程式碼可讀性對於軟體開發和維護至關重要，影響團隊協作效率和專案長期發展。清晰易懂的程式碼能降低錯誤率、簡化除錯流程，並提升程式碼的可維護性。除了程式碼風格規範外，善用工具和技術也能有效提升可讀性。隨著大語言模型的興起，LLM能輔助生成和解析程式碼，但同時也需注意潛在的偏見和倫理問題，確保程式碼的公平性和可靠性。
如何提升程式碼的可讀性
撰寫清晰易讀的程式碼是軟體開發中的重要環節。良好的程式碼可讀性不僅能提升開發效率，還能減少錯誤並方便後續維護。本文將深入探討程式碼可讀性的重要性，並提供實用的技巧和最佳實踐。
程式碼可讀性的重要性
程式碼可讀性是指程式碼被他人（或未來自己）理解的難易程度。具備良好可讀性的程式碼應具備以下特點：
- 清晰的結構：程式碼組織合理，邏輯清晰。
- 有意義的命名：變數、函式名稱能準確反映其用途。
- 適當的註解：關鍵程式碼附有清晰的註解說明。
- 一致的風格：遵循統一的程式碼風格和規範。
提升程式碼可讀性的技巧
1. 避免不一致性
- 使用一致的縮排風格（空格或Tab鍵）。
- 保持命名約定的一致性。
- 避免在程式碼中混用不同的程式設計風格。
2. 使用描述性的名稱
- 變數和函式名稱應清晰反映其功能。
- 避免使用模糊或無意義的名稱。
- 使用有意義的名稱可以減少註解的需求。
3. 簡化複雜的邏輯
- 避免過度巢狀的條件陳述式。
- 使用適當的控制結構（如switch陳述式）簡化程式碼。
- 將複雜的邏輯分解為較小的函式。
4. 適當使用註解
- 對複雜或關鍵的程式碼段新增註解。
- 註解應清晰簡潔，避免不必要的重複。
- 保持註解與程式碼的一致性。
使用大語言模型（LLM）生成程式碼
大語言模型（LLM）可以協助生成程式碼，但需要適當的引導和驗證。以下是使用LLM生成程式碼的一些策略：
1. 提供清晰的提示
- 明確描述所需的功能或任務。
- 提供相關的專案或程式碼函式庫資訊。
- 指定所需的程式語言和版本。
2. 反覆迭代和改進
- 評估生成的程式碼的正確性和可讀性。
- 提供具體的反饋給LLM。
- 不斷改進提示和迭代，直到獲得滿意的結果。
3. 結合人類專業知識
- 人類開發者應審查和驗證生成的程式碼。
- 利用人類專業知識確保程式碼符合特定領域的需求。
程式碼範例：計算階乘
以下是一個使用Python計算階乘的函式範例：
def factorial(n: int) -> int:
"""
計算給定非負整數的階乘。
Args:
n (int): 非負整數
Returns:
int: n的階乘
"""
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1)
程式碼解析
此函式使用遞迴方式計算階乘。對於輸入的非負整數n，函式傳回n的階乘。程式碼包含型別提示和檔案字串，提高了可讀性。
瞭解複雜程式碼的挑戰
複雜的程式碼可能由於多種原因而難以理解，例如：
- 缺乏清晰的註解和檔案。
- 複雜的邏輯和控制流程。
- 使用了不熟悉的程式設計技術或函式庫。
使用LLM輔助理解程式碼
我們可以利用大語言模型（LLM）來幫助理解複雜的程式碼。以下是一些策略：
- 請求LLM生成範例程式碼：可以要求LLM生成一段複雜的程式碼，然後嘗試理解和分析它。
- 請求LLM解釋程式碼：對於已有的複雜程式碼，可以要求LLM提供解釋和說明。
程式碼範例：加密貨幣技術指標計算
以下是一個使用Python計算加密貨幣技術指標的範例程式碼：
import requests
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def fetch_data(url, params):
"""
從指定的URL取得資料。
Args:
url (str): 請求的URL
params (dict): 請求引數
Returns:
dict: JSON格式的回應資料
"""
response = requests.get(url, params=params)
response.raise_for_status() # 為非200狀態碼引發例外
return response.json()
def calculate_indicators(data):
"""
計算技術指標。
Args:
data (DataFrame): 包含收盤價的資料
Returns:
DataFrame: 包含技術指標的資料
"""
data['Close'] = data['Close'].astype(float)
data["SMA"] = data["Close"].rolling(window=20).mean()
data["RSI"] = calculate_rsi(data["Close"])
return data
def calculate_rsi(closes, window=14):
"""
計算相對強弱指數（RSI）。
Args:
closes (Series): 收盤價序列
window (int): 計算RSI的時間視窗
Returns:
