Код программ отличается от естественного языка из-за его формализма и строгости, однако ничто не мешает воспринимать его как последовательность токенов и работать с ним, как с обычным языком. Существуют исследования, которые показали, что модель BERT, обученная на большом наборе данных, неплохо справляется с некоторыми задачами, связанными с обработкой программного кода.

В публикации проанализирую существующие инструменты автоматического форматирования кода при написании программ на языке python. Рассмотрю особенности применения инструмента YAPF, который решает подобные задачи

В настоящее время все больше и больше развиваются технологии анализа программного кода. Разработано большое количество различных библиотек, методов и подходов для выявления уязвимостей и «узких» мест в коде.

Занимательный факт: исследователи сообщают, что количество дублирующего кода в программных системах колеблется от 7% до 20%.
Почему же программисты создают дубликаты и как с ними бороться?

Часто бывает, что для того, чтобы найти лучшее решение задачи методом полного перебора, необходимо проанализировать слишком много вариантов, следовательно, потратить время и вычислительные ресурсы. Алгоритмы оптимизации помогают найти решение задачи, приближенное к идеальному. Возможно, не самое лучшее из всех возможных, но точно одно из лучших.

Python предоставляет очень широкий спектр инструментов, призванных облегчить жизнь разработчикам и увеличить их продуктивность. Сегодня я хочу рассмотреть один из таких инструментов, а именно менеджер контекста with.