利用DeepSeek编写go语言按行排序程序

听说google出品的go语言也是系统开发中常用的,性能到底怎么样,还是老办法,让DeepSeek写个程序跑一下,基于以往的经验,直接让它同时编写有缓冲和无缓冲版本。

package main

import (
	"bufio"
	"fmt"
	"os"
	"sort"
	"time"
)

// 无缓冲版本
func unbufferedSort(filename string) error {
	lines, err := readLines(filename)
	if err != nil {
		return err
	}

	sort.Strings(lines) // Go标准库的优化排序

	for _, line := range lines {
		fmt.Println(line) // 无缓冲直接输出
	}
	return nil
}

// 带缓冲版本 (默认4MB缓冲区)
func bufferedSort(filename string, bufferSize int) error {
	lines, err := readLines(filename)
	if err != nil {
		return err
	}

	sort.Strings(lines)

	// 创建缓冲写入器
	writer := bufio.NewWriterSize(os.Stdout, bufferSize)
	defer writer.Flush()

	for _, line := range lines {
		_, err := writer.WriteString(line + "\n")
		if err != nil {
			return err
		}
	}
	return nil
}

// 通用文件读取函数
func readLines(filename string) ([]string, error) {
	file, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	defer file.Close()

	var lines []string
	scanner := bufio.NewScanner(file)
	for scanner.Scan() {
		lines = append(lines, scanner.Text())
	}
	return lines, scanner.Err()
}

func main() {
	if len(os.Args) < 3 {
		fmt.Println("Usage:")
		fmt.Println("  sort_lines <filename> <mode> [bufferSize]")
		fmt.Println("Modes: unbuffered, buffered")
		os.Exit(1)
	}

	filename := os.Args[1]
	mode := os.Args[2]

	start := time.Now()
	var err error

	switch mode {
	case "unbuffered":
		err = unbufferedSort(filename)
	case "buffered":
		bufferSize := 4 * 1024 * 1024 // 默认4MB
		if len(os.Args) > 3 {
			_, err = fmt.Sscanf(os.Args[3], "%d", &bufferSize)
			if err != nil {
				fmt.Printf("Invalid buffer size: %v\n", err)
				os.Exit(1)
			}
		}
		err = bufferedSort(filename, bufferSize)
	default:
		fmt.Println("Invalid mode")
		os.Exit(1)
	}

	if err != nil {
		fmt.Printf("Error: %v\n", err)
		os.Exit(1)
	}

	elapsed := time.Since(start)
	fmt.Fprintf(os.Stderr, "Processing time: %s\n", elapsed)
}

编译执行

go/bin/go build -o gosort sort_lines.go
time ./gosort varchar.txt buffered > /dev/null
Processing time: 3.497140997s

real    0m3.554s
user    0m0.621s
sys     0m0.366s
time ./gosort varchar.txt unbuffered > /dev/null
Processing time: 3.720407838s

real    0m4.603s
user    0m0.755s
sys     0m0.474s
time ./gosort varchar.txt buffered > vcc.txt
Processing time: 3.798995799s

real    0m3.855s
user    0m0.681s
sys     0m0.301s

time ./gosort varchar.txt buffered 65536 > vcc.txt
Processing time: 3.891683917s

real    0m3.959s
user    0m0.627s
sys     0m0.380s

time ./gosort varchar.txt unbuffered > vcc.txt
^C

real    1m26.182s
user    0m3.305s
sys     0m7.983s
nm -D gosort >go.h
nm: gosort: no symbols
nm gosort >go.h

如上所示,带缓冲的版本性能尚可,缓冲区大小影响不大。无缓冲版本只能用离奇来表示,而且go语言默认编译就是优化,也没啥可以调优的。
与Zig语言一样,编译出的是静态版本,看不出调用了哪些系统库函数。

后记
张泽鹏先生提醒我是否在WSL上测试,根据以往的经验WSL的读写性能比较糟糕
改用windows版本,比较正常
C:\d>gosort varchar.txt buffered > vcc.txt
Processing time: 600.3093ms