Series: RSI序列
"""
delta = closes.diff()
delta = delta.dropna()
gains = delta[delta > 0]
losses = -delta[delta < 0]
avg_gain = gains.ewm(alpha=1/window, min_periods=window).mean()
avg_loss = losses.ewm(alpha=1/window, min_periods=window).mean().abs()
rsi = 100 - 100 / (1 + avg_gain / avg_loss)
return rsi
def plot_data(data, title):
"""
繪製技術指標圖表。
Args:
data (DataFrame): 包含技術指標的資料
title (str): 圖表標題
"""
data[["Close", "SMA"]].plot(figsize=(12,6), style=["b-", "g-"])
data["RSI"].plot(ax=plt.twinx(), style="r-")
plt.title(title)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
symbol = "BTCUSDT"
interval = "1d" # 每日資料
today = datetime.utcnow()
one_year_ago = today - timedelta(days=365)
程式碼解析
此程式碼用於取得加密貨幣的歷史價格資料，並計算技術指標（如簡單移動平均線和相對強弱指數）。程式碼包含多個函式，每個函式負責不同的任務：
fetch_data：從指定的URL取得資料。calculate_indicators：計算技術指標。calculate_rsi：計算相對強弱指數。plot_data：繪製技術指標圖表。
Plantuml圖表示例
以下是一個使用Plantuml語法繪製的流程圖，用於展示加密貨幣技術指標計算的流程：
圖表解析
此圖表展示了加密貨幣技術指標計算的主要流程。首先，程式從指定的來源取得歷史價格資料。接著，計算各種技術指標，如移動平均線和相對強弱指數。最後，將這些指標繪製成圖表以便視覺化分析。這個流程圖清晰地展示了程式的主要步驟和邏輯流程。
加密貨幣價格與指標擷取工具
本Python指令碼允許使用者從幣安API擷取歷史加密貨幣價格資料，並計算技術指標如簡單移動平均線（SMA）和相對強弱指數（RSI）。指令碼同時使用Matplotlib函式庫視覺化價格資料和指標。
執行前提
執行本指令碼前，您需要安裝以下Python函式庫：
- requests：用於向幣安API傳送HTTP請求
- pandas：用於資料操作和分析
- matplotlib：用於資料視覺化
您可以使用pip安裝這些函式庫：
pip install requests pandas matplotlib
使用方法
- 將提供的Python程式碼儲存到檔案（例如：
crypto_price_and_indicators.py）。 - 開啟終端機或命令提示字元，並導航到檔案儲存的目錄。
- 使用以下命令執行指令碼：
python crypto_price_and_indicators.py
指令碼將從幣安API擷取比特幣（BTC）對美元（USDT）的過去一年每日價格資料。然後，它將計算SMA和RSI指標，並顯示包含價格資料和指標的圖表。
函式說明
指令碼包含以下函式：
fetch_data(url, params)
此函式向指定的URL傳送HTTP GET請求，並攜帶提供的引數，然後將API回應以JSON物件形式傳回。
- 引數：
- url（字串）：API端點的URL。
- params（字典）：包含API請求查詢引數的字典。
- **傳回：**API回應的JSON物件。
def fetch_data(url, params):
"""向指定的URL傳送HTTP GET請求並傳回JSON回應"""
response = requests.get(url, params=params)
response.raise_for_status() # 若回應狀態碼非200則引發HTTPError
return response.json()
內容解密：
此函式使用requests.get()方法向指定的URL傳送GET請求，並將引數以字典形式傳遞。response.raise_for_status()用於檢查HTTP請求是否成功，若不成功則引發異常。最後，函式傳回JSON格式的API回應資料。
calculate_indicators(data)
此函式計算提供的價格資料的SMA和RSI指標。
- 引數：
- data（pandas.DataFrame）：包含價格資料的DataFrame。
- **傳回：**輸入的DataFrame，並新增SMA和RSI兩列。
def calculate_indicators(data):
