1.2 用ChatGPT學Python

ChatGPT的能力遠不止對于語言文字的處理，它甚至可以對代碼進行理解和生成，這依賴于它豐富的知識庫和背后強大的神經網絡系統。

本節中，我們將帶領大家一起用ChatGPT來輔助Python編程的學習。

1.2.1講解知識點

使用ChatGPT輔助Python學習最直接的方式，就是對知識點進行講解，具體示例如下。

提問：介紹一下Python中的math模塊。

ChatGPT:

在 Python 中，math 模塊是一個內置的數學函數庫，提供了許多用于數學計算的函數和常量。通過導入 math 模塊，我們可以輕松地進行數學計算，從而方便地處理數字數據。

下面是 math 模塊中一些常用的函數和常量。

1．數學函數

sqrt(x)：求平方根。

pow(x, y)：求 x 的 y 次冪。

exp(x)：求 e 的 x 次冪。

log(x)：求 x 的自然對數。

log10(x)：求 x 的以 10 為底的對數。

sin(x)：求 x 的正弦值。

cos(x)：求 x 的余弦值。

tan(x)：求 x 的正切值。

2．常量

pi：圓周率，約等于 3.141592653589793。

e：自然常數，約等于 2.718281828459045。

除了上述常用的數學函數和常量，math 模塊還提供了一些其他的數學計算函數，如三角函數、雙曲函數、數值取整、小數舍入等。這些函數可以在需要進行數學計算的時候使用。

需要注意的是，在使用 math 模塊中的函數時，需要先導入模塊?？梢允褂靡韵抡Z句導入math模塊。

使用math模塊中的函數時，需要在函數名前添加模塊名。如：

這個語句將返回2.0，即4的平方根。

此外，math模塊還提供了許多用于數學計算的輔助函數。例如：

ceil(x)：返回不小于x的最小整數。

floor(x)：返回不大于x的最大整數。

fabs(x)：返回x的絕對值。

gcd(a, b)：返回a和b的最大公約數。

factorial(x)：返回x的階乘。

下面是一些使用math模塊的例子。

上述代碼將輸出以下結果：

28.274333882308138

0.49999999999999994

4

3.14

從上面的例子中，我們可以看到 math 模塊在數學計算中的廣泛應用。通過使用 math 模塊中提供的函數和常量，我們可以輕松地進行各種數學計算，從而更加高效地處理數字數據。

提問：Python中的局部變量和全局變量有什么區別？

ChatGPT:

在Python中，變量可以分為兩種類型：局部變量和全局變量。它們之間的主要區別在于作用域和生命周期不同。

1．局部變量

局部變量是定義在函數內部的變量，它們的作用域僅限于函數內部。在函數執行完畢后，這些變量就會被銷毀，因此它們的生命周期只存在于函數的執行期間。

在函數內部，局部變量可以使用賦值語句來進行定義和修改。如果函數中使用了與全局變量同名的局部變量，則在函數內部使用的是局部變量，而不是全局變量。例如：

上述代碼將輸出以下結果：

局部變量X的值為：20

全局變量x的值為：10

可以看到，函數內部定義的x是局部變量，只在函數內部生效，不影響全局變量x的值。

2．全局變量

全局變量是定義在函數外部的變量，它們的作用域是整個程序。在整個程序執行期間，全局變量都可以被訪問和修改。

在函數內部，如果要修改全局變量的值，需要使用 global 關鍵字進行聲明。例如：

上述代碼將輸出以下結果：

全局變量x的值為：20

全局變量x的值為：20

可以看到，使用global關鍵字聲明的x是全局變量，函數內部對x的修改也會影響到全局變量x的值。

總的來說，局部變量和全局變量的主要區別在于它們的作用域和生命周期。在函數內部，優先使用局部變量；如果需要訪問和修改全局變量的值，需要使用global關鍵字進行聲明。

上文通過對Python中的模塊介紹和概念講解展示了ChatGPT在學習中的作用。對于基礎知識點的講解，ChatGPT是完全可以勝任的，但也要留意其回答中偶爾會存在一些錯漏。

