GitHub Copilot es una herramienta que ayuda a los desarrolladores a escribir código más rápido y de manera más eficiente proporcionando sugerencias e incluso bloques completos de código basados en comentarios, nombres de variables, nombres de funciones y más.
GitHub Copilot ahorra tiempo al escribir estructuras y algoritmos de código estándar. Es útil para principiantes que recién están aprendiendo un nuevo lenguaje y para desarrolladores experimentados que desean evitar escribir manualmente funciones y estructuras repetitivas.
GitHub Copilot puede integrarse en varios entornos de desarrollo, incluidos:
Visual Studio
Neovim
VS Code
IDEs de JetBrains
También admite una amplia gama de lenguajes de programación, como:
Python
JavaScript
Go
Java
C#
TypeScript
C++
Ruby
Rust
Shell script
Kotlin
Swift
GitHub Copilot también es compatible con frameworks y bibliotecas populares como React, AngularJS, VueJS, Spring, Django, Ruby on Rails y otros.
En este tutorial explicaremos cómo usar GitHub Copilot al desarrollar en Python y cómo puede ayudar a mejorar la eficiencia de programación.
Autocomplete: Proporciona sugerencias de código y autocompletado en tiempo real.
Predicción de código: Predice los siguientes pasos en el código y ofrece opciones para completar estructuras.
Búsqueda de código: Ayuda a encontrar código relevante dentro de un proyecto utilizando palabras clave o fragmentos.
Refactorización de código: Ayuda a optimizar y modificar código existente.
Actualmente, GitHub Copilot está disponible como servicio de suscripción por $10 al mes.
GitHub Copilot proporciona sugerencias y autocompletado basados en comentarios escritos en lenguaje natural y en el código existente. Para ello, fue entrenado utilizando repositorios públicos disponibles en GitHub.
La efectividad de Copilot depende de la disponibilidad de repositorios públicos en un lenguaje determinado. Funciona bien con lenguajes populares como Python y ofrece sugerencias fiables. Sin embargo, para lenguajes menos comunes su rendimiento puede ser menor.
PyCharm, un IDE de JetBrains, admite GitHub Copilot. Para integrarlo:
Visita github.com/features/copilot y haz clic en “Start my free trial”.
Inicia sesión en GitHub o crea una cuenta. GitHub ofrece una prueba gratuita de 60 días. Los estudiantes verificados tienen acceso gratuito.
Instala el plugin:
Abre PyCharm
Ve a File > Settings
Navega a Plugins y busca GitHub Copilot
Haz clic en Install
Después de instalar:
Abre el menú Tools
Selecciona GitHub Copilot → Login to GitHub
Sigue el enlace de autorización, introduce el código y confirma.
Ahora GitHub Copilot está integrado completamente.
Escribamos una función simple para verificar la instalación:
def add(a, b):
Copilot sugerirá completar la función.
El código sugerido aparece en gris y cursiva
Pulsa Tab para aceptarlo
Pulsa Esc para rechazarlo
|
Acción |
Windows |
Mac |
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Activar sugerencias en línea |
Alt+\ |
Option+\ |
|
Ver siguiente sugerencia |
Alt+] |
Option+] |
|
Ver sugerencia anterior |
Alt+[ |
Option+[ |
|
Aceptar sugerencia |
Tab |
Tab |
|
Rechazar sugerencia |
Esc |
Esc |
|
Abrir todas las sugerencias |
Ctrl+Enter |
Ctrl+Enter |
GitHub Copilot también genera código a partir de comentarios:
def multiply_matrices(A, B):
# Multiply matrix A and B and return the result
Copilot puede sugerir una implementación completa.
Para verificar que funciona correctamente, usamos NumPy.
Como se puede ver, la función realiza correctamente la multiplicación de matrices.
El código sugerido puede contener errores y debe ser revisado y probado manualmente.
Las sugerencias integradas del IDE pueden diferir de Copilot.
Copilot fue entrenado con repositorios públicos, por lo que podría sugerir código con licencia.
La dependencia excesiva puede ralentizar el desarrollo de habilidades.
GitHub Copilot es una herramienta útil para tareas repetitivas de programación. Según GitHub:
El 74% de los desarrolladores se centra en tareas más interesantes
El 88% se siente más productivo
El 96% completa tareas repetitivas más rápido
Copilot debe considerarse un asistente. Sin embargo, los desarrolladores deben revisar cuidadosamente todo el código generado para garantizar calidad y exactitud.