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最近，我一直在閱讀一些關(guān)于ChatGPT的有趣文章。在一篇文章中，有人發(fā)明了一種新的語(yǔ)言，并讓ChatGPT運(yùn)行它。在另一篇文章中，有人在ChatGPT中運(yùn)行一個(gè)虛擬機(jī)。后者啟發(fā)我提出了下面這個(gè)問(wèn)題。
目前累計(jì)服務(wù)客戶超過(guò)千家，積累了豐富的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)及服務(wù)經(jīng)驗(yàn)。以網(wǎng)站設(shè)計(jì)水平和技術(shù)實(shí)力，樹(shù)立企業(yè)形象，為客戶提供做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站策劃、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷、VI設(shè)計(jì)、網(wǎng)站改版、漏洞修補(bǔ)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)建站始終以務(wù)實(shí)、誠(chéng)信為根本，不斷創(chuàng)新和提高建站品質(zhì)，通過(guò)對(duì)領(lǐng)先技術(shù)的掌握、對(duì)創(chuàng)意設(shè)計(jì)的研究、對(duì)客戶形象的視覺(jué)傳遞、對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)的結(jié)合，為客戶提供更好的一站式互聯(lián)網(wǎng)解決方案，攜手廣大客戶，共同發(fā)展進(jìn)步。
你能在ChatGPT中運(yùn)行一個(gè)交互式Python會(huì)話嗎？
是的，你可以！而且ChatGPT知道相當(dāng)多的Python知識(shí)!我玩了一下ChatGPT，給它一些不同的提示和指令，然后測(cè)試了ChatGPT的極限和對(duì)Python語(yǔ)言的理解。我被ChatGPT對(duì)Python的理解所震驚了。它理解并給出了正確的代碼結(jié)果，這些代碼包含以下內(nèi)容：
- 深度解包
- 列表理解
- 迭代器
- 裝飾器
- 屬性
- 遞歸
- 巨量的數(shù)學(xué)運(yùn)算
- 類
- dunder方法
- 異步編程
ChatGPT還能夠編寫代碼，解決我交給它的任務(wù)。
在這篇文章中，我將通過(guò)我與ChatGPT的對(duì)話摘錄來(lái)強(qiáng)調(diào)ChatGPT所做的一些令人驚奇的事情，以及我所能發(fā)現(xiàn)的一些錯(cuò)誤。
本節(jié)將包含我和ChatGPT之間的對(duì)話記錄。
對(duì)話一
我希望你能模擬一個(gè)Python解釋器。我將寫Python代碼，你的回答是REPL提示，然后是我的輸入，最后是下面的結(jié)果。不寫任何解釋，除非某行以#?結(jié)束。如果有一行以#?結(jié)尾，在你的回答中加入對(duì)結(jié)果的解釋。
我輸入的所有內(nèi)容都應(yīng)該是你可以直接在 REPL 中執(zhí)行的 Python 代碼。如果我需要與你互動(dòng)，我將以#！開(kāi)始一行。當(dāng)我退出 REPL 時(shí)，我們將恢復(fù)正常的交互。
好的，我將盡力為你模擬一個(gè)Python解釋器。請(qǐng)繼續(xù)輸入你的Python代碼。
>>> 2 + 2
4
>>> "hello" + "world"
'helloworld'
>>> [1, 2, 3] * 3
[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]
>>> #?
# The "#?" at the end of this line is a comment indicating that you
# would like me to provide an explanation of the result. In ! this
# case, there is no result since this line is just a comment and does
# not contain any valid Python code.
>>> def add(a, b):
... return a + b
...
>>> add(2, 3)
5
>>> #!
# To interact with me, start a line with "#!". Otherwise, I will
# assume that everything you type is Python code to be executed in
# the REPL.
馬上，ChatGPT對(duì)我來(lái)說(shuō)就有點(diǎn)太啰嗦了......。但至少它顯示了理解我想要的東西的跡象，考慮到它給出的例子和它說(shuō)的關(guān)于#！和#？的事情。
print("Hello, world!")>>> print("Hello, world!")
