Génération de code : réduire la routine de développement
Un article d'un ingénieur DevOps de la holding informatique T1 explique comment mettre en œuvre la génération de code à différentes étapes du cycle de vie du développement, des simples extraits à la génération à l'exécution. L'auteur couvre l'utilisation de la concaténation, des modèles avec Jinja2 et des arbres de syntaxe (AST et CST) pour modifier le code existant, et discute de l'avenir avec les LLM et le protocole de contexte de modèle (MCP). Des conseils pratiques sont donnés pour commencer avec des formateurs de code et utiliser des outils comme OpenAPI-generator et Cookiecutter.
L'article, rédigé par Ivan, ingénieur DevOps chez le holding informatique T1, souligne que la génération de code est essentielle pour garantir que le code corresponde à un schéma spécifié tel que OpenAPI, évitant ainsi tout écart entre le schéma et l'implémentation. L'auteur décrit les niveaux d'automatisation : extraits IDE, génération au moment du développement, génération pour les modules communs (clients API, schémas de messages), génération au moment de la construction (intégration des URL backend, clés de licence), génération au moment du déploiement et génération à l'exécution (utilisée dans les environnements no-code/low-code, par exemple PyTest). Les méthodes pour créer des générateurs sont détaillées : simple concaténation de chaînes, templating avec Jinja2 pour le support multi-langues, et utilisation d'arbres de syntaxe abstraite (AST) en Python pour refactoriser le code existant, bien que l'AST perde les commentaires et le formatage. Les arbres de syntaxe concrets (CST) via libcst préservent les commentaires et le style, permettant une refactorisation sûre. L'article aborde également le potentiel des LLM et du protocole de contexte de modèle (MCP) pour réduire les hallucinations en donnant aux modèles des outils pour interagir avec la base de code, citant des agents comme 'oh my pi'. Les conseils pratiques incluent de commencer avec un formateur de code, d'utiliser OpenAPI-generator pour les contrats de service, et Cookiecutter pour les modèles de microservices, concluant que la génération de code met à l'échelle et nettoie les bases de code mais nécessite une sélection appropriée des outils.
Source: Habr — хаб ИИ —
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