همراه با نحوه استفاده را در فرادرس مشاهده کنید. به منظور کمک به مخاطبان مجله، لینک دسترسی به این فیلم را در پایین نیز قرار داده‌ایم.

در فهرست پایین، چند مورد از نکات قوت Q Developer را نوشته‌ایم.

• این مدل هوش مصنوعی با توابع «Lambda» و سرویس‌هایی مانند «S3» و پیکربندی سیستم «مدیریت هویت و دسترسی» (Identity and Access Management | IAM) به خوبی کار می‌کند.
• می‌تواند کدهای «Boto3» را تولید کرده و حتی الگوهای ناامن مثل اطلاعات کاربری هاردکد شده را شناسایی کند.
• Q Developer اسکریپت‌های پایتون «مرتبط با زیرساخت» (Infrastructure-Related) را نسبت به مدل‌های هوش مصنوعی عمومی سریع‌تر می‌سازد.
• Q Developer در زمینه دیپلوی کردن اسکریپت‌های نوشته شده با پایتون هم عملکرد خوبی دارد. برای مثال می‌توانیم به تولید و مدیریت اسکریپت‌های CDK اشاره کنیم.

این ابزار در مقایسه با Copilot نسبت به نوشتن کدهای مربوط به AWS خیلی دقیق‌تر عمل می‌کند. هرچند Q Developer برای نوشتن کدهای مربوط به محیط خارج از فضای ابری چندان قوی نیست. برای مثال، این هوش مصنوعی نمی‌تواند با همان توانی که در فضای ابری کار می‌کند، به نوشتن برنامه‌های جنگو نیز کمک کند. یا اینکه در زمان نوشتن پایپ‌لاین‌های تحلیل داده مبتنی بر NumPy چندان عملکرد خوبی از خودش نشان نمی‌دهد.

اگر به صورت روزانه مشغول نوشتن کدهای AWS هستید، استفاده از Q Developer تاثیر زیادی در افزایش سرعت کارتان خواهد داشت. این ابزار برای کار با داده‌های رویداد محور و مدیریت جریان کار در فضای ابری توسط پایتون هم گزینه خوبی است. اما اگر در فضای AWS کار نمی‌کنید، شاید استفاده از سایر ابزارها گزینه‌های بهتر و انعطاف‌پذیر‌تری باشند.

برای دسترسی مستقیم به این دستیار هوش مصنوعی باید افزونه مربوط به آن را بر روی محیط کدنویسی خود نصب بکنید. در ویژوال استودیو کد می‌توانید افزونه «Amazon Q» را دانلود کرده و نصب بکنید. لینک روبه‌رو هم برای دسترسی مستقیم به این افزونه در مارکت‌پلیس مایکروسافت است: (+)

چطور با کمک هوش مصنوعی برنامه نویسی یاد بگیریم؟

برای یادگرفتن برنامه نویسی با هوش مصنوعی می‌توانید از فیلم‌های آموزشی استفاده کنید که فرادرس به این منظور تهیه و منتشر کرده است. توانایی‌های هوش مصنوعی روزبه‌روز بیشتر گسترش پیدا می‌کنند. بنابراین کسب مهارت مورد نیاز برای کار با آن کمک می‌کند که با سرعت بیشتری پیشرفت کنیم. علاوه بر آموزش برنامه نویسی می‌توانیم از هوش مصنوعی در اجرای پروژه‌های مختلف نیز کمک بگیریم. دستیابی به راه‌حل‌های جدید، بهینه‌ و سریع‌ به جذب پروژه‌های بهتر و بیشتر در بازار کار کمک می‌کند. در نتیجه فرصت‌های شغلی بهتری را بدست می‌آوریم.

فرادرس، مجموعه آموزشی اختصاصی را درباره کمک به یادگیری برنامه نویسی با هوش مصنوعی تولید کرده است. با تماشا و تمرین همراه با فیلم‌های این مجموعه آموزشی، حتی افراد کاملا مبتدی هم می‌توانند برنامه نویسی یاد بگیرند. در واقع استفاده از هوش مصنوعی به عنوان معلم مجازی یکی از رایج ترین کاربردهای این ابزار هاست. با مشاهده دقیق این دوره‌ها روش درست یادگیری از هوش مصنوعی را می‌آموزید. یعنی از این به بعد می‌توانید از هوش مصنوعی برای یادگیری سایر تکنولوژی‌ها و علوم هم کمک بگیرید.

