人工智能自动代码生成1---前言

代码自动生成技术的历史非常长，人们采用过各种代码自动生成系统，取得了程度不同的成功。例如各种IDE中的Wizard，可以视为被动式代码生成的成功例子，目前还在各种IDE中广泛存在。在诸如PHP、Python的Web开发中，大量使用的模板技术，如Smarty和Mako，也可以视作主动代码生成的一个成功案例。目前在很多大公司内部，也都或多或少的应用了代码自动生成技术。

但是这些成功应用的实例，虽然在各自领域取得了不俗的成绩，但是距离人们希望利用代码自动生成，取代人工编程的希望相差甚远。

近年来，随着深度学习和人工智能的崛起，是不是能够利用这些最新的技术，实现自动代码生成呢？在这一点上，研究者们还真没闲着，推出了各种模型，多数是利用递归神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM），通过学习现有代码，然后生成新的代码段，有些模型甚至可以根据人工给出的核心代码，扩充成完整的代码。但是这里生成的代码只是像代码而已，是完全没有意义的代码，只是为生成代码而生成代码，对实际应用来说没有什么实际意义。最近比较流行的Neural Programmer似乎进了一步，可以通过RNN或LSTM来理解人们的需求，生成正确的SQL语句。再有就是前一段时间报道过的DeepCoder，利用梯度学习算法来做代码生成工作。

但是个人觉得，这些方法虽然在学术上很有价值，但是离实际应用还有很长的距离。以现在比较流行的利用深度学习算法进行代码生成为例，其还是将代码生成过程当成一个黑盒子，通过大量例子的学习，来使网络具有一定的“编码”能力，实际上是生成式网络的一种应用。

其实代码生成，以人类的程序员为例，基本是基于规则的创造性过程，目前这些基于连接主义的自动编程系统，由于将代码生成过程视为一个黑盒子，就忽视了编程过程中的各种规则，让网络去随机探索，在所有程序组成的空间中，找出适合的程序，效率太低了。

综上所述，代码自动生成，还是应该走与当前流行的连接主义不同的思路，我们应该大力借鉴的是早前曾经流行过的符号主义思维模式。当前在实际中得到广泛应用的代码生成技术，应该是基于模板的代码生成技术。

例如在Python中，代码生成用的最多的技术就是进jinja2，这是一种基于模板的代码生成技术，最主要的应用场景是在Web应用开发中，程序员通过Jinja2语法，将表达式、逻辑控制等嵌入到HTML文件中，形成模板文件，在程序运行时，系统会自动求出表达式的值，执行逻辑控制代码，从而动态生成HTML页面内容。

我在这个系列的博文中，就是想向大家展示一下，通过利用Jinja2技术，再辅以一定的人工智能技术，可以完整的生成一个管理信息系统。我们将以Java8为主要开发语言，采用PWA开发技术，做类似于单页面应用（SPA）。具体应用场景，我们选择的是急诊分诊系统。之所以选择急诊分诊系统，主要是由于医疗信息化项目，通常业务逻辑异常复杂，以这样的例子作为试金石，可以验证我们的代码生成技术是否具有实用价值。

下面来讨论一下我们的指导原则。首先，我们在这里不准备采用ORM映射技术，也不准备太强调分层技术。采用分层技术，一个重要原因就是让具有不同技能的人员，组成一个代码流水线形式来进行工作，提高工作效率，同时ORM映射是解决程序员只懂OO不懂关系型数据库的问题。而我们这里是自动生成代码，从表现层到业务逻辑层都由程序实现，因此没有必要按照技能的不同来分层，完全应该按照更加自然的方式来分层。其次，我们不会太强调设计模式和可维护性。因为我们是自动代码生成，生成过程往往以秒计，多数设计模式还是以人工写代码为指导思想，通过设计模式，模块间松籍合，来达到减轻代码不一致性和维护的难度，但是在代码自动生成中，如果有更改需要，重新生成一遍代码即可，即使有成千上万处同样的代码，也会准确无误地进行更新，因此代码简洁性的重要性将大大提高，而复杂的结构却往往处于不利的地位。最后，我们将非常重视单元和功能测试，尽量将其自动化，使得回归测试变得简单可行，这样我们如果对代码生成引擎进行了修改，我们可以运行一下回归测试，如果没有问题，则证明我们的修改是正确的。

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