ChatGPT帮助工程师写代码:从功能模块完善到成功执行,实现需求

文章讲述了在软件开发中如何借助ChatGPT进行代码编写和调试,通过一个案例展示了ChatGPT在处理CSV和Excel文件读取功能中的应用,并提供了有效利用ChatGPT的建议,强调了验证、测试和理解模型限制的重要性。

  在软件开发过程中,经常会遇到需要完善功能模块、调试代码和解决问题的情况。为了提高效率,我们可以借助人工智能技术,例如OpenAI的ChatGPT语言模型,来协助我们进行代码编写和调试。本文将介绍一个案例,展示了如何利用ChatGPT的强大能力,让工程师轻松应对代码开发过程中的挑战。

功能模块需要完善时请求ChatGPT帮忙写代码


  最近,我遇到一个任务:需要在某脚本工具中增加读取CSV文件的功能,并将CSV文件中的数据存储到二维列表中。为了高效完成这个任务,我决定尝试使用ChatGPT来实现。

我向ChatGPT提出了以下要求:
1. 增加读取CSV文件的功能。
2. 从CSV文件的第二行开始遍历数据,将每行的数据单独存储到一个列表,形成一个二维列表。
3. 条件判断:如果存在Excel文件,则读取Excel文件;如果存在CSV文件,则读取CSV文件。

ChatGPT协助调试代码


  ChatGPT理解了我的需求并给出了一个初始版本的代码。然而,在执行读取CSV文件的部分时,出现了编码错误。ChatGPT得到反馈后,非常智能地将CSV文件的编码格式设置为UTF-8。

  修改了代码,重新运行程序后,读取CSV文件的过程顺利完成,数据成功存储到二维列表中。

修改后的程序成功执行且执行结果满足需求


  经过ChatGPT的协助和代码调试,我成功地将Excel文件和CSV文件中的数据存储到二维列表中。现在,我可以继续使用这些数据进行后续处理和分析。这让我感到非常欣慰和满意。

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