در پایین، چند مورد از فیلم‌های این مجموعه آموزشی را معرفی کرده‌ایم.

• فیلم آموزش هوش مصنوعی ChatGPT در برنامه‌ نویسی متلب از کد نویسی تا خطایابی + گواهینامه
• فیلم آموزش رایگان استفاده از چت جی پی تی، گفتگو در موضوعات مختلف با ChatGPT
• فیلم آموزش هوش مصنوعی GPT در یادگیری برنامه‌ نویسی C با پروژه های عملی + گواهینامه
• فیلم آموزش ساخت بازی اندرویدی با هوش مصنوعی از تولید داستان تا کد نویسی + گواهینامه
• فیلم آموزش چت جی پی تی و جمینی، توضیح مبانی و شروع کار با ChatGPT و Gemini + گواهینامه

در بخش بعد با هوش مصنوعی Copilot و توانایی آن در اجرای پروژه‌های برنامه نویسی آشنا می‌شوید.

Copilot از شرکت مایکروسافت

اگر بخواهید که با زبان پایتون برنامه‌ای برای استفاده کاربران عادی بنویسید، هوش مصنوعی Copilot عالی عمل می‌کند. این ابزار، بهترین دستیار هوش مصنوعی در اواسط سال ۲۰۲۵ بود. Copilot چت‌بات مبتنی بر هوش مصنوعی است که توسط شرکت مایکروسافت توسعه یافته است. این مدل زبانی بزرگ، جایگزین دستیار صوتی سابق مایکروسافت یعنی کورتانا شده است.

در صورت تمایل به آشنایی و یادگیری کار با آن می‌توانید فیلم آموزش رایگان هوش مصنوعی کوپایلت، چت با Copilot و بررسی امکانات مختلف آن را در فرادرس مشاهده کنید. به منظور کمک به مخاطبان مجله لینک دسترسی به این فیلم را در پایین نیز قرار داده‌ایم.

کوپایلوت در انجام وظایف زیر، توسط پایتون، عملکرد بسیار خوبی از خودش نشان می‌دهد.

• ساخت نرم‌افزارهایی برای کاربری عمومی
• تولید داده برای اکسل
• نوشتن اسکریپت‌هایی برای خودکارسازی تولید گزارشات
• دستیار بسیار خوبی برای مدیران پروژه
• تحلیل پروژه‌های موجود
• اجرای پروژه‌های تجاری
• اتصال کدهای پایتون به اپلیکیشن‌های مایکروسافت آفیس
• نوشتن اسکریپت‌های پایتون برای اجرای پیش‌بینی با توجه به داده‌ها
• مدیریت پروژه‌های پاورپوینت و ورد با کمک پایتون

البته Copilot نیز نقاط ضعف خاص خود را دارد. چند مورد از نقاط ضعف کوپایلوت را در پایین نوشته‌ایم.

• برای مثال در طراحی برنامه‌های Flask عملکرد خوبی ندارد.
• یا اینکه توانایی آن در نوشتن تست‌های نرم‌افزاری چندان بالا نیست.
• کوپایلوت توانایی درک پایگاه‌های کد بزرگ را ندارد.
• در ضمن، برای بازنویسی کدها نیز دستیار خوبی نیست.

در بعضی از پروژه‌های پایتونی باید نتیجه کار را به کاربران و مردم عادی گزارش دهیم. مایکروسافت کوپایلوت ابزار بسیار خوبی برای کمک به پیاده‌سازی این نوع از پروژه‌هاست. در ضمن برای افرادی که چند وظیفه به صورت ترکیبی دارند، به عنوان دستیار، گزینه خوبی است. برای مثال می‌توان به مدیران پروژه‌های مربوط به داده، تحلیل‌گران محصول و مهندسان نرم‌افزاری فعال در تیم‌های غیرتوسعه‌ دهنده، اشاره کرد.

لینک دسترسی مستقیم به وب‌سایت اصلی Copilot (+)

Replit Ghostwriter

«Ghostwriter» ابزار بسیار خوبی برای برنامه نویسان پایتون است که می‌خواهند در همان اول کار، بازخورد کدهای خود را مشاهده کنند. این دستیار هوش مصنوعی در «محیط توسعه یکپارچه‌ای» (Integrated Development Environment | IDE) کار می‌کند که تحت مرورگر «Replit» اجرا می‌شود.

