Claude Sonnet과 함께 C#을 Python으로 마이그레이션.
저는 다소 어려운 일을 맡았습니다. 그것은 추악한 엔터프라이즈 C# 코드를 가져와서 Python으로 변환하는 것입니다. 심층 분석을 하기 전에 먼저 설명을 드려야 할 것 같습니다.
이 C# 프로젝트는 일부 기계 학습 모델의 데이터 연결 계층 역할을 합니다. 데이터를 들으면 가장 먼저 떠오르는 것이 Python입니다. 불행하게도 이는 사실이 아니며 더 나은 결과를 얻기 위해 Apache Spark용 .NET 확장을 사용하고 있습니다. Python으로 마이그레이션하는 것은 의미가 있습니다. 문제에 대해 비표준 기술을 사용하고 있기 때문에 미래 인재 채용이 다소 어렵기 때문입니다. 그리고 여러 수준의 추상화, 모든 곳의 상속, 제어 반전, 데이터 연결에서 수행하지 않는 작업과 같이 다른 엔터프라이즈 OOP 언어에서도 흔히 발생하는 다른 명백한 문제가 있습니다. 그리고 더욱 악마를 먹이기 위해 원래 계약자/컨설턴트 팀(엔터프라이즈 컨설턴트 외에 C#을 사용할 사람이 없기 때문에)은 다음 달에 떠날 예정입니다.
그런데 저는 Neovim을 사용하고 있으며, 미리보기 버전을 손에 넣은 이후 거의 2년 동안 Github Copilot과 Copilot Chat(기술적으로는 ChatGPT)도 사용하고 있으므로 결코 완전 초보자는 아닙니다. LLM 및 코드에 제공됩니다.
고기!
Claude 3.5로 코딩하면 어떤 느낌일까요, 좋은 부분도 있고 나쁜 부분도 있고 못생긴 부분도 있습니다. 그러나 처음부터 동일한 기능을 작성할 수 있더라도 대부분 무슨 일이 일어나고 있는지 전혀 알 수 없습니다.
좋은 것
Claude 3.5는 놀라울 정도로 정확한 결과를 생성하는 경향이 있지만 때로는 스마트하게 시도하고 실패하지만 문제를 해결하도록 안내할 수 있습니다. 전반적으로 질문을 하는 것은 좋은 동반자이며, 나에게는 엄격한 작업 흐름이 있었고 많은 예와 엣지 케이스를 사용하여 정교한 프롬프트를 만들기 위해 많은 노력을 기울였기 때문에 만족 그 이상이었습니다. C# 수업을 듣고 중요한 부분을 추가 지침이 거의 필요하지 않은 Python으로 번역할 수 있었습니다.
나쁜
저는 보통 12시간 동안 코드를 작성하고 가끔씩 화장실에 가고 물통을 채울 수 있습니다. 그리고 네, 실제로 들어가면 배고픔을 느끼지 않습니다. Claude와 함께 나는 그 흐름에 빠져들었지만 3시간 정도 지나고 나면 나는 죽은 듯한 느낌을 받았습니다. 이 3시간 동안 저는 많은 코드를 생성했고 생산적인 느낌을 받았지만 마치 논스톱 코드 검토를 하고 변경 사항을 요청하고 대부분 생성된 코드가 유효한지 문서를 검색하지 않거나 검색하지 않는 것과 같았습니다.
못생긴
코더라면 자신이 작성한 코드에 어느 정도 익숙할 것입니다. 이러한 친숙함은 시간이 지나면서 사라지는 경향이 있지만, 코드베이스를 충분히 오랫동안 사용하면 문제 해결 방법을 알 수 있습니다. LLM 생성 코드를 사용하면 이런 일이 발생하지 않습니다. 나는 무슨 일이 일어나고 있는지 거의 이해하지 못했습니다. 며칠 동안 나는 많은 코드를 생성하고 모든 라인을 검토했으며 때때로 약간의 변경을 요청했지만 결국 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 거의 또는 전혀 몰랐습니다. 결국 코드베이스는 내가 작성하지 않은 낯선 것 같은 느낌이 들었습니다. 그리고 설상가상으로 실제 코드 스타일이 일관되지 않아서 같은 날 어떤 파일이 어디에 쓰여졌는지 알 수 있었고, 마치 다른 사람이 쓴 것처럼 느껴졌습니다.
테이크웨이
저는 이 완전한 LLM 코딩 접근 방식을 검토하고, 다시 작성하고, 조정하는 데 많은 시간을 보냈습니다. 그러나 대부분의 결과는 단지 코드일 뿐이고 어느 정도 작동하지만 그 이유와 방법을 전혀 모릅니다. 가장 큰 질문은 다음과 같습니다.
1년 전에 상상 속의 동료들과 함께 작성한 것처럼 즉시 느껴지고 애착이 거의 없는 코드 베이스로 끝나는 것이 가치가 있습니까?
결론적으로 말하자면, 코드를 더 많이 생성한 것 같지만 품질이 평소보다 낮았습니다. 어떤 경우에는 이러한 낮은 품질이 정당화될 수 있습니다. 특히 신경 쓰지 않는 경우에는 더욱 그렇습니다. 그러나 내가 두려워하는 것은 모든 코드베이스가 기록적인 시간 내에 "레거시"가 되는 때가 다가오고 있다는 것입니다.
위 내용은 Claude Sonnet과 함께 C#을 Python으로 마이그레이션.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
