Pengembang perisian dan jurutera sentiasa mencari pendekatan untuk memperkemaskan aliran kerja, mengendalikan cabaran-cabaran, dan menulis kod dengan berkesan. Bayangkan mempunyai pembantu bijaksana yang menyediakan ketulan kod, membantu dalam proses penyelesaian masalah dan penemuan ralat, menjawab soalan teknikal, dan menawarkan pandangan. Inilah bagaimana ChatGPT sedang mengubah cara pengembang bekerja.

Dalam artikel ini, kita akan meneroka bagaimana ChatGPT dapat meningkatkan produktiviti dan kepakaran anda sebagai pengembang perisian dengan menghasilkan ketulan kod untuk meningkatkan pembangunan. Ia membantu dalam penyelesaian masalah dan penemuan ralat, menjawab soalan teknikal dengan tepat, dan mencadangkan amalan terbaik untuk kejuruteraan perisian.

Ketulan Kod

Ketulan kod adalah kod-kod kecil yang boleh digunakan semula dan melaksanakan tugas-tugas tertentu. Mereka adalah templat yang boleh dimasukkan dengan cepat oleh pengembang ke dalam projek mereka, menjimatkan usaha dan masa. Ketulan kod boleh berkisar dari baris kod ringkas hingga blok kod yang lebih kompleks, bergantung kepada cabaran yang dihadapi. Pada amnya, mereka biasanya direka untuk mengatasi cabaran rutin, dan pengembang dapat mengelakkan daripada menulis kod dari awal dengan memanfaatkan penyelesaian yang telah terbukti dan diperbaiki seiring masa.

Ketulan ini boleh ditulis dalam pelbagai bahasa pengaturcaraan dan meliputi pelbagai bidang seperti pembangunan web, pembangunan aplikasi mudah alih, analisis data, dan pembelajaran mesin. Mereka boleh dikongsi di dalam komuniti pengembangan, perpustakaan, dan persekitaran pengembangan bersepadu (IDE) untuk memudahkan perkongsian kod dan kerjasama.

Manfaat Utama Ketulan

1. Ketulan kod mempunyai pelbagai manfaat dalam pembangunan perisian. Mereka membolehkan pengembang meningkatkan produktiviti mereka dengan mengurangkan masa yang dihabiskan untuk aktiviti pengkodan yang berulang. Pengembang boleh memasukkan ketulan yang diperlukan, mengeditnya mengikut keperluan, dan memberi tumpuan kepada ciri-ciri unik projek mereka. Ini menghasilkan kitaran pembangunan dan iterasi yang lebih pendek.
2. Mereka juga menggalakkan konsistensi dalam gaya pengkodan dan pematuhan terhadap amalan terbaik. Ketulan yang dicipta oleh pengembang berpengalaman sering mencerminkan konvensyen dan standard yang telah terbukti, memastikan keseragaman dan keterbacaan kod. Konsistensi meningkatkan kebolehmaintenan kod dan memudahkan kerjasama antara ahli pasukan.
3. Pengembang boleh mempelajari dan menganalisis ketulan untuk mendapatkan pandangan tentang teknik pengkodan yang berkesan, ungkapan idiomatik, atau penyelesaian inovatif untuk masalah umum. Dengan meneroka ketulan, pengembang memperluas pengetahuan mereka dan terus meningkatkan kemahiran pengkodan mereka.

Bagaimana ChatGPT Menjana Ketulan Kod

ChatGPT menggunakan model bahasa luasnya untuk menjana ketulan kod berdasarkan konteks dan keperluan yang diberikan. Melalui proses latihannya, yang melibatkan pendedahan kepada pelbagai pengetahuan berkaitan kod, ChatGPT telah belajar untuk memahami konsep pengaturcaraan, sintaks, dan corak kod yang lazim. Set data latihan untuk ChatGPT merangkumi jumlah kod yang banyak daripada pelbagai bahasa pengaturcaraan, rangka kerja, dan perpustakaan. Pendedahan ini membolehkan ChatGPT memahami struktur dan semantik kod, memungkinkannya menghasilkan ketulan yang sejajar dengan fungsi yang diinginkan.

Apabila menjana ketulan kod, ChatGPT bergantung pada konteks yang diberikan oleh pengembang. Dengan memahami pernyataan masalah atau tugas yang dihadapi, ChatGPT dapat menghasilkan ketulan yang menepati keperluan khusus. Pengembang boleh menyediakan maklumat yang relevan, seperti bahasa pengaturcaraan, fungsi yang diingini, atau sekatan tertentu, untuk membimbing proses penjanaan ketulan oleh ChatGPT. Keupayaan ChatGPT untuk menjana ketulan kod tidak terhad kepada tugas-tugas mudah. Ia mampu mengendalikan skenario yang lebih kompleks, seperti mengintegrasikan beberapa API, melaksanakan algoritma rumit, atau bekerja dengan struktur data yang canggih. Melalui pemahaman dan keupayaan generasinya dalam bahasa, ChatGPT dapat membantu pengembang menangani pelbagai cabaran pengkodan.