C:\d>gosort varchar.txt unbuffered > vcc.txt
Processing time: 2.4327929s

<think>首先,用户的问题是:“我想查找如何使用DeepSeek编写Python代码的示例或教程请问如何用DeepSeek编写Python代码示例教程”。这翻译成英文是:“IwanttofindexamplesortutorialsonhowtouseDeepSeektowritePythoncode.HowtouseDeepSeektowritePythoncode,examples,tutorials.”用户提供了站内引用:-[^1]:DeepSeek初学教程3与Python工程集成。这篇文章介绍了如何通过Python快速调用DeepSeekAPI,以及如何封装为一个易用的Python库。这是未来集成到其他更复杂框架的基础。-[^2]:《Python调用DeepSeekAPI详细教程:从流式传输到实战技巧——附代码示例》。DeepSeek官方的PythonAPI调用代码示例。警告:如果安装的openai库是1.0+版本,可能与DeepSeekAPI不完全兼容,导致报错。建议通过“pipshowopenai”命令确认版本。-[^3]:使用DeepSeek编写开发代码。对于复杂代码,输出可能不能直接使用,需要进修改,但逻辑正确,所以从输出结果修改比从头实现更方便。这些引用的核心是关于调用DeepSeekAPI来生成代码或集成到Python应用中,而不是直接关于如何用DeepSeek编写代码。用户说“使用DeepSeek编写Python代码”,意思是“usingDeepSeektowritePythoncode”,这暗示着DeepSeek可能是一个AI或工具,能够帮助编写代码。从上下文看,DeepSeek似乎是一个AI模型(比如类似ChatGPT),用户想让它帮助生成Python代码示例或教程。回顾系统指令:-回答需用中文。-使用LaTeX格式:内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$。-生成相关问题。-引用的段落末尾添加引用标识如[^1]。用户的上一个问题可能没有给出,因为对话历史中只显示了系统指令和当前的查询。用户提到:“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”,但没有提供上一次的问题;所以我要基于当前信息处理。我的任务是:-回答用户查询:提供如何使用DeepSeek编写Python代码的示例或教程。-参考提供的引用:[^1],[^2],[^3]只作为参考,用户说“上述引用仅供参考”,所以不能完全依赖,而是基于常识。-因为DeepSeek是AI,像DeepSeek-R1,用户可能想调用它的API来生成代码。基于常识(因为我是DeepSeekAI),DeepSeek可以通过prompt让用户输入自然语言描述,然后生成Python代码。所以,回答结构:1.**解释概述**:简要说明如何使用DeepSeek编写Python代码。2.**提供步骤或示例**:给出一个简单的Python代码生成示例。3.**集成API教程**:基于引用,提供调用DeepSeekAPI的代码示例。4.**注意事项**:提到代码可能需要修改(从[^3])。5.**相关问题生成**:在末尾添加相关问题。用中文回答。生成相关问题:-类似于系统指令中的示例:快速排序后的问题。可能的回答框架:-介绍:DeepSeek可以帮助编写Python代码。-示例:给出一个简单的prompt和响应。-API集成:如何调用API。-警告:代码可能需要调整。-相关问题。由于是文本对话,我不能真正执代码,但可以展示代码块。从引用中:-[^1]and[^2]focusoncallingtheAPIviaPython.-[^3]saysthatforcomplexcode,outputmayneedmodification.所以,整合到回答中。回答结构:1.**开头概述**:介绍DeepSeek如何辅助编写Python代码。2.**基本使用示例**:用一个简单的例子展示通过对话生成代码。3.**API调用教程**:提供代码示例,使用Python调用DeepSeekAPI生成代码。4.**注意事项**:强调检查逻辑和可能修改。5.**结尾相关問題**:生成3个左右相关问题。使用LaTeX:如果有数学相关内容(比如概率或算法),但这里主要涉及代码,可能不需要数学,除非有变量或公式。如果提到时间复杂度等,可以使用$O(n)$。代码块用Markdown格式:像示例中的Python代码块。最终输出:-内容清晰。-自然地添加引用:在相关部分结束加[^n]。例如,在提到API调用时,引用[^2]。现在,起草回答。</think> ### 如何使用 DeepSeek 编写 Python 代码:示例和教程 DeepSeek 是一个 AI 模型(如 DeepSeek-R1),它可以通过自然语言提示(prompt)生成 Python 代码。这意味着您可以描述您的编程需求(例如,“写一个函数实现排序”),DeepSeek 会自动生成代码示例。以下是详细的步骤、方法和示例教程,基于您的查询和通用实践(参考提供的引用作为补充)。 --- ### 步骤 1:基本使用方法(通过对话接口) 最简单的方式是直接在 DeepSeek 的聊天界面中输入您的需求。以下是一个示例流程: - **您的提示(Prompt)**: “请生成一个 Python 函数,用于计算一个列表的平均值,并包含异常处理。” - **DeepSeek 的响应(代码生成)**: DeepSeek 可能会输出类似以下代码: ```python def calculate_average(numbers): if not numbers: # 检查列表是否为空 raise ValueError("列表不能为空") # 处理异常情况 try: total = sum(numbers) # 计算总和 average = total / len(numbers) # 计算平均值 return average except TypeError: # 处理类型错误(例如列表中包含非数字) print("错误: 列表元素必须为数字类型") return None # 示例用法 data = [1, 2, 3, 4, 5] print(f"平均值: {calculate_average(data)}") # 输出: 平均值: 3.0 ``` 这个示例展示了 DeepSeek 如何基于简单描述生成函数代码,包括错误处理逻辑。