大家好。

上次我們討論了在輔助編程學習上的一些用法：

既然可以理解并生成代碼，那么自然而然，它的作用不僅僅是幫助學習代碼，同樣也可以直接用在實際的軟件開發當中。

對于網頁上的數據采集及處理是的常見應用場景之一。我們來看下是不是也能完成這樣的任務。

假設我們現在需要抓取并整理某個網頁上的表格數據：

我們直接來問問，能不能給個抓取的代碼：

給了我們一份代碼，但很遺憾，把這個代碼復制到編輯器中運行后，生成的是空的。

簡單調試后發現，原來是因為頁面上的表頭元素用的是標簽

而因為沒有獲知具體的頁面代碼信息，直接當做標簽來處理，所以沒采集到表頭信息。

這種情況下，我們可以手動對代碼做一些修改。

或者，我們點擊回答下方的“ ”，讓它重新回答一次試試：

這次給出的代碼比之前簡潔：

import pandas as pd
# 讀取網頁上的表格url = 'https://python666.cn/static/score.html'tables = pd.read_html(url)
# 假設目標表格是第一個表格table = tables[0]
# 將表格保存為Excel文件output_file = 'table.xlsx'table.to_excel(output_file, index=False)
print(f"表格已保存為 {output_file}")

運行后，成功得到了我們要的結果：

順利拿到數據后，我們再進一步，讓來對數據進行排序。當然，在排序前，我們需要告訴它關于表格內容的必要信息：

代碼：

import pandas as pd
# 讀取網頁上的表格url = 'https://python666.cn/static/score.html'tables = pd.read_html(url)
# 假設目標表格是第一個表格table = tables[0]
# 將缺失值替換為0table.fillna(0, inplace=True)
# 計算每個學生的均分table['均分'] = table.mean(axis=1)
# 按均分降序排序table.sort_values(by='均分', ascending=False, inplace=True)
# 將表格保存為Excel文件output_file = 'sorted_table.xlsx'table.to_excel(output_file, index=False)
print(f"按均分排序后的表格已保存為?{output_file}")

這次，完美實現了我們提出的需求：

可以看出，雖然很強大chatgpt讀取excel，但并不能保證每次生成的代碼都是完美，仍然可能需要引導它修正或人工干預。

但即便如此，它也已經算得上一個十分得力的編程助手，可以大大提高開發效率。尤其像數據處理這種場景，以往開發時常常需要查找各種函數及其參數的使用方法。現在有了chatgpt讀取excel，只要準確描述數據格式及需求，就可以立刻得到相應的處理代碼，非常的方便。

我現在做數據分析已經快離不開它了。

在的新書《碼上行動：零基礎學會編程（版）》中也講解了類似利用進行輔助開發的案例。

本書力求做到淺顯易懂，讓完全沒有編程經驗的零基礎“小白”也能學會。內容從環境搭建這種最基礎的步驟開始講起，逐漸深入到常見的實際應用當中。在講解知識點的同時配有相應的代碼示例，讓讀者可以邊學邊練加深理解。

全書涵蓋環境搭建、基礎語法、常見數據類型、實用模塊、正則表達式、面向對象編程、多任務編程等知識點。另外還提供了爬蟲、GUI、游戲三個實戰項目。

書中還創新地使用作為編程學習的輔助chatgpt讀取excel，帶領讀者探索AI時代下學習編程的新模式。

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