Penting untuk diingat bahawa walaupun ChatGPT terampil dalam menjana ketulan kod, ia tidak infalibel. Seperti mana-mana alat AI, mengkaji semula dan mengesahkan ketulan yang dihasilkan adalah penting untuk memastikan kebetulan, kecekapan, dan pematuhan terhadap keperluan projek. Pengawasan dan kepakaran manusia tetap penting dalam proses pembangunan, terutamanya untuk kod yang penting atau sensitif dari segi keselamatan.

Contoh-contoh Potongan Kod untuk Tugas-Tugas Biasa

Potongan kod sangat serbaguna dan boleh membantu para pembangun dalam pelbagai domain dan tugas pengaturcaraan. Mari jelajahi beberapa contoh potongan kod untuk tugas-tugas pengaturcaraan yang biasa:

Contoh Mesej

1. Tajuk untuk menjana nombor atau rentetan rawak: "Anda sedang bekerja pada projek Python dan perlu menjana integer rawak antara julat yang diberikan. Tulis potongan kod menggunakan modul 'random' untuk menyelesaikan tugas ini. Pertimbangkan untuk mengimport modul yang diperlukan, menentukan julat, dan menggunakan fungsi yang sesuai untuk menjana integer rawak. Uji potongan kod anda dengan julat yang berbeza untuk mengesahkan fungsinya."
2. Tajuk untuk merangkai dan memanipulasi data JSON: "Bayangkan anda mempunyai rentetan JSON yang perlu dirangkai menjadi objek dalam Java. Tulis potongan kod menggunakan pustaka 'Gson' untuk menyelesaikan tugas ini. Import kelas yang diperlukan, cipta objek 'Gson', dan gunakan kaedahnya untuk merangkai rentetan JSON menjadi jenis objek yang dikehendaki. Berikan contoh rentetan JSON dan struktur kelas yang dijangkakan bagi objek tersebut. Uji potongan kod anda dengan merangkai rentetan JSON dan mengakses propertinya."
3. Tajuk untuk melaksanakan algoritma biasa (penyusunan, carian, dll.): "Anda sedang bekerja pada projek C++ dan perlu melaksanakan algoritma penyusunan gelembung untuk menyusun satu jajaran integer. Tulis potongan kod yang menentukan fungsi untuk melaksanakan penyusunan gelembung. Pertimbangkan untuk menggunakan loop bersarang dan fungsi 'swap' untuk membandingkan dan menukar elemen. Uji potongan kod anda dengan menyusun satu jajaran integer contoh dan mengesahkan susunan yang betul. Terangkan kompleksiti masa algoritma penyusunan gelembung dan bincangkan kelemahan dalam prestasinya."

Hasilnya:

1. Menjana nombor atau rentetan rawak:

• Integer rawak antara julat dalam Python: import random; random.randint(mula, akhir)
• Rentetan alfanumerik rawak dengan panjang tertentu dalam JavaScript: Math.random().toString(36).substring(2, panjang + 2)

2. Merangkai dan memanipulasi data JSON:

• Merangkai rentetan JSON menjadi objek dalam Java: import com.google.gson.Gson; Gson gson = new Gson(); YourObject obj = gson.fromJson(rentetanJSON, YourObject.class);
  • Memodifikasi data JSON dalam Python: import json; data = json.loads(rentetanJSON); data['kunci'] = 'nilai baru'; jsonDiubahsuai = json.dumps(data)

3. Melaksanakan algoritma biasa (penyusunan, carian, dll.):

• Penyusunan gelembung dalam C++:
• 

void penyusunanGelembung(int arr[], int n) {

for (int i = 0; i < n - 1; i++) {

for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {

if (arr[j] > arr[j + 1]) {

swap(arr[j], arr[j + 1]);

}

}

}

}

• Carian binari dalam Python:

def carianBinari(arr, sasaran):

rendah, tinggi = 0, len(arr) - 1

while rendah <= tinggi:

tengah = (rendah + tinggi) // 2

if arr[tengah] == sasaran:

return tengah

elif

Lebih Banyak Contoh

Mari kita minta ChatGPT menghasilkan 5 lagi contoh tambahan.

Penerangan ChatGPT:

Tulis 5 tugas umum lain yang saya boleh hasilkan fragmen kod untuknya.