您可以复制此代码到 Python 环境中运。 **优点**:快速原型设计,适合初学者练习编码概念[^3]。 **注意事项**:对于复杂逻辑(如并发或多线程),生成的代码可能需要人工修改以确保可靠性(参考引用 [^3])。 --- ### 步骤 2:通过 Python API 调用集成(进阶教程) 如果您想通过 Python 程序自动化调用 DeepSeek 生成代码,可以集成其 API。DeepSeek 的 API 兼容类似 OpenAI 的格式。以下是基于引用 [^1] 和 [^2] 的详细教程。 #### 准备工作: - 确保安装正确版本的库。如引用 [^2] 所述,推荐使用 OpenAIPython 库的特定版本(避免与 DeepSeek API 的兼容问题)。 ```bash pip install openai # 确保版本兼容(建议 0.28 或更低),检查版本:pip show openai ``` - 获取 DeepSeek API key(从 DeepSeek 官网注册后获取)。 #### 代码示例:调用 API 生成 Python 函数 创建一个 Python 脚本(例如 `deepseek_codegen.py`),用于向 DeepSeek API 发送请求并获取代码响应。 ```python import openai # 配置 API 密钥和参数(替换 YOUR_API_KEY) openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' openai.api_base = "https://api.deepseek.com/v1" # DeepSeek API 端点 def generate_python_code(prompt): """使用 DeepSeek API 生成 Python 代码""" response = openai.Completion.create( model="deepseek-coder", # 指定模型(例如 DeepSeek-Coder) prompt=f"生成 Python 代码: {prompt}", max_tokens=500, # 最大 token 数控制输出长度 temperature=0.5, # 控制输出随机性(0-1,低值更确定性) n=1, # 返回一个响应 stop=None # 可指定停止符,例如停止在代码块结束 ) return response.choices[0].text.strip() # 示例:生成一个排序算法的代码 prompt = "写一个快速排序的 Python 实现,包括主函数调用示例" generated_code = generate_python_code(prompt) print("生成的代码:\n", generated_code) ``` **运结果示例**: API 调用后,可能输出类似如下代码: ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] left = [x for x in arr[1:] if x < pivot] right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot] return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) # 主函数调用 if __name__ == "__main__": data = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] print("排序后:", quick_sort(data)) ``` **关键点**: - 此示例演示了如何封装 API 调用(参考引用 [^1]),适合集成到 Flask 或 Django 等框架中。 - 版本兼容性很重要:如果使用 OpenAIPython SDK v1.0+,可能需降级或查阅官方文档(参考引用 [^2])[^2]。 --- ### 步骤 3:实践技巧和最佳实践 - **代码审查和修改**:DeepSeek 生成的代码逻辑通常正确(如引用 [^3] 所述),但需测试边界条件。例如: - 验证时间复杂性(例如快速排序为 $O(n \log n)$ 平均时间复杂度)。 - 添加单元测试:使用 Python 的 `unittest` 模块。 - **优化提示工程**: 更具体的 prompt 能改善输出。例如: “写一个 Python 脚本读取 CSV 文件,计算每列的平均值,并输出结果到新文件,使用 pandas 库。” - **资源推荐**: 官方教程(如引用 [^2])提供进阶技巧,包括流式传输(streaming responses)和错误处理。 **注意事项**: - DeepSeek 生成代码的准确性受 prompt 质量和模型版本影响,复杂项目建议逐步迭代(输出修改总比从头实现高效)[^3]。 - API 调用涉及计费和 rate limits,需监控用量。 --- ### 总结 使用 DeepSeek 编写 Python 代码的关键是: 1. 在聊天界面直接输入描述性 prompt 获取简单代码。 2. 通过 Python API 集成(如上述代码示例)实现自动化。 3. 验证并修改输出以适配您的项目。
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