در این محیط، می‌توانید اسکریپت‌های پایتونی خود را بنویسید و بلافاصله آن‌ها را اجرا کنید. همچنین بدون نیاز به مدیریت نسخه‌های پایتون، «محیط‌های مجازی» (Virtual Environments) یا «وابستگی‌ها» (Dependencies)، از بازخورد هوش مصنوعی بهره‌مند می‌شوید.

• مناسب برای یادگیری مفاهیم پایتون از قبیل توابع بازگشتی، تکنیک List Comprehension، مدیریت استنثنا یا بلوک‌های «Try-Except»، وراثت در کلاس و غیره
• کاربردهای Ghostwriter در مقایسه با هوش مصنوعی «Fabi.ai» عمومی‌تر هستند.
• عملکرد خوب در پشتیبانی از کد نویسی وب‌اپلیکیشن‌ها، ربات‌ها و ابزارهای کوچک دارد.
• Ghostwriter در مقایسه با Cursor حافظه چندانی ندارد.

این ابزار از توانایی «استدلال میان چند فایل مجزا از هم» (Reasoning Across Multiple Files) پشتیبانی نمی‌کند. البته این مورد هم هدف اصلی Ghostwriter نیست اما به هر حال در دنیای توسعه نرم‌افزار‌های پیچیده، نقطه ضعف بزرگی است.

Ghostwriter برای افراد تازه‌کار و کسانی که می‌خواهند پروژه‌های ساده بسازند، ابزار بسیار مناسبی است. زیرا به آن‌ها کمک می‌کند که با تکرار و تمرین، پایتون را به شکل خوبی یاد بگیرند. این ابزار، تجربه‌گرایی را تشویق می‌کند. همچنین، سبک‌های کد نویسی تمیز پایتون را بدون نیاز به محیط کامل توسعه، آموزش می‌دهد.

برای استفاده از دستیار هوش مصنوعی Ghostwriter باید از محیط برنامه نویسی آنلاین Replit استفاده کنیم. لینک دسترسی مستقیم به وب‌سایت اصلی Replit (+)

Fabi.ai

مدل هوش مصنوعی «Fabi.ai» با تمرکز بر روی علم داده طراحی شده است. اگر از پایتون بر روی ژوپیتر نوتبوک استفاده می‌کنید و به جای ساخت اپلیکیشن‌های کاربردی بر روی کار با دیتاست‌ها تمرکز کرده‌اید، Fabi.ai می‌تواند گزینه خوبی برای کمک باشد. استفاده از هوش مصنوعی Fabi.ai سرعت انجام وظایفی مانند موارد زیر را بیشتر می‌کند.

• «پاکسازی داده» (Data Cleaning)
• «مهندسی ویژگی» (Feature Engineering)
• و «مصور‌سازی کاوشگرانه» (Exploratory Visualizations) داده‌ها

هوش مصنوعی Fabi.ai دستیار بسیار قوی است که در محیط برنامه نویسی ژوپیتر نوت بوک فعالیت می‌کند. این محیط برای کار در حوزه‌هایی مانند هوش مصنوعی، علم داده و تحلیل داده گزینه مناسبی است. اما به هر حال وجود Fabi.ai به تنهایی برای تبدیل شدن به دانشمند داده کافی نیست. در کنار نصب ژوپیتر نوتبوک و استفاده از Fabi.ai لازم است که با تکنیک‌ها و مهارت‌های تحلیل داده در پایتون نیز آشنا باشید. در صورت نیاز به کمک در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم که مطلب مربوط به آن را در مجله فرادرس مطالعه کنید.

اگر بیشتر اوقات از دستوراتی مانند pd.read_csv()  و df.groupby()  و plt.show()  استفاده می‌کنید، Fabi.ai دقیقا همان چیزی است که نیاز دارید.

در فهرست پایین، چند مورد از مزایای استفاده از این هوش مصنوعی را نوشته‌ایم.

• دستیار مناسبی برای کار با دیتا فریم‌های پانداس
• مناسب برای نوشتن «تبدیل زنجیره‌های داده» (Chained Data Transformations)
• کمک به انتخاب نمودار درست در «Seaborn»
• ساخت خلاصه‌های EDA از پرامپت‌های مجزا
• درک روش استفاده از پایتون در نوتبوک

نکته: کتابخانه Seaborn یکی از ابزارهای قدرتمند پایتون برای رسم نمودار‌های متنوع با اشکال گرافیکی جذاب و کاربردی است.