Hasil:

Tentu! Berikut adalah lima tugas umum baru di mana anda boleh menghasilkan fragmen kod:

Mengesahkan alamat emel:

"Anda sedang membangunkan aplikasi web dan perlu mengesahkan alamat emel yang dimasukkan oleh pengguna. Hasilkan fragmen kod dalam bahasa pengaturcaraan pilihan anda yang melakukan pengesahan alamat emel. Pertimbangkan menggunakan ungkapan biasa atau fungsi perpustakaan bawaan untuk memeriksa sama ada alamat emel mengikut format yang betul. Uji fragmen anda dengan pelbagai alamat emel, termasuk yang sah dan tidak sah, untuk memastikan pengesahan yang tepat."

Hasil:

import re

def validate_email(email):

pattern = r'^[\w.-]+@[\w.-]+.\w+$'

if re.match(pattern, email):

return True

else:

return False

# Ujian pengesahan emel

email_addresses = [

'john.doe@example.com',

'jane@company',

'info@domain.com',

'user@123.45.67.89',

'Invalid.email',

'missing@domain',

]

for email in email_addresses:

if validate_email(email):

print(f"{email} merupakan alamat emel yang sah.")

else:

print(f"{email} merupakan alamat emel yang tidak sah.")

Dalam contoh kod ini, fungsi validate_email mengambil alamat emel sebagai input dan menggunakan fungsi re.match dari modul re untuk memeriksa sama ada alamat emel sepadan dengan corak ungkapan biasa yang diberikan. Corak ungkapan biasa r'^[\w.-]+@[\w.-]+.\w+$' adalah corak umum untuk mengesahkan alamat emel dan memeriksa kehadiran satu atau lebih aksara perkataan, diikuti oleh simbol '@', diikuti oleh satu atau lebih aksara perkataan, titik, dan satu atau lebih aksara perkataan pada akhirnya.

Anda boleh menguji kod ini dengan menyediakan pelbagai alamat emel dalam senarai email_addresses. Kod ini akan berulang melalui senarai dan mencetak sama ada setiap alamat emel adalah sah atau tidak sah.

Sila ambil perhatian bahawa pengesahan alamat emel boleh menjadi tugas yang kompleks, dan contoh kod ini menyediakan pendekatan pengesahan asas menggunakan ungkapan biasa. Bergantung kepada keperluan khusus anda, anda mungkin perlu mempertimbangkan peraturan pengesahan tambahan atau menggunakan teknik pengesahan emel yang lebih canggih.

Mengira faktorial sesuatu nombor:

"Dalam projek pengiraan matematik, anda perlu mengira faktorial sesuatu nombor yang diberikan. Cipta satu fragmen kod yang menentukan fungsi untuk mengira faktorial. Pertimbangkan menggunakan gelung (loop) atau rekursi untuk melaksanakan pengiraan faktorial. Uji fragmen kod anda dengan memberikan nombor input yang berbeza dan pastikan ia mengira faktorial dengan betul."

Hasil:

Berikut adalah fragmen kod contoh dalam Python yang mengira faktorial sesuatu nombor menggunakan rekursi:

Dalam fragmen kod ini, fungsi faktorial_recursive mengira faktorial sesuatu nombor n dengan menggunakan rekursi. Keadaan pangkalan adalah apabila n sama dengan 0, di mana fungsi tersebut mengembalikan nilai 1. Selain itu, ia memanggil dirinya secara berulang dengan n - 1 dan mengalikannya dengan n untuk mengira faktorial.

Anda boleh menguji fragmen kod ini dengan memberikan nombor input yang berbeza dalam senarai numbers. Kod akan mengulangi senarai tersebut, mengira faktorial setiap nombor menggunakan fungsi factorial_recursive, dan mencetak hasilnya.

Sebagai alternatif, jika anda lebih suka mengira faktorial menggunakan gelung, berikut adalah contoh fragmen kod:

Dalam versi ini, fungsi factorial_iterative mengira faktorial sesuatu nombor n menggunakan gelung. Ia memulakan hasil kepada 1 dan mengulang dari 1 hingga n, mengalikan setiap nombor dengan hasil untuk mengira faktorial.

Kedua-dua fragmen kod ini akan mengira faktorial nombor input yang diberikan dengan betul.

Memeriksa sama ada sesuatu rentetan merupakan palindrom:

"Anda ingin menentukan sama ada sesuatu rentetan yang diberikan adalah palindrom, bermaksud ianya boleh dibaca sama ada dari depan atau belakang dengan sama. Cipta satu fragmen kod yang memeriksa sama ada sesuatu rentetan adalah palindrom atau tidak. Pertimbangkan untuk mengendalikan huruf besar dan kecil serta mengabaikan karakter bukan alfanumerik. Uji fragmen kod anda dengan pelbagai rentetan, sama ada yang bersifat palindrom atau bukan, untuk mengesahkan kebolehpercayaannya."

