2023 年技術圈什么最火?答案毫無疑問是 AIGC，伴隨該項技術的發展，新的編程方式也出現了，那就是用 AI 輔助編程，有了 AI 的加持，開發人員的效率和生產力可以得到大幅度的提升。今天我們就介紹一款非常棒的人工智能編程工具 Amazon CodeWhisperer ， 相信我，用上他之后，你的工作效率至少能翻一倍。

在日常的編碼工作中，你是否會碰到如下難題?

1. 接觸了一款全新的 Python 模塊，不知道如何開啟 hello world;

2. 模塊的某個方法，忘記了參數和返回值，反復切換手冊會打斷思路;

3. 不想寫注釋;

4. 寫了一段代碼，但是并不健壯，擔心有難以發現的漏洞;

5. ……

如果你正在被這些問題困擾，那 Amazon CodeWhisperer 能非常好的解決上述問題。

下面跟隨我的腳步，開啟 CodeWhisperer 的實踐吧!

CodeWhisperer 初始化

CodeWhisperer 支持的 IDE 包括 Visual Studio(VS)Code(本篇博客使用的 IDE) 和 JetBrains IDE(IntelliJ、PyCharm、CLion、GoLand、WebStorm、Rider、PhpStorm、RubyMine 和 DataGrip)，安裝過程只需要幾分鐘，這里我們不詳細展開講解，大家可以參考 官方文檔 ，官方還貼心的準備的視頻教程~

本篇博客我們使用 VSCode 完成一個爬蟲項目實踐，可以直接在 VSCode 插件中檢索【CodeWhisperer】，直接安裝即可(已經有將近 200W 的安裝量啦，要抓緊跟上大家的節奏)，安裝完畢，在 VSCode 側邊欄中會出現 CodeWhisperer 插件圖標，如下所示。

初始化過程中最重要的就是賬號的鏈接，點擊上圖【Connect to ……】鏈接，之后按照步驟登錄賬號，一系列的操作之后，瀏覽器出現下圖綠色狀態提示界面，此時賬號對接已經完成。

返回到 VSCode 中，會發現 Amazon CodeWhisperper 幫助手冊已經打開，建議閱讀一下 ，里面已經整理了插件的基礎使用說明。

與此同時，VSCode 左下角開發者工具(DEVELOPER TOOLS)也已經顯示鏈接到 Builder ID。至此，我們的前置工作已經全部完成，下面可以開始進行工具使用。

CodeWhisperper 使用

簡單邏輯示例

CodeWhisperer 插件安裝完畢，默認會開啟 Auto-Suggesions(自動建議模式)，此時當我們在編寫注釋或代碼之后，CodeWhisperer 會自動給我們提供代碼提示，這個過程就像超強版的語法提示，如果你還沒有安裝好插件，可以先看一下動圖，整體感受一下。

CodeWhisperer 的代碼提示，在 VSCode 中可以使用左右方向鍵進行選擇，使用 Tab 進行確認，其他按鍵表示不采納提示代碼。初次體驗下來，正如插件名稱(Whisperer：低語者)所描述的一樣，就像是編輯器在輕輕的和我們說著即將要敲入的代碼，如果同意，可以一鍵采納，不同意，直接忽略即可。

代碼翻譯示例

擁有此功能之后，很多簡單的程序完全可以基于智能提示編寫完畢，但這肯定不夠，我們需要 CodeWhisperer 完成更有挑戰的事情，在 Python 爬蟲領域，經常需要將一段前端 JS 代碼用 Python 重新實現。

在 VSCode 中直接輸入你的需求，然后 CodeWhisperper 會給我們一個完整的實現示例，可以看到代碼重寫完全正確。

加密函數示例

除了翻譯代碼外，在編寫爬蟲案例的時候，如果你對某些加密函數使用詳情有遺忘，可以讓 CodeWhisperer 直接給出示例，快速喚醒自己的記憶。

下圖為輸入注釋 # 使用 Python 實現 hmac_sha256 加密函數 獲取函數的使用示例代碼。

如果在使用 CodeWhisperer 的過程中按錯按鍵，即沒有使用 Tab 確認代碼，可以隨時按下快捷鍵 Alt+C，CodeWhisperer 代碼提示會再次出現，又可以繼續加速你的開發效率了。

混合加密示例

如果將上述邏輯都定義為單邏輯，那下述需求就是一個復合邏輯示例了，在實際編碼中，會碰到需要將兩種加密混合使用的情況，需求如下：

# 使用 Python 實現 Base64 + AES 加密字符串

在 IDE 中輸入上述注釋信息，然后回車，CodeWhisperer 就會自動生成后續代碼，其中部分邏輯可以一次性完成，效果如下，其中在核心邏輯部分，CodeWhisperer 表現非常優秀，答案秒輸出，并且直接可用。

