近几年，人工智能迅速发展，在各行各业都有所应用，特别是近两年，面向开发者的AI开发工具也是层出不穷，从这些工具中，我们看到了AI能为开发者带来的无限可能性。本系列文章主要介绍国外的Kite、Codota、TabNine、GitHub Copilot、微软IntelliCode，国内的阿里云Cosy、AIXcoder等程序员比较常用的智能编码辅助工具，并会在后续的文章中做一些更为详细的偏个人使用感受的对比评测。
上一篇我们介绍了史上最全智能代码补全工具系列之Kite篇，本篇文章我们来看看另一款比较老的工具Codota，官网主页：
AI Code Autocomplete for All Languages and IDEs | Codota
Codota也是业界涉足该领域比较早的工具，Codota成立于2013年，在2014年下旬发布第一个JetBrains插件版本，主要面向Java开发者。但是，目前Codota公司收购TabNine之后，已经放弃了Codota这款插件，并将老产品改名为了TabNine。效果最好的语言：Java
支持功能
1、代码补全
- 基于程序分析、统计分析的规则化代码补全，主要能针对部分类名、常用的代码模板进行补全
2、代码示例搜索（支持Java、JavaScript）
- 支持搜索引用了指定API的代码示例
- 支持基于关键词匹配的代码示例搜索
官方演示
从官方视频中能看到，Codota能提供长序列的代码补全，并且能自动生成上文中不存在的变量定义。
使用体验
Codota的代码补全功能能在一些非常通用的代码上提供补全结果，在代码模板的推荐效果上比较好，可以认为是IDEA代码模板的补充，但是在代码上下文识别、变量自动填充等方面效果比较一般。
下面展示几个Java使用示例：
1）Codota在补全时能生成了非常多的补全结果，但是补全结果太多，很多时候是比较打扰我编码的，会把IDE自带的补全挤到很后面，而且有很多不太准确，同时也存在类似Kite的语法错误问题，比如下图中的 url 变量是不存在的。
2）我们再来看看变量的自动填充效果如何：当上文中存在filePath变量时，Codota有一个补全项自动填充了filePath变量，但是其他的补全项并没有识别到已经声明了文件路径的场景，反而推荐了各种代码模板，这些都不是我想要的，过多的结果反而对我形成了干扰。
如果我们将filePath变量改个名，比如filePathTest，那么Codota就不会进行变量的自动填充，说明Codota的变量自动填充的能力比较有限，更多的是进行代码模板的推荐。
3）在下面的动图中，我们可以看到Codota无法自动将inputStream变量填充到XSSFWorkbook的参数中，需要人工填写，并且在后续的补全中不能很好的识别代码上文，在下一行依然在推荐Workbook的初始化代码，而当我们希望通过已有的workbook变量获取XSSFSheet结果时，Codota无法识别到已有的workbook变量。
4）当然，在代码模板方面，它对IDEA的代码模板进行了进一步的补充，这点是比较方便的，如下图中Codota提供了3个包含"read"关键词的代码模板，选中第一项"readInputLines"之后，会在右侧显示代码模板的内容。
选择"codota:readInputLines"敲击回车后，就能展示用于读取文件行的代码模板片段，能帮助我们减少低级重复性代码的编写。
我们再来体验一下Codota的API代码示例搜索功能，Codota提供了网页版以及IDE内置版。
从上图中我们能看到，Codota能右键指定的Java API搜索对应的代码示例，也能通过在右侧工具栏中输入多个API名称联合搜索，代码示例来源于Github、StackOverflow等开源渠道的代码数据。比较适合于提前了解一些API，但是对某些API不太熟悉的开发场景，节省去Google、GitHub等网站查询的时间，而且Codota提供的API是精准搜索（能识别代码中变量、类名等对应/所属类的全路径），从而避免像GitHub搜索中因API同名过多，而无法准确查找的问题。
总体来说，在其他代码补全工具发布之前，Codota还是一个比较不错的开发利器，特别是丰富了IDE自带的代码模板，可以帮助开发者节省很多低级编码的时间，Codota也有一些用于生成代码的小功能，这里就不再扩展。但是在目前AI爆发的时代，Codota的产品演进没有跟上步伐，所以Codota公司已经放弃该产品的演进，转而大力发展收购的TabNine，本系列下一期我将带大家一起体验TabNine。
Codota就为大家介绍到这里，文中如有纰漏欢迎指正，有兴趣的小伙伴可以在IDE插件市场通过搜索Codota安装体验，欢迎大家在评论中交流反馈。