استفاده از Fabi.ai نوعی کار اکتشافی است که مرحله‌به‌مرحله توسط کاربر انجام می‌شود. در مقایسه با Ghostwriter، هوش مصنوعی Fabi.ai وظایف مربوط به «علم داده» (Data Science)‌ را دقیق‌تر انجام می‌دهد. البته در مقایسه با ابزارهای شرکت OpenAI انعطاف‌‌پذیری کمتری دارد. هر چند استفاده از آن ساده‌تر است. Fabi.ai در ساخت اپلیکیشن‌های FastAPI عملکرد قوی ندارد. همچنین در کار با مخزن‌های بزرگ و پروژه‌های دارای فایل‌های زیاد، کارایی محدودی دارد.

لینک دسترسی مستقیم به وب‌سایت اصلی Fabi.ai (+)

Pieces

اغلب اوقات، پروژه‌های پایتون، به چندین بخش مختلف تقسیم شده‌اند و هر بخش مسئول اجرای وظیفه خاصی است. برای مثال ممکن است در مرحله‌ای از پروژه اسکریپت CLI بنویسیم و در مرحله دیگر پایپ‌لاین «ETL» را بازنویسی کنیم. هوش مصنوعی Pieces با هدف مدیریت فاصله بین این وظایف طراحی شده است. این ابزار الگوهای برنامه نویسی، گزارش خطاها، قطعات کد و جریان‌های کاری بین سشن‌ها و پروژه‌های مختلف را به خاطر می‌سپارد.

بعضی مواقع در هنگام کار با پایتون، باید بررسی کنید که ماه گذشته «Logging Formatter» را چطور تنظیم کرده بودید. همچنین فراموش کرده‌اید که سیستم «دانلودر چندنخی» (Multi-Threaded Downloader) را چگونه دیباگ کرده بودید. Pieces آن اطلاعات را دوباره در اختیارتان می‌گذارد، بدون اینکه نیاز به آن که دنبالش بگردید. به طور ویژه، عامل قدرت Pieces برای کد نویسی با پایتون، آن است که این دستیار هوش مصنوعی به شکل خیلی خوبی از «هماهنگ‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ» (LLM Orchestration) پشتیبانی می‌کند.

تفاوتی ندارد که در حال استفاده از ابزارهایی مانند OpenAI و Claude هستید یا با LLM محلی مانند «LLaMA2» کار می‌کنید. Pieces به صورت خودکار پرامپت‌های نوشته شده را با اطلاعات مرتبط با پایتون غنی‌تر می‌کند. این اطلاعات می‌توانند شامل قرارداد نام‌گذاری متغیرها، پیام‌های خطای قبلی و حتی کامنت‌های پایتونی موجود در پایگاه کد باشند. حافظه بلندمدت این ابزار باعث می‌شود الگوهای کدنویسی را به مرور زمان یاد بگیرید. زیرا ابزارهای مبتنی بر Pieces فقط زبان پایتون را نمی‌شناسند، بلکه با سبک کدنویسی کاربران نیز آشنا می‌شوند.

Pieces از اجرای «محلی» (Local) نیز پشتیبانی می‌کند. به همین دلیل، گزینه مناسبی برای توسعه‌دهندگانی است که با کدهای خصوصی، مدل‌های اختصاصی یا اسکریپت‌های حساس کار می‌کنند. زیرا در چنین شرایطی، اطلاعات از محیط سیستم خارج نمی‌شوند. این ویژگی در حوزه‌هایی مانند محاسبات علمی، «فین‌تک» (Fintech) و پروژه‌های علم داده با الزامات قانونی، اهمیت زیادی دارد.

لینک دسترسی مستقیم به وب‌سایت اصلی Pieces (+)

GitHub Copilot

به طور معمول Copilot گیت هاب اولین دستیار هوشمند برنامه نویسی است که توسعه دهندگان پایتون به کار می‌برند. دلایل خوبی هم برای این مسئله وجود دارد. زیرا Copilot سریع‌ است، کاربری ساده‌ای دارد و به صورت درونی در «VS Code» تعبیه شده. این دستیار هوش مصنوعی بر اساس همان مدل زبانی کوپایلوت مایکروسافت و توسط وب‌سایت گیت‌هاب طراحی شده است. وب‌سایت گیت هاب به برنامه نویسان کمک می‌کند تا پروژه‌های خود را به شکل تیمی و در سطح حرفه‌ای‌تری توسعه دهند.