1.2.2 編寫代碼示例

除了講解知識點，還可以直接讓ChatGPT提供示例代碼片段進行學習，具體示例如下。

提問：寫一段Python代碼，實現控制臺下的“石頭剪刀布”游戲。

ChatGPT:

好的，以下是一個簡單的 Python 代碼實現控制臺下的“石頭剪刀布”游戲。

運行代碼后，玩家可以輸入“石頭”“剪刀”“布”進行游戲，也可以輸入“q”退出游戲。在每次游戲結束后，會輸出計算機的選擇和勝負結果。

把代碼復制到編輯器中運行，可以發現代碼運行正常，效果如圖1-6所示。

用類似的方法可以讓ChatGPT撰寫Python各知識點的示例，以幫助我們加深理解。不過有的時候ChatGPT生成的代碼不完全符合我們的預期，需要調整提示詞并多次嘗試。

1.2.3 調試debug

利用 ChatGPT 還可以對程序代碼進行debug調試，具體示例如下。

我們先準備一段代碼，其作用是刪除列表中的偶數。

然而以上代碼的運行結果卻和我們的預期不符，列表中仍然含有偶數4和6，如圖1-7所示。

把這段代碼發給ChatGPT，看看它怎么說。

提問：

ChatGPT:

在Python中，修改一個列表的同時進行迭代操作可能會導致意外的結果。這是因為當你從一個列表中刪除元素時，其他元素的索引會發生變化，從而可能導致一些元素被跳過或多次處理。

在上面的代碼中，當程序刪除一個偶數元素時，該元素后面的元素索引都會提前1位，這使得它后面一個元素的位置變成了它原本的位置，從而跳過了循環的下一次迭代。如果它后面的元素也是偶數，那么這個元素就不會被刪除。

因此，上面的代碼可能會導致意外的結果。如果要刪除列表中的偶數元素，可以使用列表推導式或filter函數來實現。

這些方法會創建一個新的列表，而不會修改原始列表。

可以看出，ChatGPT準確指出了代碼中的問題，并且給出了兩種替代寫法。代碼運行效果如圖1-8所示。

在實際使用中，ChatGPT未必每次都能給出準確的修改方案，但可以在一定程度上幫助學習者打開思路，定位問題所在。

1.2.4 生成測試數據

除了直接讓ChatGPT編寫代碼，我們也可以讓它生成一些開發中使用的測試數據。

提問：生成一組測試用的用戶數據，以JSON形式給出。

ChatGPT:

以下是一個測試用的用戶數據，以JSON形式給出。

此數據集包含了三個用戶的信息，包括他們的ID、用戶名、電子郵箱地址、年齡、性別和地址。地址信息是嵌套在每個用戶對象中的一個對象，包括街道地址、城市、州和郵政編碼。這些信息可以用于測試Web應用程序或API的功能。

如果對數據內容或格式不滿意，可以讓ChatGPT做進一步修改。

提問：數據中的 username 有重復的姓“doe”，不要重復的，另外增加手機號信息。

ChatGPT:

以下是更新后的測試用的用戶數據，以JSON形式給出。

此數據集包含了三個用戶的信息，包括他們的ID、用戶名、電子郵箱地址、手機號、年齡、性別和地址?，F在每個用戶都具有唯一的用戶名和電子郵箱地址。手機號信息是新添加的，用于測試包含手機號信息的功能。地址信息仍然是嵌套在每個用戶對象中的一個對象，包括街道地址、城市、州和郵政編碼。

提問：將上面的數據轉換成XML格式。

ChatGPT:

以下是將測試用的用戶數據轉換成XML格式的結果。

XML格式的數據使用標簽來表示每個元素，如 <users> 表示用戶列表，<user> 表示一個用戶，然后用標簽包含每個用戶的詳細信息，如 <id> 表示用戶的ID,<username> 表示用戶名，以此類推。地址信息仍然是嵌套在每個用戶對象中的一個元素，使用 <address> 表示。

從上述問答中可以看出，借助ChatGPT可以很輕松地生成各種標準格式的數據，這在開發中可以大大節省時間。

通過上述幾個例子我們能體會到，ChatGPT可以在學習Python的過程中起到很大的輔助作用，相當于有了一個專屬的智能助教，從而讓學習者事半功倍。