996の非効率性にノーと言いましょう: ChatGPTはコードコメントとドキュメントを簡単に処理するのに役立ちます

適切なコメントは、Python プロジェクトを成功させる上で非常に重要です。実際には、コメントを書くのは難しく、時間がかかり、面倒なので、開発者の中にはそれを好まない人もいます。幸いなことに、大規模言語モデル (LLM) と ChatGPT などのツールの助けを借りて、Python コードとプロジェクトの注釈付きドキュメントをすばやく作成できます。

Python でのコメントドキュメントは、docstring を使用して実現でき、その後、これらのコメントを使用してプロジェクトの外部ドキュメントを充実させることができます。 ChatGPT は、コメントや外部ドキュメントの作成に非常に役立ちます。

このチュートリアルでは、次の内容を学習します。

さまざまな ChatGPT プロンプトを使用して Python コメントを生成する方法
ChatGPT を使用してコメントを生成するときにさまざまなスタイルを採用する方法
Pythonコメントにdoctestテストを追加する方法

このチュートリアルを最大限に活用するには、ChatGPT アカウントを取得し、プロンプトエンジニアリングを使用してツールを操作する基本を理解している必要があります。また、Python コードをドキュメント化する方法の基本も理解する必要があります。

ChatGPTを使用してPythonコードを文書化する利点

高品質で最新のドキュメントを用意することは、あらゆるソフトウェアプロジェクトにとって重要です。コードベースが適切に記述され、プロジェクトの中核となるアイデアが革新的で有用であったとしても、ドキュメントが不十分だとプロジェクトが失敗したり無視されたりする可能性があります。

優れたドキュメントを書くには、かなりの時間と労力がかかります。したがって、ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) を利用してプロジェクトやコードに適切なドキュメントを提供することが、実行可能な代替手段になります。

ChatGPT を使用して Python コードをドキュメント化する利点は次のとおりです。

生産性の向上: コードのドキュメント化とそのメンテナンスに関連するタスクを自動化し、時間と労力を大幅に節約します。
品質の向上: ドキュメントが正確で、タイムリーで、包括的であることを保証します。
ユーザーエクスペリエンスの向上: 魅力的でユーザーフレンドリーなドキュメントを生成し、ユーザーに優れたエクスペリエンスをもたらします。
コストの削減: ドキュメントの作成と保守にかかるコストを削減します。
コンプライアンスの向上: ドキュメントが標準と規制に準拠していることを保証し、一貫性と専門性を高めます。

ChatGPT を使用すると、Python コードの美しいドキュメントをすばやく生成できます。次の章では、ChatGPT をアシスタントとして使用して、Python プロジェクト用の一貫した docstring とユーザーフレンドリーな外部ドキュメントを作成する方法の基本を学習します。

ドキュメント文字列を書くための ChatGPT のヒント

Python では、コードを文書化する主な方法は docstring を使用することです。 Python では、docstring は通常、モジュール、関数、クラス、またはメソッドの最初の行に配置される三重引用符で囲まれた文字列です。 Python は、この文字列を .__doc__ という属性に保存して、特別な処理を行います。

コードエディターや統合開発環境 (IDE) を含む多くの Python ツールは、docstring を利用して、コードの作成時にリアルタイムのヘルプを提供します。さらに、docstring は Python の組み込みヘルプシステムの一部です。help() 関数を使用して関連するヘルプ情報を取得できます。

 >>> help(str) Help on class str in module builtins: class str(object) | str(object='') -> str | str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) -> str | | Create a new string object from the given object. If encoding or | errors is specified, then the object must expose a data buffer | that will be decoded using the given encoding and error handler. | Otherwise, returns the result of object.__str__() (if defined) | or repr(object). | encoding defaults to sys.getdefaultencoding(). | errors defaults to 'strict'. | | Methods defined here: | | __add__(self, value, /) | Return self+value. | | __contains__(self, key, /) | Return key in self. ...

この例では、help() 関数を呼び出して str クラスを引数として渡し、クラスのコメントを含むクラスのドキュメントページを取得します。

 >>> print(str.__doc__) str(object='') -> str str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) -> str Create a new string object from the given object. If encoding or errors is specified, then the object must expose a data buffer that will be decoded using the given encoding and error handler. Otherwise, returns the result of object.__str__() (if defined) or repr(object). encoding defaults to sys.getdefaultencoding(). errors defaults to 'strict'.