GitHub Copilot به برنامه‌نویسان پایتون کمک می‌کند تا بسیاری از کارهای روزمره را سریع‌تر انجام دهند. چند نمونه از قابلیت‌های این ابزار را در فهرست زیر آورده‌ایم.

• «GitHub Copilot» کدهای مربوط به «Unittest» را به راحتی با قابلیت «Autocomplete» تولید می‌کند.
• می‌تواند عبارت‌های Lambda پیشنهاد بدهد.
• در ساخت اندپوینت‌های FastAPI کمک می‌کند.
• هنگام نوشتن توابع کوچک عملکرد خوبی دارد.
• در نوشتن سینتکس دستورهای کم‌کاربرد نیز مفید است. برای مثال در زمان نوشتن کد «مدیر زمینه» (Context Manager) و متدهای __enter__   و __exit__  کمک می‌کند.

البته Copilot محدودیت‌هایی نیز دارد.

• در زمان برقرار کردن ارتباط عمیق بین فایل‌های پایتون کمی ضعیف عمل می‌کند.
• همچنین در زمان کد نویسی پویا اغلب اوقات، انواع داده را به درستی تشخیص نمی‌دهد.
• پیشنهادات داده شده توسط GitHub Copilot بیشتر وقت‌ها کلی هستند. یعنی نمی‌تواند بر اساس منطق اختصاصی پروژه، پیشنهاد بدهد.
• امکان ردیابی درست ایمپورت‌ها بین چندین فایل مختلف را ندارد.
• توابع و ابزارهای داخلی تعریف‌شده توسط کاربر را به خوبی درک نمی‌کند.

برای مثال اگر کلاس پایه‌ای با کمک متدهای انتزاعی در فایل «Base.py» تعریف کنیم، نباید توقع این را داشته باشیم که به پیاده‌سازی درست این متد‌ها در فایل «Child.py» کمک کند.

GitHub Copilot برای کاربران تازه‌کار یا اجرای پروژه‌های ساده گزینه خوبی است. اما برنامه نویسان حرفه‌ای که هم زمان با چندین پکیج مختلف، محیط مجازی و منطق‌های پیچیده کار می‌کنند، بیشتر شبیه به دستیاری قابل اعتماد است. کارایی آن را می‌توان با اضافه‌کردن پشتیبانی از حافظه بلندمدت افزایش داد.

لینک دسترسی مستقیم به وب‌سایت اصلی GitHub Copilot (+)

Claude

Claude از رویکرد مکالمه‌ای برای کمک در کد نویسی استفاده می‌کند. به جای اینکه فقط کدهای نوشته شده را کامل کند، کاربر می‌تواند با آن درباره جزئیات طراحی نرم‌افزار صحبت کند. Claude می‌تواند مشکلات پیچیده درون کد را شناسایی کرده و دیباگ کند. این مدل هوش مصنوعی، توضیحات خود را با توجه به سطح مهارت کاربران ارائه می‌دهد.

در فهرست پایین چند مورد از ویژگی‌های مهم هوش مصنوعی Claude نوشته شده‌اند.

• دستورات نوشته شده با زبان طبیعی انسان را به کدهای پایتون تبدیل می‌کند.
• توضیحات و مستندات را همراه با جزئیات کامل برای کدها فراهم می‌کند.
• از راه‌حل‌های گام به گام برای رفع خطا و دیباگ کردن کدها استفاده می‌کند.
• برای اجرای پروژه‌های مربوط به علم داده و کدهای یادگیری ماشین عملکرد خیلی خوبی دارد.

Claude گزینه بسیار خوبی برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند از رابط کاربری مکالمه‌ای استفاده کنند یا برای درک مفاهیم پیچیده در زمان کد نویسی به کمک نیاز دارند.

نکته قوت دیگر این مدل هوش مصنوعی برای کد نویسی پایتون آن است که با توجه به فضای مسئله، توضیحات خودش را ارائه می‌دهد. این رفتار در هنگام یادگیری کتابخانه‌های جدید پایتون یا عیب‌یابی از خطاهای مشکل بسیار مفید و کاربردی است. در ضمن، Claude عملکرد بسیار خوبی در زمینه تولید کدهای تمیز و مستند‌سازی درست آن‌ها دارد.

