Typhon : Amélioration des recommandations de code dans Jupyter Notebooks

Dans le monde d'aujourd'hui, les développeurs de logiciels cherchent toujours des moyens de rendre leur travail plus facile et rapide. Les outils de recommandation de code les aident en suggérant des extraits de code en fonction de ce sur quoi ils travaillent actuellement. Ces outils peuvent faire gagner du temps et augmenter la productivité en fournissant des exemples de code utiles sans que les développeurs aient besoin de chercher longtemps.

Une plateforme populaire où les développeurs créent et partagent du code est Jupyter Notebooks. Cet outil est largement utilisé pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et la recherche académique. Dans cet environnement, le code et le texte sont mélangés, ce qui permet une meilleure documentation et explication du code. Cependant, trouver des extraits de code pertinents dans Jupyter Notebooks peut être un vrai casse-tête. C'est là que de nouveaux outils comme Typhon entrent en jeu.

#C'est quoi Typhon ?

Typhon est une nouvelle méthode conçue pour suggérer automatiquement des cellules de code pertinentes dans Jupyter Notebooks. Ça fonctionne en analysant le texte écrit par les développeurs, souvent dans les cellules markdown, et en cherchant des extraits de code similaires dans une grande base de données de code. En utilisant des techniques avancées comme BM25 et CodeBERT, Typhon vise à faciliter la recherche de code adapté aux besoins des développeurs.

#Comment fonctionne Typhon ?

Typhon prend les descriptions en markdown que les développeurs écrivent et les décompose en plus petits morceaux, appelés tokens. Il compare ensuite ces tokens aux extraits de code stockés dans une base de données pour trouver les plus similaires. Plus le texte est similaire, meilleure est la recommandation. Ce processus permet aux développeurs de recevoir des suggestions sur mesure adaptées à leur contexte de travail.

#Évaluation de Typhon

Pour voir à quel point Typhon fonctionne bien, il a été testé sur divers Jupyter Notebooks de Kaggle, une plateforme populaire pour la science des données. Les résultats ont montré que Typhon pouvait fournir des recommandations assez précises, ce qui en fait un outil utile pour les développeurs travaillant dans Jupyter Notebooks.

Dans l'ensemble, les outils de recommandation de code comme Typhon offrent un excellent avantage pour les développeurs de logiciels. Ils peuvent les aider à réaliser leur travail plus efficacement et à apprendre à partir d'exemples de code existants.

#Types d'outils de recommandation de code

Il y a deux types principaux d'outils de recommandation de code. Le premier s'appelle recommandation de code à code. Dans cette approche, l'outil regarde le code actuel en train d'être écrit par le développeur et suggère des extraits de code liés. Le deuxième type est la recommandation de texte à code, où les développeurs peuvent poser des questions en langage naturel sur le code dont ils ont besoin, et l'outil fournit des suggestions pertinentes.

#Importance de Jupyter Notebooks dans la recommandation de code

Jupyter Notebooks sont devenus un outil essentiel pour de nombreux développeurs, surtout dans le domaine de la science des données. Ils permettent de documenter les recherches et d'exécuter le code de manière organisée. Le mélange de code et de texte facilite l'explication du travail des développeurs et leur partage avec les autres. Cependant, trouver les bonnes cellules de code peut encore être compliqué.

#Enquête initiale sur les recommandations de code

Pour comprendre l'état actuel des recommandations de code, une étude préliminaire a été réalisée en utilisant GitHub Copilot, un autre outil de recommandation de code. L'étude a consisté à examiner les performances de Copilot sur un ensemble de Jupyter Notebooks. Il a été constaté que la précision des recommandations variait considérablement. Souvent, les suggestions n'étaient pas pertinentes ou utiles pour les tâches spécifiques que les développeurs essayaient d'accomplir.

#L'approche de Typhon pour les recommandations de code

Étant donné les lacunes des outils existants comme GitHub Copilot, Typhon vise à améliorer la qualité des recommandations de code dans Jupyter Notebooks. Au lieu de générer du nouveau code, Typhon se concentre sur la réutilisation du code existant. Cette approche peut conduire à de meilleures suggestions car elle repose sur des exemples éprouvés d'autres développeurs.

#Utilisation d'une grande base de code

Typhon utilise une vaste collection de Jupyter Notebooks provenant de Kaggle, qui contient une richesse de cellules de code et de markdown. En examinant ce grand ensemble de données, Typhon peut faire des recommandations plus précises basées sur le contenu des notebooks existants. Cela aide les développeurs à trouver le bon code sans passer trop de temps à chercher.

#Techniques de similarité de code

Deux méthodes principales sont utilisées dans Typhon pour comparer les cellules markdown et les cellules de code : BM25 et UniXcoder.