この場合、str クラスの .__doc__ 属性に直接アクセスすることで、クラスのコメントを取得できます。結論として、コメントはコードに大きな価値を追加します。これらは、あなたや他の Python 開発者が Python オブジェクトを理解するために使用する主要なドキュメントです。

Sphinx や MkDocs などのツールを使用してプロジェクトのドキュメントを作成する場合、コード内のコメントも活用できます。これらのツールには、コメントを抽出し、プロジェクトの外部ドキュメントの一部として含めることができるプラグインと機能があり、多くの時間を節約できます。

Python では、適切なコメントを書くための規則が確立されています。パッケージ、モジュール、クラス、メソッド、関数のコメントにはすべて特定の目的があり、特定のガイドラインに従う必要があります。これらのガイドラインと規則については、PEP 257 を参照してください。

PEP 257 は標準を提供しますが、実際には Python エコシステムにはさまざまなコメントスタイルが存在します。一般的な代替スタイルをいくつか示します。

Google スタイルの注釈: このスタイルは Google が考案したもので、同社のオープンソースプロジェクトには多くの例が見つかります。
NumPy コメント標準: このスタイルは NumPy ライブラリ用に開発され、他の多くの Python プロジェクトでも採用されています。
reStructuredText (RST) または Sphinx コメント形式: このスタイルは reStructuredText に基づいており、ドキュメント作成を自動化するための便利なツールである Sphinx から来ています。
Epytext スタイル: これはコメントをフォーマットするための軽量マークアップ言語で、元々は Epydoc プロジェクトによって作成されました。それぞれのスタイルには独自の規則があります。一般的には、1 つのスタイルを選択し、Python プロジェクト全体で一貫して使用する必要があります。

実際には、注釈スタイルの選択は主に個人の好みの問題です。ただし、次の特性を含むプロジェクトの特定のニーズも考慮する必要があります。

プロジェクトの複雑さ: 大規模で複雑なプロジェクトがある場合は、詳細なドキュメントを作成できるため、Sphinx または NumPy スタイルが役立つ場合があります。対照的に、小規模なプロジェクトでは基本的なドキュメントのみが必要になる場合があり、PEP 257 や Google スタイルのコメントのようなもので十分な場合があります。
ドキュメントツール: Sphinx や MkDocs などのツールを使用してプロジェクトのドキュメントを生成する場合は、選択したツールで最もよくサポートされているスタイルを選択する必要があります。

Python アノテーションに関するこの簡単な背景知識を活用して、ChatGPT にアノテーションを記述させるように指示し始めることができます。

ターゲットコードをchatGPTプロンプトの一部として使用する

書き込みコメントプロンプトを作成する最も簡単な方法は、プロンプト自体の一部としてオブジェクトコードを含めることです。 2 つの数値を加算する関数アノテーションを生成するためのプロンプトを作成する次の例を考えてみましょう。あなたと ChatGPT の間の会話は次のようになります。

あなた:次の関数に対して 1 行のコメントを記述します。

 def add(a, b): return a + b

チャットGPT:

 def add(a, b): """Return the sum of a and b.""" return a + b

あなた:次の機能について Google スタイルのコメントを記述します。

 def add(a, b): return a + b

チャットGPT:

 def add(a, b): """Sum two numbers. Args: a (int or float): The first number. b (int or float): The second number. Returns: int or float: The sum of the two numbers. """ return a + b

あなた:次の関数に対して NumPy スタイルのコメントを記述します。

 def add(a, b): return a + b

チャットGPT:

 def add(a, b): """ Sum two numbers. Parameters ---------- a : int or float The first number to be added. b : int or float The second number to be added. Returns ------- int or float The sum of a and b. """ return a + b

あなた:次の関数に対して Sphinx スタイルのコメントを記述します。

 def add(a, b): return a + b

チャットGPT:

 def add(a, b): """ Calculate the sum of two numbers. :param a: The first number. :type a: int or float :param b: The second number. :type b: int or float :return: The sum of the two numbers. :rtype: int or float """ return a + b

これら 3 つのコメントは、以前に見た 1 行のコメントよりも完全かつ詳細であるように見えます。使用したい特定のスタイルに関する情報を追加すると、ChatGPT は関数の完全な注釈を生成できます。もちろん、最初の結果は完璧ではないかもしれませんが、それは良い出発点です。