"""計算SMA和RSI指標"""
data["SMA"] = data["Close"].rolling(window=20).mean()
data["RSI"] = calculate_rsi(data["Close"])
return data
內容解密：
此函式使用pandas的rolling()方法計算收盤價的20日簡單移動平均（SMA）。同時，呼叫calculate_rsi()函式計算相對強弱指數（RSI）。最後，將計算出的SMA和RSI新增至原始DataFrame並傳回。
calculate_rsi(closes, window=14)
此函式計算提供的價格資料的相對強弱指數（RSI）。
- 引數：
- closes（pandas.Series）：收盤價序列。
- window（整數，預設=14）：計算RSI的時間視窗。
- **傳回：**計算出的RSI序列。
def calculate_rsi(closes, window=14):
"""計算相對強弱指數（RSI）"""
delta = closes.diff()
gain = delta.mask(delta < 0, 0)
loss = -delta.mask(delta > 0, 0)
avg_gain = gain.rolling(window).mean()
avg_loss = loss.rolling(window).mean()
rs = avg_gain / avg_loss
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
return rsi
內容解密：
此函式首先計算收盤價的差值（delta），然後將正值（收益）和負值（損失）分開計算。接著，使用rolling().mean()計算指定視窗內的平均收益和平均損失。最後，根據RSI公式計算相對強弱指數。
圖表視覺化
指令碼使用Matplotlib繪製收盤價、SMA和RSI指標的圖表。收盤價和SMA顯示在主軸，RSI顯示在次軸。
def plot_data(data, title):
"""繪製價格和指標圖表"""
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(data["Close"], label="Close Price")
ax1.plot(data["SMA"], label="SMA")
ax1.set_xlabel("Date")
ax1.set_ylabel("Price")
ax1.legend(loc="upper left")
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(data["RSI"], label="RSI", color="red")
ax2.set_ylabel("RSI")
ax2.legend(loc="upper right")
plt.title(title)
plt.show()
內容解密：
此函式建立一個包含雙軸的圖表。主軸（ax1）用於繪製收盤價和SMA，次軸（ax2）用於繪製RSI。透過twiny()方法實作雙軸共用X軸（日期）。最後，設定標籤、標題和圖例，並顯示圖表。
主程式區塊
主程式區塊設定幣安API的基本URL、加密貨幣代號（BTCUSDT）、資料間隔（1天）以及擷取歷史資料的起始和結束時間（過去一年）。然後，使用fetch_data()函式擷取資料。
if __name__ == "__main__":
base_url = "https://api.binance.com/api/v3/klines"
symbol = "BTCUSDT"
interval = "1d"
params = {
"symbol": symbol,
"interval": interval,
"startTime": int(one_year_ago.timestamp() * 1000),
"endTime": int(today.timestamp() * 1000),
}
data = fetch_data(base_url, params)
# 資料處理和視覺化
內容解密：
主程式區塊首先定義API請求的必要引數，如URL、加密貨幣對、時間間隔和時間範圍。然後呼叫fetch_data()擷取資料。接著，將資料轉換為pandas DataFrame，計算指標，並使用plot_data()函式視覺化結果。
Plantuml流程圖
圖表翻譯：
此流程圖展示了指令碼的主要執行步驟。從設定API請求引數開始，依序進行資料擷取、資料處理（轉換為DataFrame）、技術指標計算（SMA和RSI），最後視覺化結果。透過此圖，可以清晰瞭解指令碼的整體邏輯流程。
解決大語言模型生成程式碼中的偏見與倫理問題
隨著大語言模型（LLM）在軟體開發中的應用日益廣泛，如何解決其生成的程式碼中可能存在的偏見和倫理問題，已經成為開發者和使用者必須面對的重要課題。本章將深入探討LLM生成程式碼中偏見的來源、影響以及對策，幫助讀者更好地理解和應對相關挑戰。