لینک دسترسی مستقیم به وب‌سایت اصلی Claude (+)

یادگیری اجرای پروژه‌های پایتون با کمک فرادرس

فرادرس برای کمک به یادگیری اجرای پروژه‌های مختلف پایتون، مجموعه‌ای از فیلم‌های آموزشی را گردآوری کرده است که هر کدام به طور خاص بر روی یک پروژه تمرکز می‌کنند. گروه آموزشی فرادرس، به طور دائم در حال تولید و انتشار محتوای آموزشی در حوزه‌های گوناگون است. پایتون هم یکی از این زمینه‌هاست که اتفاقا بسیار هم پرطرفدار است. مراحل اول یادگیری پایتون، ساده هستند و خیلی سریع پیش می‌روند. برای یادگیری این مراحل می‌توانید از فیلم‌هایی مانند فیلم آموزش رایگان پایتون، برنامه نویسی سریع و آسان در ۱۴۰ دقیقه و چند فیلم دیگر کمک بگیرید. اما برای یادگیری مهارت‌های کاربردی پایتون بهتر است که از فیلم‌های پروژه محور فرادرس استفاده کنید.

به‌کارگیری فیلم‌های آموزشی فرادرس یکی از مقرون‌به‌صرفه‌ترین روش‌های آموزش است. در پایین، چند مورد از فیلم‌های آموزشی مربوط به این زبان را معرفی کرده‌ایم.

• فیلم آموزش پروژه محور پایتون درباره پیاده سازی سیستم مدیریت کتابخانه + گواهینامه
• فیلم آموزش پروژه محور پایتون درباره ساخت سیستم ATM عابر بانک به صورت Command-line + گواهینامه
• فیلم آموزش ساخت داشبورد هوش تجاری با Streamlit به صورت پروژه عملی + گواهینامه
• فیلم آموزش پروژه محور پایتون درباره ساخت بازی با کتابخانه Turtle + گواهینامه
• فیلم آموزش پروژه محور سی شارپ و پایتون درباره ساخت ربات اینستاگرام + گواهینامه

برای مشاهده فیلم‌های بیشتر بر روی تصویر زیر کلیک کنید.

در ادامه با دستیار هوش مصنوعی اختصاصی PyCharm آشنا می‌شوید.

Junie دستیار هوش مصنوعی PyCharm

IDE برنامه نویسی PyCharm هم دستیار هوشمند مختص به خود را دارد. هوش مصنوعی Junie به صورت درونی و با هدف کمک به برنامه نویسی با زبان پایتون در PyCharm تعبیه شده است. این یکپارچگی عمیق، ویژگی‌هایی را ارائه می‌دهد که ابزارهای مستقل نمی‌توانند با آن رقابت کنند.

در فهرست پایین چند مورد از ویژگی‌های کلیدی هوش مصنوعی Junie را نوشته‌ایم.

• تکمیل کد با درک کل پروژه
• بررسی و اصلاح خودکار با رعایت قواعد سبک نگارش PEP 8
• پیشنهادات هوشمند برای بازنویسی کد یا همان Refactoring
• راهنمایی اختصاصی برای اجرای پروژه‌های Django و Flask

Junie بیشتر برای توسعه‌دهندگان حرفه‌ای پایتون مناسب است. به‌ویژه افرادی که از PyCharm به‌عنوان محیط توسعه اصلی خود استفاده می‌کنند. برای شخصی‌سازی رفتار این ابزار می‌توان از فایل «Guidelines» استفاده کرد. همچنین بهتر است ابتدا درباره اهداف کلی پروژه با Junie گفت‌وگو کنید. سپس از آن بخواهید مراحل کار را به صورت گام‌به‌گام انجام دهد. این روش بیشتر وقت‌ها نتیجه بهتری ایجاد می‌کند.

در زمان درخواست تغییرات نیز بهتر است دقیق باشید. برای مثال، به‌جای درخواست کلی برای «ارتقای پروژه»، نسخه‌ها را مشخص کنید و به شکل دقیق بگویید چه تغییری نیاز دارید. در غیر این صورت، ممکن است پیشنهادهای Junie با نسخه‌های مورد استفاده در برنامه هماهنگ نباشند. برای دستیابی به بهترین نتیجه، باید آگاهانه بین حالت پرسش و حالت کدنویسی جابه‌جا شوید.