最も重要な点は、短い文章をプロンプトとして使用することで、すでに完全なメモが完成しているということです。これはプロジェクトの生産性を大幅に向上させます。

ChatGPT を使用すると、関数だけでなく、モジュールやクラスなども処理してコメントを生成できます。以下は、Circle クラスとそのメソッドのコメントを生成する短い例です。

あなた:次のクラスとそのメソッドに対して NumPy スタイルのコメントを記述します。

 class Circle: def __init__(self, radius): self.radius = radius def calculate_area(self): return round(math.pi * self.radius ** 2, 2)

チャットGPT:

 class Circle: """ A Circle class to perform some circle-related operations. Parameters ---------- radius : float The radius of the circle. Attributes ---------- radius : float The radius of the circle. Methods ------- calculate_area(): Calculates the area of the circle. """ def __init__(self, radius): """ Constructs all the necessary attributes for the circle object. Parameters ---------- radius : float The radius of the circle. """ self.radius = radius def calculate_area(self): """ Calculate the area of the circle. Returns ------- float The area of the circle rounded to 2 decimal places. """ return round(math.pi * self.radius ** 2, 2)

おお！素晴らしい！短いプロンプト文を使用すると、ChatGPT はクラスとそのすべてのメソッドに対して NumPy スタイルのコメントを生成します。これはコードベースへの素晴らしい追加です。

プロンプトには署名のみを含める

場合によっては、プロンプトの一部としてオブジェクトコードを含めることができないことがあります。これはプライバシー要件によるものである場合もあれば、単に会社のコードを安全に保ちたいだけの場合もあります。この場合、クラス、メソッド、および関数のシグネチャのみを使用するヒントを作成できます。

現在、ChatGPT のデータの使用に関して多くの訴訟が進行中です。いずれにせよ、ChatGPT の利用規約をチェックして、ツールが自分に適しているかどうか、また正しく使用しているかどうかを確認する必要があります。

このようなタイプのヒントを作成する方法を理解するには、数値が指定された範囲内にあるかどうかを確認する関数のシグネチャを検討してください。

あなた:次のシグネチャを持つ関数に対して Google スタイルのコメントを記述します。

 def in_interval(number, start, end):

チャットGPT:

 def in_interval(number, start, end): """ Checks if a given number is within a specified interval. This function takes three arguments: a number, and the start and end points of an interval. It checks whether the given number falls within the specified interval or not. Args: number (int or float): The number to check. start (int or float): The starting point of the interval. end (int or float): The ending point of the interval. Returns: bool: True if the given number falls within the interval, False otherwise. Raises: ValueError: If the start is larger than the end, or if the number, start, or end are not numbers. """

この例では、関数のシグネチャが ChatGPT に提供する唯一のコンテキストです。 LLM は、関数の名前とパラメータを検査し、適切なコメントを生成するほどスマートです。このタイプのヒントでは、説明的な関数名とパラメータ名を持つことが重要であることに注意してください。そうしないと、出力が十分でない可能性があります。

ほとんどの場合、関数のシグネチャに型ヒントを追加すると、生成されるコメントの品質が向上します。

コードを使わずにプロンプトの単語を書く

コードの入力と出力のみを記述したり、コードの動作を詳細に記述したりすることで、ヒントを作成することもできます。繰り返しになりますが、これらのタイプのプロンプトは、プロンプトの一部が許可されていないため、コードのアップロード時に役立ちます。

例として、整数が素数であるかどうかを判断する関数についてコメントを書くように ChatGPT に求めるプロンプトを次に示します。

あなた:整数を引数として受け取り、それが素数であるかどうかを判断する関数に対して、Google スタイルのコメントを記述します。

チャットGPT:

 def is_prime_number(n): """ Determines if an input integer is a prime number. This function takes an integer as an argument and checks whether it is a prime number. A prime number is a positive natural number greater than 1 that has no positive integer divisors other than 1 and itself. Args: n (int): The integer to check. Returns: bool: True if the input integer is a prime number, False otherwise. Raises: ValueError: If n is less than or equal to 1. """

