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# Auto Comments
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本文档介绍Auto Comments，这是一个利用Qwen模型为代码文件自动生成注释的使用案例。
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# 使用方法
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您可以直接执行如下命令，为提供的代码文件生成注释：
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python auto_comments.py --path 'path of file or folder'
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参数：
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- path：文件路径。可以是文件（目前支持python代码文件），也可以是文件夹（会扫描文件夹下所有python代码文件）
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- regenerate：重新生成。默认False，如果针对同一文件需要重新生成注释，请设置为True
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# 使用样例
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- 执行：python auto_comments.py --path test_file.py
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- test_file.py 内容为：
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import seaborn as sns
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sns.set_theme(style="whitegrid")
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rs = np.random.RandomState(365)
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values = rs.randn(365, 4).cumsum(axis=0)
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dates = pd.date_range("1 1 2016", periods=365, freq="D")
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data = pd.DataFrame(values, dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
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data = data.rolling(7).mean()
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sns.lineplot(data=data, palette="tab10", linewidth=2.5)
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- 输出：test_file_comments.py(包含注释的代码文件)，文件内容如下：
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# 导入需要的库
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import seaborn as sns
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# 设置 Seaborn 的主题风格为白色网格
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sns.set_theme(style="whitegrid")
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# 生成随机数
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rs = np.random.RandomState(365)
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# 生成 365 行 4 列的随机数，并按行累加
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values = rs.randn(365, 4).cumsum(axis=0)
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# 生成日期
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dates = pd.date_range("1 1 2016", periods=365, freq="D")
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# 将随机数和日期组合成 DataFrame
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data = pd.DataFrame(values, dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
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# 对 DataFrame 进行 7 天滑动平均
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data = data.rolling(7).mean()
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# 使用 Seaborn 绘制折线图
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sns.lineplot(data=data, palette="tab10", linewidth=2.5)
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