理解LLM生成程式碼中的偏見
偏見是指在演算法或程式碼中，某些群體系統性地受到有利或不利的待遇。這種偏見可能導致某些群體獲得更準確或更有影響力的結果，而其他群體則受到較差的待遇，從而加劇社會的不公平。LLM生成的程式碼中的偏見可能源於多個方面：
- 訓練資料的偏見：LLM的訓練資料主要來自網上的程式碼和文字，而這些資料往往包含人類有意或無意的偏見。
- 提示詞的影響：使用者輸入的提示詞如果包含偏見，可能會導致LLM生成帶有偏見的程式碼。
- 系統性錯誤：LLM在學習過程中可能會複製訓練資料中的系統性錯誤，從而導致生成的程式碼中存在偏見。
LLM生成程式碼偏見的來源
LLM的訓練資料是來自網路上大量的程式碼和文字。這些資料中可能包含人類的政治偏見、文化偏見或其他形式的偏見。當LLM使用這些資料進行訓練時，它們可能會學習到這些偏見，並在生成的程式碼中體現出來。
檢測偏見的工具與策略
要檢測LLM生成程式碼中的偏見，可以採用以下工具和策略：
- 程式碼審查：仔細審查LLM生成的程式碼，檢查是否存在偏見或不公平的邏輯。
- 測試與驗證：使用多樣化的測試資料對LLM生成的程式碼進行測試，確保其在不同場景下的公平性。
- 偏見檢測工具：利用專門的偏見檢測工具來分析LLM生成的程式碼，識別潛在的偏見。
- 人工評估：組織人工評估團隊，對LLM生成的程式碼進行評估，檢查是否存在偏見。
預防偏見：帶有倫理考量的程式設計
為了預防LLM生成程式碼中的偏見，開發者和使用者需要在程式設計過程中考慮倫理因素：
- 多元化的訓練資料：確保LLM的訓練資料來源多樣化，避免單一資料來源帶來的偏見。
- 公平性測試：在開發過程中進行公平性測試，確保LLM生成的程式碼在不同群體中表現一致。
- 透明度：提高LLM生成程式碼的透明度，讓使用者瞭解程式碼的生成過程和邏輯。
- 倫理準則：制定和遵循倫理準則，確保LLM的使用符合道德和法律要求。
技術要求
本章的技術要求包括：
- 存取LLM/聊天機器人，如GPT-4或Gemini，需要登入帳戶。
- Python IDE，如Spyder、IDLE、PyCharm、Eclipse或Visual Studio。
程式碼範例與解析
以下是一個簡單的Python程式碼範例，用於計算數字的平均值：
def calculate_average(numbers):
"""計算數字列表的平均值"""
total = sum(numbers) # 加總所有數字
count = len(numbers) # 計算數字數量
return total / count if count > 0 else 0 # 避免除以零錯誤
內容解密：
此程式碼定義了一個名為calculate_average的函式，用於計算數字列表的平均值。函式接收一個數字列表作為輸入引數，先計算所有數字的總和，再除以數字的數量，最後傳回平均結果。程式中還特別處理了數字列表為空的情況，避免了除以零的錯誤。
Plantuml圖表示例
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 程式碼可讀性提升架構
package "可讀性原則" {
component [清晰結構] as structure
component [有意義命名] as naming
component [適當註解] as comment
component [一致風格] as style
}
package "提升技巧" {
component [避免不一致性] as consistency
component [描述性名稱] as descriptive
component [簡化邏輯] as simplify
component [適當文件] as docs
}
package "LLM 輔助" {
component [清晰提示] as prompt
component [迭代改進] as iterate
component [人類審查] as review
}
structure --> consistency : 組織合理
naming --> descriptive : 準確反映
comment --> docs : 關鍵說明
style --> consistency : 統一規範
prompt --> iterate : 反覆調整
iterate --> review : 專業驗證
note right of naming
命名原則：
- 變數名稱清晰
- 函式名稱具體
- 避免模糊縮寫
end note
note right of review
審查重點：
- 正確性驗證
- 偏見檢測
- 倫理考量
end note
@enduml
圖表翻譯：
此圖示展示了一個基本的資料處理流程。流程始於「開始處理」階段，接著進行資料有效性檢查。若資料有效，系統會進入「處理資料」階段；若資料無效，則轉向「回報錯誤」階段。最後，無論資料處理成功與否，流程都會到達「完成處理」階段。