7.3 用 ChatGP T 帮助改代码
传统代码审查和改进方式的局限性主要包括如下方面。
· 人工审查过程烦琐、耗时。人工审查代码需要花费大量的时间 和精力，特别是在大型项目中，需要审查的代码量非常大，往往需要多人反复审查才能发现潜在问题。
· 容易出现疏漏。人工审查代码容易出现疏漏，特别是在审查人 员疲劳或不熟悉代码的情况下，他们可能会忽略某些潜在问题，这会导致代码质量下降。
· 对人员技能要求高。人工审查代码需要审查人员具备一定的技 能和经验，例如，需要了解编程规范、代码风格、设计模式 等，否则可能会审查出一些不必要的问题或忽略一些重要的问题。
· 难以保证一致性。人工审查代码难以保证审查标准的一致性， 不同的审查人员可能会有不同的看法和判断，这导致审查结果的不确定性。
为了克服传统代码审查和改进方式的局限性，需要借助新的技术和工具。例如，使用ChatGPT 等人工智能技术来自动完成代码解释和 改进，使用静态代码分析工具来发现潜在问题等。这些新技术可以有效提高代码质量，减少人工审查的工作量，降低出错率。
使用ChatGPT 改进代码的过程可以分为以下几个步骤。
①输入代码。在使用ChatGPT改进代码之前，需要将待改进的代 码输入ChatGPT模型中。可以通过复制、粘贴的方式将代码输入ChatGPT的文本框中，或者上传代码文件。
③调整参数。在输入代码和选择编程语言之后，可以选择调整一 些参数来生成更准确和实用的改进建议。例如，可以选择不同的模型大小或使用不同的预训练模型来生成改进建议。
④生成改进建议。ChatGPT 模型可用于分析代码并生成改进建议。 改进建议可能包括代码风格、变量名、语法错误等。ChatGPT 可以通 过生成实时的解释或直接建议来帮助开发人员更好地理解和修改代码。
需要注意的是，虽然 ChatGPT可以提供有用的改进建议，但是开 发人员仍然需要理解这些建议，并在必要的情况下手动修改。此外， 由于ChatGPT 是基于机器学习的模型，其改进建议可能不是完美的，因此开发人员需要谨慎评估和处理这些建议。
总的来说，使用ChatGPT改进代码的过程可以大大提高开发人员的效率和模型的准确性，尤其是在需要快速理解新代码库或处理较大 代码库时。同时， ChatGPT 还可以帮助开发人员避免常见的代码错误和风格问题，从而提高代码质量和可维护性。
使用ChatGPT 改进代码的优点主要包括以下几点。
● 提高代码质量。ChatGPT 可以帮助开发人员检查代码中的错误 和潜在问题，提供改进建议，从而提高代码的质量和可靠性。
● 加速开发流程。通过ChatGPT, 开发人员可以快速地获取代码 改进建议，并且可以根据自己的需求选择是否采纳这些建议， 从而加速开发流程。
● 减少错误。ChatGPT可以识别代码中的常见错误，如语法错误、 类型错误等，从而减少这些错误。此外，ChatGPT 还可以帮助 开发人员找到代码中的潜在问题，例如，可能的性能问题、安全问题等。
● 提高代码可维护性。ChatGPT 可以提供改进建议，例如，代码 重构、模块化、代码注释等，从而提高代码的可读性和可维护性。
● 降低学习成本。ChatGPT 可以帮助新手开发人员更快地理解和学习代码，从而降低学习成本。
总的来说， ChatGPT 可以帮助开发人员提高代码质量、加速开发 流程、减少错误、提高代码可维护性、降低学习成本等，因此在软件开发中具有广泛的应用前景。
下面两节展示两个具体例子。
7.3.1 代码自动补全
使用ChatGPT 可以帮助开发人员在编写代码时自动补全代码。例 如，在使用Python 语言进行编程时，在输入 “pandas.” 后 ，ChatGPT可以提示所有可用的函数和方法，以帮助开发人员快速编写代码。
例如，在 ChatGPT 中输入如下内容。
仿照下面的代码，帮我写出从 Baostock 库中获取指定股票最高价的代码。
from flask import Flask, jsonify
import baostock as bs
app =Flask name )
@app.route('/stock/<stock_code>')
def get_stock_data(stock_code):
#连接 Baostock
bs.login()
r息y_history k data_plus(stock_code,"date,open,
high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag,turn, tradestatus,pctchg,issT",
f,lag="3")
#将数据保存到列表中
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
data_list.append(rs.get_row_data())
#断开 Baostock
bs.logout()
#返回股票数据