Junie با ابزارهای موجود در PyCharm هماهنگی بسیار خوبی دارد و تجربه‌ای روان در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. این ابزار بدون نیاز به تنظیمات اضافی، ساختار پروژه، «وابستگی‌ها» (Dependencies) و استانداردهای کدنویسی را درک می‌کند.

لینک دسترسی مستقیم به وب‌سایت اصلی Junie (+)

Qodo

تمرکز Qodo بر روی سرعت و دقت است. در ضمن این دستیار هوش مصنوعی قطعات کد را با کمک رابط چت شهودی خودش تولید می‌کند. Qodo با قابلیت «درج یک‌کلیکی» (One-Click Insertion)، ایده‌ها را با سرعت بیشتری به کد اجرایی تبدیل می‌کند.

در فهرست پایین چند مورد از مهم‌ترین ویژگی‌های Qodo را نوشته‌ایم.

• تولید سریع و دقیق کد از روی توضیحات نوشته‌شده با زبان طبیعی
• درج مستقیم کد در پروژه با یک کلیک
• نوشتن حرفه‌ای تست‌های نرم‌افزاری
• پشتیبانی از زبان‌های پایتون و «TypeScript»، جاوا اسکریپت، جاوا و Golang

Qodo ابزار مناسبی برای توسعه‌دهندگانی است که نیاز دارند به سرعت نمونه‌های اولیه بسازند یا «کدهای قالب‌بندی شده» (Boilerplate Code) برای ویژگی‌های جدید تولید کنند.

البته هیچ‌ ابزاری کامل نیست. در فهرست پایین به چند مورد از نقاط ضعف Qodo اشاره می‌کنیم. البته انتظار می‌رود به مرور زمان این مشکلات نیز برطرف شوند.

• تنظیم قوانین سفارشی (Custom rule setup) ممکن است چند روز زمان ببرد.
• گاهی اوقات مواردی را به‌عنوان مشکل علامت‌گذاری می‌کند که در واقع مشکلی ندارند و کاملاً درست هستند.
• این ابزار برای تیم‌ها رایگان نیست و ممکن است برای پروژه‌های سرگرمی یا توسعه‌دهندگان مستقل مقرون‌به‌صرفه نباشد.

Qodo برای تکرار سریع طراحی شده است. کافی است که آنچه را نیاز دارید توصیف کنید تا قطعه کد مورد نیاز را دریافت کنید. سپس می‌توانید این کد را به پروژه اضافه کرده، آزمایش کنید و در صورت نیاز بهبود دهید. تمام این مراحل در مدت زمان کوتاهی انجام می‌شوند.

لینک دسترسی مستقیم به وب‌سایت اصلی Qodo (+)

جمع‌بندی

در این مطلب از مجله فرادرس با ۱۱ مورد از بهترین دستیاران هوش مصنوعی سال ۲۰۲۶ در برنامه نویسی آشنا شده‌اید. استفاده از هوش مصنوعی برای کد نویسی پایتون، سرعت عمل، کیفیت و دقت اجرای پروژه‌ها را به میزان خیلی زیادی ارتقا می‌دهد. تفاوتی نمی‌کند که برنامه نویسی تازه‌کار هستید، دانشمند داده‌ای هستید که بر روی دیتاست‌های پیچیده کار می‌کند یا توسعه‌دهنده‌ای که شغلش طراحی و ساخت اپلیکیشن‌های بزرگ است. به طور حتم یکی از این دستیاران هوش مصنوعی می‌تواند نیاز‌های شما را برآورده کند.

گاهی اوقات، خیلی از برنامه نویس‌ها از دو یا سه ابزار هوش مصنوعی در کنار یکدیگر استفاده می‌کنند. برای مثال ممکن است که از Copilot برای برنامه نویسی روزانه استفاده کنند. با Claude هم کدهای خود را عیب‌یابی کنند و هم تکنولوژی‌های جدید را یاد بگیرند. و سپس از ابزارهای اختصاصی‌سازی شده‌ای مانند Fabi.ai برای اجرای پروژه‌های تخصصی کمک بگیرند. ترکیب این ابزارها می‌تواند سازوکار موثر و کاربردی را به وجود بیاورد. آینده کد نویسی با پایتون شامل همکاری بین انسان‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی است.