このコメントは非常に完全かつ有用です。素数の説明も含まれていて、すごいですね!さらに詳細を微調整して改良することもできます。しかし、すでに良い出発点はあります。

プロンプトでテストとユースケースを尋ねる

使用例は、おそらく優れたソフトウェアドキュメントの最も重要な部分です。コードサンプルを使用すると、ユーザーはコードの使用方法とその動作理由をすぐに理解できます。多くの場合、他の開発者はコード例が見つかるまでドキュメントを参照します。

したがって、コメントに使用例を追加することは大きなプラスになります。 ChatGPT では、使用例を提供するには、プロンプトに短い文章を含めるだけです。次のプロンプトとその出力を検討してください。

あなた:次の関数に対して NumPy スタイルのコメントを記述します。 doctest テストとして使用例を含むセクションを追加します。

 def add(a, b): return a + b

チャットGPT:

 def add(a, b): """ Add two numbers together. This function takes two numbers (either integers or floats) as arguments and returns their sum. Parameters ---------- a : int or float The first number to add. b : int or float The second number to add. Returns ------- int or float The sum of the two input numbers. Examples -------- >>> add(1, 2) 3 >>> add(5.5, 2.5) 8.0 >>> add(100, -50) 50 """ return a + b

強調表示された行は、関数の使用例を示しています。プロンプトでは、ChatGPT に例に doctest テスト形式を使用するように指示します。これにより、次の 2 つの重要な資産が提供されます。

1. 使用例

2. コードの基本的なテスト

素晴らしい！一挙に2つのメリットが得られます!ドキュメントには、ユーザー向けの優れた使用例が提供されるとともに、コードをより堅牢にするのに役立つテストも含まれています。これらのテストは doctest コマンドを使用して実行できます。

Python コードの外部ドキュメントを作成する

これまで、ChatGPT を使用して Python コードの docstring を記述してきました。 docstring はプロジェクトのドキュメントの重要な部分になり得ますが、それだけでは十分ではない場合があります。コードの一部には、より詳しい説明と詳細な例が必要な部分があるかもしれません。

したがって、プロジェクトでのユーザーインタラクションを改善する優れたドキュメントが必要な場合は、README ファイル、チュートリアル、ハウツーガイドなどの追加の外部ドキュメントを作成する必要があります。

このタイプのドキュメントを作成するには、コードの docstring を作成するよりも多くの労力と時間が必要になります。幸いなことに、ChatGPT はこの点でも役立ちます。次のいくつかのセクションでは、ChatGPT を使用して Python プロジェクトの外部ドキュメントを作成する方法の基本について説明します。まず、README ファイルから始めます。

READMEファイルを作成する

README ファイルは、Python プロジェクトで作成する最も重要な外部ドキュメントの 1 つと言えます。 README ファイルに何を含めるかについては、さまざまな提案が見つかるかもしれません。一般に、このファイルの内容は、特定のプロジェクトとその主な目標によって異なります。

特定のプロジェクトの README ファイルを作成するときは、ChatGPT を利用できます。このタイプのファイルに何を含めばよいかはっきりわからない場合は、ChatGPT に問い合わせてください。

あなた: README ファイルを書くための推奨ガイドラインは何ですか?

ChatGPT:適切な README ファイルを作成することは、ユーザーがプロジェクトの目的、使用方法、およびプロジェクトに貢献する可能性がある方法を理解できるようにするために重要です。よく書かれた README ファイルによく含まれる一般的なセクションをいくつか示します。

プロジェクトタイトル: README ファイルの冒頭にある、短くてわかりやすいタイトル。
プロジェクトの説明: プロジェクト、その特徴、目的を説明する数段落。
インストールと開始方法: プロジェクトと依存関係のインストール方法、セットアップ方法、実行方法に関する詳細な手順。ソフトウェアプロジェクトの場合、必要なコマンドラインが含まれています。
使用例: アイテムの使用方法を示す例。このセクションでは、コードスニペットとスクリーンショットが非常に役立ちます。
貢献ガイドライン: プロジェクトがオープンソースであり、貢献を受け入れる場合は、貢献方法を説明し、プロジェクトにプルリクエストを送信します。コーディングスタイルの設定や、合格する必要がある自動テストなども含めることができます。
ライセンス: プロジェクトのライセンスの種類を示します。
連絡先情報: 連絡先情報またはサポートを受けるための手順を入力します。
謝辞: 適切な場合は、使用した関連作業または情報源を謝辞として記載します。