return jsonify(data_list)
if name == ' main__':
app.run(debuTrue)
ChatGPT 输出如下内容。
以下是从 Baostock 库中获取指定股票最高价的代码。
from flask import Flask,jsonify
import baostock as bs
app =Flask(__name__)
@app.route('/stock/<stock_code>/highest')
def get_stock_highest_price(stock_code):
#连接 Baostock
bs.login()
#查询股票信息
rs =bs.query_history k data_plus(stock_code,
"date,high",end_date='2023-01-16',
frequency="d",adjustflag="3")
#将数据保存到列表中
data_list = []
while(rs.error_code == '0') &rs.next():
data_list.append(rs.get_row_data()[1])
#断开 Baostock
bs.logout()
#返回最高价数据
return jsonify({'highest_price':max(data_list)})
if name == '__main__':
app.run(debug=True)
这个 API 的URL 是/stock/<stock_code>/highest, 通过在URL 中 传入股票代码获取对应股票的最高价。使用 query_history k data_plusO 函数获取股票数据，只保留了date 和high 两列，然后从结果中提取最高价数据，通过max() 函数获取最大值并作为结果返回。
7.3.2 代码语法检查
借助ChatGPT, 开发人员可以检查代码语法错误，并提供纠正建 议。例如，在Python语言中，当开发人员使用不正确的缩进或语法时，ChatGPT 可以提供正确的代码示例并指出错误之处。
例如，针对一段 while 后面缺少冒号的代码进行代码语法检查。
我们可以在 ChatGPT 中输入如下内容。
检查下面这段代码有什么代码语法错误，并且改正。
from flask import Flask,
import baostock as bs
app =Flask(__name__)
@app.route('/stock/<stock_code>/highest')
def get_stock_highest_price(stock_code):
#连接 Baostock
bs.login()
#查询股票信息
rs =bs.query_history k data_plus(stock_code,
"date,high",
end_date='2023-01-16',
frequency="d",adjustflag="3")
#将数据保存到列表中
data_list = []
while(rs.error_code =='0')&rs.next()
data_list.append(rs.get_row_data()[1])
#断开 Baostock
bs.logout()
#返回最高价数据
return jsonify({'highest_price':max(data_list)})
If name =='__main__':
app.run(debug=True)
ChatGPT 输出如下内容。
代码中有一个语法错误，即 while 循环中的语句末尾缺少了一个冒号，应该改为：
while (rs.error_code == '0') &rs.next():
data_list.append(rs.get_row_data()[1])
即在 while 语句末尾添加冒号。
这是一个非常智能的成果。借助ChatGPT, 开发人员可以很方便地找到代码中隐藏的 bug。作为一个自然语言处理模型， ChatGPT 对于改进代码的应用具有 很大的潜力，但在未来的发展中结合其他技术和工具将进一步提高其改进效率和准确性。
一方面，结合自然语言处理技术的代码智能化改进将更加普及。 例如，将 ChatGPT与自动机器学习、神经网络等技术相结合，能够更加精准地推荐合适的改进方案，缩短代码改进时间。
另一方面，深度学习技术的发展也将带来更高效、更准确的代码 改进工具。例如，结合自然语言处理技术的深度学习模型能够更加准 确地理解和识别代码中的语义、结构，提供更加高质量的代码改进建议。
此外，集成 ChatGPT的在线编程平台和 IDE工具将越来越多。这 将使开发人员能够更加方便地使用ChatGPT来改进代码，并获得更加准确的改进建议。
总之，在未来，使用ChatGPT可以更加智能、高效、准确地编写代码。这将为程序员提供更好的开发体验。