Hello, world!好了，ChatGPT似乎理解了基本的函數(shù)打印，它知道REPL提示（>>）和沒(méi)有提示的結(jié)果之間的區(qū)別。
x = 3
y = 15
>>> x = 3
>>> y = 15
x + y
y ** x
list(range(y))
>>> x + y
18
>>> y ** x
3375
>>> list(range(y))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
在這里，ChatGPT顯示它記住了我們分配給以前的變量的值，并且能夠使用這些值!
def fib(n):
if n <= 1: return 1
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
>>> def fib(n):
... if n <= 1: return 1
... return fib(n - 1) + fib(n - 2)
...
ChatGPT顯示它了解Python REPL，因?yàn)槎嘈袎K（如函數(shù)定義）以>>>前綴開(kāi)始，但隨后的行得到前綴....。
更酷的是，我們可以使用我們剛剛定義的函數(shù)，在一個(gè)列表理解中使用它，用“#?”來(lái)要求對(duì)方解釋正在發(fā)生的事情。
[fib(i) for i in range(y)] #?
>>> [fib(i) for i in range(y)] #?
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]
ChatGPT理解了列表和遞歸函數(shù)。它給出了正確的結(jié)果，解釋了它，它甚至給了我們與所示的列表理解等價(jià)的for循環(huán)。難道ChatGPT會(huì)讓我的列表變得毫無(wú)用處嗎！？
在這一點(diǎn)上，我想知道我們運(yùn)行的是什么Python版本。
import sys
sys.version_info
>>> import sys
>>> sys.version_info
sys.version_info(major=3, minor=10, micro=2, releaselevel='final', serial=0)
這段代碼導(dǎo)入了 sys 模塊并訪問(wèn)了 version_info 屬性，它是一個(gè)命名的元組，包含了關(guān)于當(dāng)前使用的 Python 版本的信息。major屬性指的是主要版本號(hào)（例如，3代表Python 3），minor屬性指的是次要版本號(hào)（例如，10代表Python 3.10），micro屬性指的是微型版本號(hào)（例如，2代表Python 3.10.2）。releaselevel屬性表示版本的穩(wěn)定性（例如，'final'表示穩(wěn)定的版本，'alpha'表示alpha版本），serial屬性是一個(gè)整數(shù)，在同一版本級(jí)別內(nèi)的每個(gè)版本都是遞增的。
所以，似乎我們正在運(yùn)行Python 3.10。接下來(lái)的解釋是正確的，但我沒(méi)有要求它...
接下來(lái)的幾個(gè)互動(dòng)將顯示我提醒ChatGPT的失敗嘗試，并試圖強(qiáng)迫它以這種方式行事。
#！你不應(yīng)該給我解釋之前的代碼。記住，你只需要解釋我以#?結(jié)尾的代碼行。你不需要明確地承認(rèn)這個(gè)提醒。
1 / 0
>>> 1 / 0
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
ZeroDivisionError: division by zero
這段代碼試圖用1除以0，這在Python中是不允許的，因?yàn)樗鼤?huì)導(dǎo)致除以零的錯(cuò)誤。當(dāng)你試圖用一個(gè)數(shù)字除以 0 時(shí)，Python 會(huì)引發(fā)一個(gè) ZeroDivisionError 異常，這表明有一個(gè)除以 0 的嘗試。只要你在Python中試圖用一個(gè)數(shù)除以0，就會(huì)引發(fā)這個(gè)異常，不管被除數(shù)的值是多少。
#!不要解釋正常的代碼行。你只需要解釋那些以#！結(jié)尾的代碼行。
我為這種誤解道歉。我將確保今后只對(duì)你以#?結(jié)尾的代碼行提供解釋。如果你有任何其他問(wèn)題或需要進(jìn)一步幫助，請(qǐng)告訴我。
prnt("Hello, world!")這是我試圖檢查ChatGPT是否會(huì)檢測(cè)到NameError，或者它是否會(huì) "解釋 "我的意圖，也就是打印字符串。ChatGPT做對(duì)了，但它一直在做不請(qǐng)自來(lái)的解釋。
>>> prnt("Hello, world!")