README は明確かつ簡潔で、有益な内容にしてください。覚えておいてください。これは、人々があなたのプロジェクトを訪問したときに最初に目にするものであり、プロジェクトを使用するか貢献するかの決定に大きな影響を与える可能性があります。

もちろん、このリストは完全または決定的なものを意図したものではありません。特定のプロジェクトによっては、追加の部品が必要になる場合があります。ただし、この出力は、優れた README ファイルを作成するための優れた出発点となります。

これで、ファイルに最適な構造を選択し、各セクションの作成に役立つ ChatGPT の特定のプロンプトを作成できるようになりました。まずはタイトルから始めましょう:

あなた:基本的な数学演算を提供する Python プロジェクトの README ファイルに、魅力的なタイトルを 5 つ書きます。

チャットGPT:

「PyBasicMath へようこそ: Python の基本的な数学演算のためのワンストップソリューション」
「PyBasicMath: 基本的な数学関数を使用して複雑な計算を簡素化する」
「PyBasicMath で数学を簡単に: 基本的なコンピューティングのための完全な Python パッケージ」
「数学の力を解き放つ: 高速で効率的な Python 数学のための PyBasicMath」
「PyBasicMath: あらゆるレベルの Python 開発者が数学を利用できるようにする」

ここに優れたタイトルの提案のリストがあります。すでにこれらのいくつかに興味があるかもしれませんが、これらの提案からいくつかのアイデアを選んで、自分で魅力的な見出しを作成することもできます。上記の ChatGPT の提案の他の部分を生成するプロンプトを書き続けると、この点で ChatGPT がいかに便利であるかに驚かれることでしょう。

練習として、ChatGPT で提案の他の部分を生成するために、具体的なプロンプトを段階的に記述してみることもできます。

ChatGPT に README ファイル全体を一度に生成するように依頼するのではなく、プロンプトを調整して特定の部分に焦点を当てることができるため、README ファイルの作成を少しずつ ChatGPT に依頼する方が便利で効率的です。

生成されたコードの説明

ChatGPT は、コードがどのように動作するかについての詳細な説明を生成できます。この機能により、外部ドキュメントを作成する絶好の機会が提供されます。以下は、言語モデルに関数の動作を説明するよう求めるプロンプトです。

あなた:次の関数がどのように動作するかを説明してください。

 def find_extremes(iterable): data = tuple(iterable) if len(data) == 0: raise ValueError("input iterable must not be empty") return min(data), max(data)

チャットGPT:

find_extremes(iterable) 関数は、リスト、タプル、その他の Python 反復可能オブジェクトなどの反復可能オブジェクト内の最小値と最大値を見つけるために使用されます。手順は次のとおりです。

data = tuple(iterable) : このコード行は、入力された反復可能なオブジェクトをタプルに変換します。入力がリスト、セット、またはその他の反復可能なオブジェクトのいずれであっても、それをタプルに変換することで、次の手順でデータを一貫して反復できることが保証されます。
if len(data) == 0: raise ValueError("input iterable must not be empty"): タプルデータの長さがゼロの場合(つまり、入力反復可能オブジェクトが空の場合)、"input iterable must not be empty" というメッセージを含む ValueError 例外を発生させます。これはガード句として機能し、関数が空の反復可能オブジェクトを処理するのを防ぎ、min 関数と max 関数でも ValueError が発生する原因になります。
return min(data), max(data): この行は、組み込みの Python 関数 min と max を使用して、それぞれ反復可能オブジェクトの最小値と最大値を検索します。値はタプルとして返されます。

関数がデータ内の要素を比較できる場合、最小値と最大値が決定されます。これが不可能な場合 (たとえば、反復可能オブジェクトが比較演算を実装していない複雑なオブジェクトである場合)、min 関数と max 関数は TypeError を発生させます。

全体として、この関数は任意の反復可能オブジェクトを受け取り、反復可能オブジェクトの最小値と最大値を表すタプルを返します。

ChatGPT の出力は非常に詳細で、関数がどのように動作するかを行ごとに説明しています。この説明は、プロジェクトの外部ドキュメントを補足するのに適しています。この説明は、現在のプロジェクトに当てはまる場合は、チュートリアル、ハウツーガイド、さらには README ファイルでも使用できます。