#BM25

BM25 est une méthode de récupération d'information qui classe les documents en fonction de leur pertinence par rapport à la requête de recherche. Elle mesure la fréquence d'apparition des termes de la requête dans les documents et les note en conséquence. Dans le contexte de Typhon, BM25 est utilisé pour trouver les cellules markdown dans l'ensemble de données les plus similaires à l'input du développeur.

#UniXcoder

UniXcoder est un modèle d'apprentissage automatique qui génère des embeddings à partir d'extraits de code. Cela signifie qu'il crée des représentations numériques du code qui peuvent être comparées pour trouver des similarités. En utilisant UniXcoder, Typhon peut effectuer une comparaison plus avancée entre les cellules markdown et de code, offrant de meilleures recommandations.

#Test des recommandations de Typhon

L'efficacité de Typhon a été testée dans deux domaines principaux : les cellules de code liées aux graphiques Matplotlib et par le biais de vérifications de pertinence pour des recommandations générales.

#Recommandations pour les cellules de code Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque populaire utilisée pour créer des visualisations en Python. Pour tester Typhon, plusieurs modèles de requête ont été créés pour différents types de graphiques couramment utilisés. En interrogeant la base de données, Typhon pouvait trouver des extraits de code liés que les développeurs pourraient avoir besoin lors de la création de graphiques. Les résultats ont montré que Typhon pouvait recommander des extraits de code pertinents en fonction des types spécifiques de visualisations demandées.

#Vérifications de pertinence

Des vérifications de pertinence ont été effectuées pour s'assurer que Typhon fonctionnait correctement. Dans ce processus, des paires code-markdown existantes ont été utilisées pour voir si Typhon pouvait renvoyer le bon code lorsqu'on lui donnait le texte markdown associé. Les résultats ont indiqué que, bien que Typhon puisse fournir des suggestions précieuses, il y avait encore place à l'amélioration de sa précision.

#Défis dans les recommandations de code

Malgré les avancées réalisées par Typhon, plusieurs défis subsistent dans la fourniture de recommandations de code précises.

#Utilisation générale du langage

Un problème majeur est que les cellules markdown peuvent souvent contenir un langage général ou vague. Si le markdown de requête ne fournit pas suffisamment de détails spécifiques, les recommandations peuvent ne pas être pertinentes. Un markdown clair et détaillé peut grandement améliorer la qualité des suggestions de code.

#Phrases courtes ou mots-clés

Un autre défi survient lorsque les requêtes markdown ne comportent que quelques mots-clés ou phrases courtes. Bien que les développeurs puissent s'attendre à des suggestions basées sur une entrée limitée, cela conduit souvent à des résultats moins pertinents. Des descriptions markdown plus longues tendent à donner de meilleures recommandations.

#Cellules markdown dupliquées

La duplication est un autre défi dans l'ensemble de données. De nombreux auteurs réutilisent le même markdown à travers différents notebooks, ce qui peut créer de la confusion lors de la génération des recommandations. Il devient difficile de déterminer quel code est le plus approprié pour le markdown à moins que le contexte ne soit clair.

#Directions futures pour Typhon

Le développement de Typhon est en cours, et plusieurs améliorations futures sont prévues pour améliorer sa fonctionnalité.

#Amélioration de la précision des recommandations

Un domaine clé d'intérêt sera d'augmenter la précision des recommandations. Cela peut être réalisé en élargissant l'ensemble de données utilisé pour les suggestions, permettant une plus large gamme de cellules markdown et d'extraits de code à comparer.

#Exploration d'autres techniques d'embedding de code

D'autres recherches exploreront différents modèles d'apprentissage automatique pour l'embedding de code. En testant d'autres techniques au-delà d'UniXcoder, il pourrait être possible de trouver des moyens encore plus efficaces d'améliorer les recommandations de code en fonction des besoins des développeurs.

#Conclusion

Typhon représente une approche innovante pour les recommandations de code dans Jupyter Notebooks. En utilisant des techniques avancées et un vaste ensemble de données, il vise à améliorer l'expérience de codage pour les développeurs.

Les résultats d'évaluation indiquent que Typhon peut fournir des suggestions utiles, notamment pour les visualisations, même si des améliorations de sa précision sont encore nécessaires. À mesure que le développement se poursuit, Typhon pourrait devenir un outil essentiel pour les développeurs travaillant dans le contexte de la science des données et au-delà.

En résumé, des outils comme Typhon ouvrent la voie à un processus de codage plus efficace, permettant aux développeurs de se concentrer sur leur travail tout en recevant des recommandations utiles en cours de route.