代码自动补全Python代码数据集CodeAutocompletionPythonCodeDataset-aidarkhuzin1
数据来源：互联网公开数据
标签：代码补全, Python, 机器学习, 代码生成, 编程语言, 深度学习, 文本处理, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自GitHub的代码文件，记录了Python代码及其对应的类型信息，主要用于代码自动补全任务。主要特征如下：
时间跨度：数据集未标明具体时间，视作静态代码语料库。
地理范围：数据来源于GitHub上的开源项目，覆盖全球范围的Python代码。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引）、“src_file_path”（源文件路径）、“untyped_seq”（未标注类型的代码序列）和“typed_seq”（已标注类型的代码序列）四个字段。其中，untyped_seq是原始代码片段，typed_seq是经过类型标注后的代码片段，用于训练代码补全模型。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、valid.csv和test.csv三个文件，分别用于训练、验证和测试模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于代码生成、代码补全、程序分析等领域的学术研究，例如，利用该数据集训练基于深度学习的代码补全模型，探索不同模型结构和训练策略对补全效果的影响。
行业应用：可以为编程工具、IDE（集成开发环境）提供数据支持，例如，用于改进代码自动补全功能，提高开发效率。
决策支持：支持代码审查、代码质量评估等相关领域的决策。
教育和培训：作为计算机科学、软件工程等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码自动补全技术。
此数据集特别适合用于探索Python代码的结构和语义信息，从而提升代码补全的准确性和效率，最终实现代码编写的自动化和智能化。