ユースケース例の作成

ChatGPT は、ドキュメント文字列の一部として使用例を生成できることを学びました。また、チュートリアル、ハウツー、README ファイルで使用できる使用例を生成することもできます。

あなた:次の関数の使用例を 3 つ書いてください。各例の説明:

 def is_divisible(a, b): if not a % b: return True return False

チャットGPT:

is_divisible(a, b) 関数は、数値 (a) が別の数値 (b) で割り切れるかどうかをチェックします。モジュロ演算子 (%) を使用し、a を b で割った余りを返します。余りが 0 の場合、a は b で割り切れることを意味します。

 print(is_divisible(10, 5)) # Returns: True

この例では、関数は 10 が 5 で割り切れるかどうかをチェックしています。 10 を 5 で割った商は 2 なので余りはなく、関数は True を返します。

 print(is_divisible(17, 3)) # Returns: False

この場合、関数は 17 が 3 で割り切れるかどうかをチェックします。 17 を 3 で割った商は 5 で、余りは 2 なので、関数は False を返します。

 print(is_divisible(36, 9)) # Returns: True

ここで、関数は 36 が 9 で割り切れるかどうかをチェックします。 36 を 9 で割った商は 4 なので余りはなく、関数は True を返します。これは、36 が 9 で割り切れることを意味します。

プロンプトには、必要な例の具体的な数が含まれていることに注意してください。また別途説明を求めた。コードの他の側面についてのより詳細な説明を追加することもできます。たとえば、2 番目の引数が 0 の場合に何が起こるかなど、特定のエッジケースについて質問できます。

詳細な説明により、生成される出力の品質が向上し、コードの特定の重要な動作が直接説明されるため、ユーザーにとって非常に役立つ可能性があります。

チュートリアルやハウツーガイドの作成

ChatGPT を使用してコードの説明と使用例を生成したので、それらを組み合わせてコードのチュートリアルまたはハウツーガイドを開発できます。

たとえば、基本的な数学計算を実行する Python ライブラリの使用に関するチュートリアルを作成したいとします。 ChatGPT スレッドを使用してライブラリのコード例と説明を生成した場合、チャットにはすでにタイトルの提案、アウトライン、紹介、さらには適切な結論を生成するのに十分なコンテキストが含まれています。

以下は、ChatGPT にチュートリアルのアウトラインを生成するように依頼する短いプロンプトです。

あなた:基本的な数学計算を実行する Python ライブラリに関するチュートリアルのアウトラインを作成します。

チャットGPT:

以下是一个基本数学计算的Python库教程的大纲： I. 介绍介绍Python中基本数学计算的重要性引言Python的数学计算库的作用提供教程的目标和预期受众II. 安装与导入安装数学计算库（例如，NumPy）导入库到Python脚本或Jupyter Notebook III. 基本数学操作A. 算术运算1. 加法2. 减法3. 乘法4. 除法5. 取余B. 数学函数1. 平方根2. 指数函数3. 对数函数IV. 数组和矩阵操作A. 数组基础1. 创建数组2. 访问和修改元素3. 数组切片B. 数组运算1. 数组加法和减法2. 数组乘法和除法C. 线性代数操作1. 矩阵乘法2. 行列式和逆矩阵V. 统计和随机数A. 统计操作1. 平均值2. 中位数3. 方差和标准差B. 随机数生成1. 生成随机数2. 随机抽样VI. 绘图与可视化A. 使用Matplotlib进行基本绘图1. 折线图2. 散点图B. 高级可视化（可选） 1. 热图2. 3D图VII. 案例研究结合以上所学，通过一个实际案例演示如何应用数学计算库解决问题VIII. 进阶主题（可选） A. 优化和求解方程1. 优化问题2. 方程求解IX. 总结总结主要概念和技能鼓励学习者进一步探索和应用所学知识X. 参考文献列出使用到的Python库和相关文档的引用这个大纲可以根据目标受众的技能水平和需求进行调整。

これで、ChatGPT が各セクションのコンテンツを生成するための特定のプロンプトを記述できるようになりました。対応するセクションに使用例やコードの説明を挿入することもできます。ぜひお試しください！

ご覧のとおり、ChatGPT は Python プロジェクトをドキュメント化するのに最適なツールです。ただし、生成されたコンテンツを公開する前に、正確性と品質を確保するために徹底的にレビューしてください。