算法模板示例

在業務邏輯的編寫過程中，有時會用到常見算法，例如快排、堆排、哈希等，這些算法很多都類似模板代碼，在編寫的時候，如果可以一鍵生成，能大幅度提高代碼編寫速度，包括算法改寫速度，在 CodeWhisperer 中，可以通過注釋快速生成。

使用 Python 生成快排代碼

體驗 5個示例之后，CodeWhisperer 的使用非常簡單，而且無需切換編輯窗口，在 IDE 的代碼文件中直接完成了 AIGC 的問答流程，響應速度非常快，代碼準確性很高。

單獨的案例對 CodeWhisperer 已經沒有難度了，接下來我們嘗試完成一個完整的 Python 爬蟲案例(咱們看一下只寫注釋，能不能完成一個合格的爬蟲采集程序)。

CodeWhisperer 項目實戰

目標采集站點為作者博客，無侵權問題。

編寫爬蟲基礎框架注釋，包含如下內容：

1. 程序使用的采集模塊

2. 目標采集站點地址

3. 采集的目標標簽

4. 數據存儲到文件

5. 發送采集到的數據到指定郵箱

第一步：輸入如下注釋，獲取網頁響應內容

#

寫完注釋，直接回車之后，CodeWhisperer 直接給我們生成了對應的代碼，過程中只需要按下 回車和 Tab 鍵即可。

如果你覺得上述代碼有些簡單，可以在代碼基礎上繼續完善，例如將請求頭進行完善，增加 referer 和 host 參數，直接在需要修改的位置添加注釋即可。

第二步：編寫目標數據采集函數

這一步，我們要使用 lxml 模塊中的 etree 提取目標標簽，繼續將我們的邏輯輸入到注釋注釋中，然后回車。

# 使用 etree 模塊提取網頁響應中所有的 article 標簽

# 使用 etree 模塊提取網頁響應中所有的 article 標簽

print(article_tags)

此時目標博客標簽已經被初步提取，下面要將標題和超鏈接地址進行再次提取，這里的注釋需要盡可能編寫清晰，如果你對 Python 爬蟲技術棧有一定了解，到這里就會發現 CodeWhisperer 對代碼編寫提速效果。

第三步：數據存入到 csv 文件中

寫入文件的邏輯屬于常見操作，直接輸入函數需求，相信 CodeWhisperer 會直接生成的，輸入的參考注釋如下：

write_to_csv() 函數調用放到上述循環中即可完成本步驟。再次運行代碼，在爬蟲目錄會生成對應的文件，打開文件得到目標數據，效果圖如下所示。

到這里一個簡單的爬蟲寫完了，但是我們的工作還沒有完成，要繼續優化這個程序。

第四步：將采集到的數據，發送到 163 郵箱

輸入注釋：# 編寫一個郵件發送函數，將剛剛生成的文件 codewhisperper_demo.csv 發送到指定郵箱，CodeWhisperer 瞬間就會幫助我們生成一個參考函數，實際效果如下圖所示。

將上述代碼中的賬號和密碼修改為自己真實數據，即可實現一鍵發送郵件。

打開收件箱，可以看到剛剛的郵件已經發送成功，CodeWhisperer 給我們提供了一種郵件發送的實現，你可以再其基礎上進行改造，以滿足個性化的需求。

CodeWhisperer 使用總結

在博客開篇，我提出了編碼過程中幾個比較頭疼的問題，尤其是第二個，程序員在編碼過程中總是切出去查找代碼示例和文檔手冊，從而打斷編碼思路，而 CodeWhisperer 非常完美的解決了該問題，在編碼的過程中，Amazon CodeWhisperer 自動提供編碼建議，同意就使用，不同意就舍棄，真正實現了沉浸式編程。

除此之外，CodeWhisperer 還可以基于代碼和注釋生成新的業務代碼，尤其當我們 Python 工程師接觸一個新的模塊時，他可以快速的產出示例代碼，而且生成的代碼與我們編碼風格非常相似，甚至編碼風格和命名規則都可以完美學習到。在編碼代碼過程中，CodeWhisperer 還會自動為我們的代碼提供注釋參考，讓我們將更多精力投入到業務邏輯中。

將 CodeWhisperer 用起來吧，幾分鐘之后，你就會深刻的感受到編碼效率的提升!