Hasil:

Berikut adalah contoh fragmen kod dalam Python yang memeriksa sama ada sesuatu rentetan adalah palindrom:

Dalam fragmen kod ini, fungsi is_palindrome mengambil rentetan sebagai input dan melakukan langkah-langkah berikut:

Ia mengeluarkan karakter bukan alfanumerik daripada rentetan menggunakan fungsi re.sub dan ungkapan beraturan.

Ia menukar rentetan yang telah dibersihkan kepada huruf kecil.

Ia memeriksa sama ada rentetan yang telah dibersihkan adalah sama dengan rentetan yang telah dibalikkan (clean_string[::-1]).

Jika kedua-duanya adalah sama, fungsi ini mengembalikan nilai True, menunjukkan bahawa rentetan tersebut adalah palindrom.

Jika kedua-duanya tidak sama, fungsi ini mengembalikan nilai False, menunjukkan bahawa rentetan tersebut bukan palindrom.

Anda boleh menguji fragmen kod ini dengan memberikan rentetan berbeza dalam senarai strings. Kod ini akan mengulangi senarai tersebut, memeriksa setiap rentetan menggunakan fungsi is_palindrome, dan mencetak sama ada setiap rentetan adalah palindrom atau tidak.

Fragmen kod ini mengendalikan huruf besar dan kecil dengan menukar rentetan kepada huruf kecil sebelum dibandingkan. Ia juga mengabaikan karakter bukan alfanumerik, seperti ruang atau tanda baca, dengan mengeluarkannya daripada rentetan sebelum memeriksa ciri palindrom.

Harap maklum bahawa fragmen kod ini mengandaikan karakter ASCII dan mungkin memerlukan penyesuaian jika digunakan dengan rentetan yang mengandungi karakter lain.

Menukar rentetan kepada huruf besar mula setiap perkataan:

"Dalam tugas pemprosesan teks, anda perlu menukar rentetan yang diberikan kepada huruf besar mula setiap perkataan, di mana huruf pertama setiap perkataan dihurufkan besar. Hasilkan beberapa kod yang mengambil rentetan sebagai input dan menukarkannya kepada huruf besar mula setiap perkataan. Pertimbangkan untuk mengendalikan pemisah perkataan yang berbeza, seperti ruang atau tanda baca. Uji kod anda dengan beberapa rentetan input yang berbeza untuk memastikan pengubahan huruf besar mula setiap perkataan berfungsi dengan tepat."

Mencari elemen maksimum dalam sebuah array:

"Anda mempunyai sebuah array nombor dan perlu mencari elemen maksimum di dalamnya. Hasilkan beberapa kod yang mengiterasi melalui array dan mengenal pasti nilai maksimum. Pertimbangkan untuk menggunakan gelung atau fungsi array bawaan untuk melaksanakan tugas ini. Uji kod anda dengan beberapa array yang berbeza, termasuk nombor positif dan negatif, untuk mengesahkan pengenalpastian yang betul terhadap elemen maksimum."

Anda dialu-alukan untuk memilih mana-mana tugas ini untuk menghasilkan kod-kod snippet atau menyesuaikannya mengikut keperluan khusus dan pilihan bahasa pengaturcaraan anda.

Nota: Kami memilih untuk tidak menulis hasil untuk 4 dan 5. Untuk melihat hasil, salin soalan-soalan dan tampal mereka ke dalam ChatGPT.

Kesimpulan

Artikel ini mengkaji bagaimana para pembangun perisian boleh mendapat manfaat daripada menggunakan kod-kod snippet dan menggabungkan ChatGPT ke dalam kaedah pembangunan mereka. Kod-kod snippet adalah penyelesaian siap pakai untuk tugas-tugas pengaturcaraan yang biasa yang menjimatkan masa dan mengurangkan kesilapan. Pembangun boleh mempermudah operasi mereka dengan mendapatkan kod-kod snippet yang disesuaikan untuk aktiviti tertentu berkat keupayaan ChatGPT untuk menghasilkan kod-kod snippet yang dipersonalisasi. Artikel ini merangkumi sampel kod untuk tugas-tugas seperti menghasilkan nombor rawak, membaca data JSON, melaksanakan algoritma, mengesahkan alamat e-mel, mengira faktorial, dan memeriksa palindrom. Para pembangun boleh meningkatkan produktiviti, meningkatkan kualiti kod, dan memberi tumpuan lebih kepada bahagian utama projek pembangunan perisian mereka dengan mengintegrasikan kod-kod snippet dengan bimbingan ChatGPT.