如何有效利用ChatGPT寫代碼？
能發光發熱的地方很多，各種場景化功能也不斷地被挖出來，比如寫文案、寫論文、寫代碼、、數據分析、情感咨詢、科研分析等等，讓AI真正地有“智慧”了，而不是傳統語音助手式得“人工”智能。
我最近常用來輔助寫代碼，以及自動化實現一些辦公場景，發現它真的非常好用。
下面以和SQL編程為例，你只需要提，讓來實現代碼功能。
代碼
代碼一直是很費時間的事，即使編譯器給出了錯誤提示，你有時候也很難快速找到的方法， 所以會去百度、谷歌，查等各種網站找解決方案。
但是能快速定位代碼的bug，并給出解決方案，或者它可以改寫低效率的代碼，給出更優的方案。
以代碼為例，讓識別里面的語法錯誤（這個很簡單，不能除以0）
def f(a,b):
print(a/b)
f(4,0)
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對于非語法錯誤，會給出合適的實現方法，我們使用遞推法寫個斐波那契數列，但發現并沒有輸出正確的斐波那契數列，讓給出解法。
def fib_next(n):
a = 0
b = 1
for _ in range(n):
a, b = a+b, b
return a
if __name__ == '__main__':
for i in range(1,9):
print(fib_next(i),end=',')
這段代碼輸出了1,2,3,4,5,6,7,8,顯然不是斐波那契數列
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能力很強，對于常見的語法錯誤，基本都能識別出來，能節省開發者大量的檢索時間。
代碼翻譯為R語言
有時我們需要將一種編程語言代碼轉換為另一種編程語言來實現，比如在項目遷移時或者開發者切換時，這會費很大的功夫。
因為能在各種編程語言間自由穿梭，所以代碼翻譯是它的強項，下面舉個例子，將一段建模的代碼翻譯為R語言。
該代碼是一個分類模型，對產品不合格品進行檢測。
# 導入必要的庫
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 創建虛擬數據集
data = {
'硬度': [60, 70, 65, 55, 75, 80, 85, 90, 95, 100],
'重量': [100, 120, 110, 90, 130, 150, 160, 170, 180, 190],
'尺寸': [5, 6, 5.5, 4.5, 6.5, 7, 7.5, 8, 8.5, 9],
'合格': [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0] # 合格：1，不合格：0
}
df = pd.DataFrame(data)
# 分割特征和目標
X = df[['硬度', '重量', '尺寸']]
y = df['合格']
# 分割數據集為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 創建決策樹分類器
classifier = DecisionTreeClassifier()
# 擬合模型
classifier.fit(X_train, y_train)
# 進行預測
y_pred = classifier.predict(X_test)
# 計算模型準確性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'模型準確性：{accuracy * 100:.2f}%')
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可以看到完美地將分類模型代碼翻譯為R語言代碼，保持了原有數據和功能，非常的清晰。
你可以嘗試將翻譯為任何其他編程語言，會節省你很多開發時間。
編寫代碼文檔
在正規的項目開發中，都需要為代碼編寫代碼文檔，方便查看和維護。
可以為你編寫代碼文檔，你只需要在這個基礎上做補充和完善，非常的方便。
以上面分類模型代碼為例，我們讓編寫代碼文檔，看看效果如何。
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還是不錯完成了代碼文檔的編寫，將該代碼的功能和實現步驟都體現了出來，而且格式也比較規范。
編寫SQL查詢語句
寫SQL是數據從業者幾乎每天要做的事情，有的查詢比較復雜，會占用大量的時間，有了后只需要提出數據查詢需求，它便可以輸出查詢代碼，你只需要在這個基礎上稍作個性化修改，便可以直接用起來。
寫SQL代碼的好處是，它能高效的做代碼優化，給出較優的邏輯和用法，特別對于SQL新手來說很是方便。
這里準備了一個查詢場景：
查詢的數據是用戶網站瀏覽數據，包含用戶ID、登錄天數、UV、PV等字段，需要查詢登錄天數、UV、PV均大于中位數的用戶
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具體代碼：
SELECT UserID
FROM UserWebsiteData
WHERE LoginDays > (SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY LoginDays) FROM UserWebsiteData)
AND UV > (SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY UV) FROM UserWebsiteData)
AND PV > (SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY PV) FROM UserWebsiteData);
確實沒有什么毛病，雖然是邏輯較為簡單的查詢，但是代碼數量卻不少，對于這種耗費體力的SQL查詢使用能很好的解決。
優化SQL查詢語句
很多SQL新手寫代碼不考慮查詢性能，導致查詢速度非常慢，如果是自己使用還好，要是放到調度里則會浪費資源。
可能幫你優化SQL查詢代碼，以下是示例代碼，使用了子查詢，看看如何優化
SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name = 'chackca');
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給出兩條建議，一是使用INNE，二是為相關列添加索引，可以加速查詢。
懂SQL的人基本都會使用這兩個方法去優化查詢，給出的建議還是非常中肯的。
結論
上面只講到輔助編程的冰山一角，可以幫助你高效編程，大大節省代碼時間和提升代碼質量，我覺得是可以好好去利用的。
用好比你去上什么編程課程要有用百倍，它比市面上很多編程老師要厲害的多。
后面我會繼續分享輔助編程實現一些自動化的場景，比如：
你如果有什么心得也可以在評論區秀一下
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