这里我们准备让AI做一个稍微复杂一点任务，写一个前后应用，具体： 前台用html输入股票代码，后台通过akshare的接口程序获取该股票的实时价格，然后返回显示在html
我们先用AI对话看一下，AI会给我们什么编码建议 AI建议并不出乎我们意外，一个简单的flask应用即可，后续我们就要修改AI编程的主程序，实现以下几个功能 1 以正则表达式提取，python、html以及可能js程序 2 将这些程序安排在合适的位置，例如html就放在templates目录下，js放在static目录下，py程序放在server的程序下 3 考虑到不是一次可以生成，需要支持多个版本 因此对程序做出修改
from http import HTTPStatus
import dashscope
import re
from dashscope import Generation
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Role
import random
import time
# 存文件，按时间和随机数生成版本号
def saveCode(programmingName, content_list):
# 生成版本号
global code_file
now_time = time.strftime('%Y-%m-%d_%H:%M:%S', time.localtime())
i = random.randint(1, 100)
codeFile = ""
match programmingName:
case "python":
python_path = "/home/cfets/gitea/pyWebTest1/example/server/"
code_file = python_path + "pyTest_" + now_time + '_' + str(i) + ".py"
case "html":
html_path = "/home/cfets/gitea/pyWebTest1/example/templates/"
code_file = html_path + "htmlTest_" + now_time + '_' + str(i) + ".html"
case "javascript":
js_path = "/home/cfets/gitea/pyWebTest1/example/static/"
code_file = js_path + "script_" + now_time + '_' + str(i) + ".js"
# 保存至文件
if code_file != "":
try:
content=content_list[0]
with open(code_file, 'w') as f:
f.write(content)
except Exception as e:
print('Error: %s' % e)
# 正则提取py、html和js文件
def extractCode(replyMessages):
# i = random.randint(1, 1000)
python_content = re.findall(r'```python(.*?)```', replyMessages, re.DOTALL)
saveCode("python", python_content)
html_content = re.findall(r'```html(.*?)```', replyMessages, re.DOTALL)
saveCode("html", html_content)
js_content = re.findall(r'```javascript(.*?)```', replyMessages, re.DOTALL)
saveCode("javascript", js_content)
# AI对话
def conversation_mutual():
messages = []
while True:
message = input('user:')
messages.append({'role': Role.USER, 'content': message})
whole_message = ''
responses = Generation.call(Generation.Models.qwen_max, messages=messages, result_format='message', stream=True,
incremental_output=True)
print('system:', end='')
for response in responses:
if response.status_code == HTTPStatus.OK:
whole_message += response.output.choices[0]['message']['content']
print(response.output.choices[0]['message']['content'], end='')
else:
print('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s' % (
response.request_id, response.status_code,
response.code, response.message
))
print('\n')
# 触发存储
extractCode(whole_message)
print()
messages.append({'role': 'assistant', 'content': whole_message})
if __name__ == '__main__':
conversation_mutual()
在项目中建一个子项目example，作为flask的文件夹，server，static和templates文件分别对应到AI给出代码提取的文件夹 现在可以尝试一下，回到一开始AI对话，我们仔细看，就会发现AI生成的代码，有不少缺陷，仅列举比较严重的错误 1） 比如后端py程序，倾向于按代码（symble值）获取代码，但我们知道akshare库接口不支持这种方式，需要获得全部行情后再按代码筛选 2） 比如直接运行本地的html会出现跨域的问题，需要在server端运行html，flask需要补充一个跳转
所以，给到AI的需求要比较准确、完整，有可能还需要限制技术路径。 然后执行上述程序，我们给出的需求是 请使用python开发web程序，前端html支持输入股票代码，后端程序利用最新akshare库东财市场数据接口获取全市场行情，然后筛选获取前端输入股票代码的最新价，反显给前端，并且能够通过localhost:5000/index的方式，跳转访问前台网页
看看AI编程的效果
看一下编码的效果：
落地后的python 落地后的html 效果还可以，python存在一些问题，返回值应该是中文而不是英文，我们尝试让AI纠正一下
于是告知AI： stock_df = ak.stock_zh_a_spot_em() 返回值是中文，请修改这部分 我们看看效果 AI修改了刚才的错误，但是同时AI又把HTML生成了一遍，有点画蛇添足 但不管怎么样，获得了相对正确的代码。 我们看看第二次落地代码 这是python（看名字的版本时间） 这是html 尝试执行，我们手工把python程序改成flaskServer.py 放到example子项目的根目录，再把html文件改成index.html，仍然放在templates目录下
先启动flask 然后在浏览器输入 localhost:5000/ 跳转到页面，在输入600031,可以看到其最新价格13.75 至此我们可以总结一下： AI编码并不是是个绣花枕头，也并不是传统编码方式的一个延续（通过IDE拖拉拽改补），而是可以把文字定义的需求，转化为用户想要的代码，甚至是帮助用户搭一个简单框架。
同时，AI编码并不能取代程序员，而是程序员工作方式和重点会有所改变，就像汽车取代马车，交通工具和相关技术的升级，但并不使得人类进入玄学的领域…
但是仅仅是初体验，还有许多问题要解决，比如对基本相似的输入，AI给出的结果并不稳定，其次到目前位置还不能摆脱，全模式转换，也就是针对一个需求，每次几乎前后台一起生成，尚且不支持，补充需求，对指定文件实现局部修改等等…
当然这并不是不能做到，后面我们会尝试，让AI对特定文件实现特定需求的编码实现，比如在现有前后台应用增加一个功能，而不涉及代码基本不变…
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