GitHub Copilot 体验：远超预期，但饭碗还在

前言

前几天收到邮件告诉我可以使用 GitHub Copilot 了，简单地体验了一下。图片中灰色的字体是 Copilot 补全的。

测试环节

排序算法

首先试一下直接用“sort”，可以看到联想出的方法使用了 Python 内置的排序

同时也告知了可以用快捷键切换推荐或者接受

既然“sort”用的是默认排序那试试指定算法，可以看到能够联想出指定的算法

好家伙，离谱起来了，输了个“def”就联想出了插入排序

归并排序似乎也没有问题

快排

桶排序

用 Alt+[/]切换推荐可以看到不同的写法

现在排序算法生成完了，需要测试，换两行后

它发现了我想要测试，于是推荐了一些代码用于测试（虽然数据非常不对）

下面是我只按Tab和Enter得到的代码

很明显测试用的数据不对劲，选择第 90 行并切换推荐（[4, 5, 3, 1, 2]也是 Copilot 推荐的），更正完第一个之后后续所有测试数据均能够正确联想

运行程序，发现桶排序出错了

更换推荐，这个看起来不错，稍加修改，就好了

忘了最重要的冒泡排序，也没有问题

其他测试

接下来看看实际写代码时表现怎么样

数据生成

如果我想生成一个数组用于测试，那会很方便

遍历也能联想出来

字符串数组也一样

不仅是数组，元组也是可以的

写类

能根据类名猜成员变量并自动帮你写内置方法

接下来我想写一个Student类

构建器和成员变量看起来不错，假如我还需要一个__str__方法

接下来需要测试一下这个类，测试数据的生成非常智能，连自己写的类都可以

再写一个类，这个类需要实现传入 Python 脚本文件路径，读取并保存内容和文件名。Copilot 一开始没有猜中我想干啥，但是我们继续。

设置构建器参数后，它猜的准了一些，但还没完全猜中

当我输入到一半的时候，它完全猜中了我想干啥并正确地补全代码，甚至还在下一行为我推荐保存文件路径（图片没有展示）。

接下来它知道了我想要读取文件内容，并正确地进行了补全

另一个用于打印的内置方法也能自动推荐，我只需要按照我的需求稍加改动即可

测试数据生成也一如既往的给力

偶然发现的

写一个脚本的时候发现很多常用的语句都能自动补全，比如写入文件时需要判断路径是否存在，而我在写到一半的时候 Copilot 就完整地联想了整个代码段

总结

Copilot 应该能够一定程度上提高写代码的效率，它的智能化超出了我的预期，之前还以为只能用来自动写一些常用的方法。在体验过程中我还发现它会学习用户写的代码（风格），变得越来越好用。当然 Copilot 不能帮你自动写代码，从需求直接生成代码还是不可能的（饭碗还在）。