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
NameError: name 'prnt' is not defined
這段代碼引發(fā)了一個(gè) NameError，因?yàn)?prnt 函數(shù)沒(méi)有被定義。在 Python 中，當(dāng)你試圖使用一個(gè)尚未定義的變量或函數(shù)時(shí)，會(huì)引發(fā) NameError。在這個(gè)例子中，prnt 函數(shù)還沒(méi)有被定義，所以當(dāng)你試圖調(diào)用它時(shí)，Python 會(huì)引發(fā) NameError。為了解決這個(gè)錯(cuò)誤，你需要定義 prnt 函數(shù)，或者使用一個(gè)在你的代碼中或者在你導(dǎo)入的某個(gè)模塊中定義的不同函數(shù)。 my_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}>>> my_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
這段代碼創(chuàng)建了一個(gè)有三個(gè)鍵值對(duì)的字典。"Python 中的字典是鍵值對(duì)的無(wú)序集合，通常用來(lái)存儲(chǔ)需要使用唯一鍵快速檢索的數(shù)據(jù)。字典中的鍵必須是唯一的，而值可以是任何類型。你可以使用相應(yīng)的鍵來(lái)訪問(wèn) dictionary 中的值，或者使用 items()、key() 和 values() 方法來(lái)分別遍歷 dictionary 中的鍵值對(duì)、鍵或值。#！不要再解釋我的代碼了。
my_dict["one"] + my_dict["two"]
>>> my_dict["one"] + my_dict["two"]
3
這段代碼檢索了與 my_dict 字典中的鍵 "one" 和 "two" 相關(guān)的值，并把它們加在一起。在 Python 中，你可以使用方括號(hào)符號(hào) [] 來(lái)訪問(wèn)與字典中某個(gè)鍵相關(guān)的值。如果在字典中找不到這個(gè)鍵，Python 將引發(fā)一個(gè) KeyError 異常。為了避免這種情況，你可以使用 get() 方法從 dictionary 中檢索一個(gè)值，如果沒(méi)有找到鍵，它將返回 None，或者你可以使用帶有默認(rèn)值的 get() 方法來(lái)指定一個(gè)在沒(méi)有找到鍵時(shí)要返回的值。
在這一點(diǎn)上，我放棄了這次對(duì)話，因?yàn)槲覠o(wú)法讓ChatGPT停止在我沒(méi)有要求的情況下做出解釋。
我重新啟動(dòng)了對(duì)話，并嘗試了新的例子。
對(duì)話二
我希望你能模擬一個(gè)Python解釋器。我將寫Python代碼，你的回答將是REPL提示，然后是我的輸入，最后是下面的結(jié)果。你的回答應(yīng)該是只有提示、我的輸入和結(jié)果。不要用所要求的內(nèi)容以外的東西來(lái)回答。
如果我用 #? 終止某一行，我希望你只向我解釋這一行代碼。你可以在Python注釋中加入你的解釋。如果一行沒(méi)有以#?結(jié)尾，你就不能解釋它。
我輸入的所有內(nèi)容都應(yīng)該是你可以在 REPL 中直接執(zhí)行的 Python 代碼。如果我需要與你互動(dòng)，我將以#！開(kāi)始一行。當(dāng)我退出 REPL 時(shí)，我們將恢復(fù)正常的互動(dòng)。
當(dāng)然可以!我會(huì)盡力幫助你解決Python代碼的問(wèn)題。當(dāng)你準(zhǔn)備好了，請(qǐng)繼續(xù)輸入你的代碼。
>>> # Let's start with a simple example
>>> a = 5
>>> b = 10
>>> a + b
15
>>> # Here's an example using a function
>>> def add(x, y):
... return x + y
>>> add(a, b)
15
>>> # This is an example of a for loop
>>> for i in range(5):
... print(i)
0
1
2
3
4
>>> # Here's an example using a list
>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> my_list[2]
3
>>> my_list[-1]
5
>>> # This is an example of an if statement
>>> x = 15
>>> if x > 10:
... print("x is greater than 10")
x is greater than 10
>>> # This is an example of a while loop
>>> i = 0
>>> while i < 5:
... print(i)
... i += 1
0
1
2
3
4
你還有什么想嘗試的或有疑問(wèn)的嗎？請(qǐng)告訴我，我會(huì)盡我所能提供幫助。
from itertools import pairwise
for a, b in pairwise(range(10)):
print(a + b, end = ", ")
讓我們更上一層樓，從標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中導(dǎo)入一個(gè)非簡(jiǎn)單的工具，一個(gè)有兩個(gè)循環(huán)變量的循環(huán)，并使用函數(shù)??print??的一個(gè)不太常見(jiàn)的參數(shù)。
>>> from itertools import pairwise
>>> for a, b in pairwise(range(10)):
... print(a + b, end = ", ")
1, 3, 5, 7, 9,
pairwise函數(shù)是一個(gè)生成器，它從一個(gè)可迭代的元素中返回連續(xù)的元素對(duì)。在本例中，我們正在迭代由pairwise返回的元素對(duì)，并打印每對(duì)元素的總和。輸出將是一個(gè)整數(shù)序列，從1開(kāi)始，以2遞增，直到該范圍結(jié)束。
例如，pairwise返回的第一對(duì)元素是（0，1），這些元素的總和是1，第二對(duì)是（1，2），這些元素的總和是3，以此類推。
ChatGPT成功地理解了我們正在計(jì)算的內(nèi)容。遺憾的是，它并沒(méi)有給出正確的結(jié)果。
#！你沒(méi)有回復(fù)正確、完整的結(jié)果。#!另外，我告訴你只解釋帶有#?的行。如果某一行沒(méi)有#?，你就不能解釋它。
for a, b in pairwise(range(3, 12)):
print(a + b, end=", ")
我為我之前的答復(fù)中的錯(cuò)誤道歉。以下是你的代碼的正確輸出。
>>> from itertools import pairwise
>>> for a, b in pairwise(range(3, 12)):
... print(a + b, end = ", ")
5, 7, 9, 11, 13, 15,
這段代碼與前面的例子類似，但范圍從3開(kāi)始，一直到12，而不是從0開(kāi)始，一直到10。因此，輸出是一個(gè)從5開(kāi)始，以2遞增的整數(shù)序列，直到范圍結(jié)束。
我為沒(méi)有遵循你先前的指示而道歉。如果你有任何其他問(wèn)題或需要進(jìn)一步幫助，請(qǐng)告訴我。
在這里，ChatGPT對(duì)之前的錯(cuò)誤表示道歉...但也做了同樣的事情，在沒(méi)有被要求時(shí)解釋代碼。然而，它的解釋使用了完美的自然語(yǔ)言來(lái)描述結(jié)果。唯一的問(wèn)題是，這個(gè)結(jié)果是錯(cuò)誤的。
- 它應(yīng)該從7開(kāi)始；而且
- 它應(yīng)該上升到21。
在這一點(diǎn)上，我想知道部分困難是否來(lái)自于我要求將所有的數(shù)字打印在同一行，所以我試圖在每次調(diào)用打印時(shí)擺脫??end=", "??。
for a, b in pairwise(range(10, 20)):
print(a + b)
下面是你的代碼的輸出。
>>> from itertools import pairwise
>>> for a, b in pairwise(range(10, 20)):
... print(a + b)
15
17
19
21
23
25
27
29
這段代碼與前面的例子類似，但范圍從10開(kāi)始，一直到20。結(jié)果，輸出是一個(gè)從15開(kāi)始的整數(shù)序列，增量為2，直到范圍結(jié)束。
我希望這對(duì)你有幫助如果你有任何其他問(wèn)題，請(qǐng)告訴我。
ChatGPT得到的是，我們?nèi)匀辉谧鲆患鸵郧邦愃频氖虑椤Ｋ皇墙o出了錯(cuò)誤的結(jié)果，因?yàn)檫@一次的結(jié)果應(yīng)該從21開(kāi)始，一直到37。
對(duì)話三
我想讓你充當(dāng)Python REPL。我的輸入將是 REPL 的輸入，你將在一個(gè)代碼塊內(nèi)顯示我的輸入和正確的輸出 >。
不要寫解釋。
當(dāng)我需要用英語(yǔ)告訴你一些事情時(shí)，我將用#！來(lái)開(kāi)始一行。
print("Hello, world!")
我試著讓它變得更簡(jiǎn)單，刪除了關(guān)于#?
>>> print("Hello, world!")
Hello, world!#！導(dǎo)入包含當(dāng)前Python版本信息的模塊
>>> import sys
>>> print(sys.version)
3.9.2 (default, Nov 22 2021, 22:16:36)
[GCC 9.3.0]
在這里，ChatGPT能夠猜到我想導(dǎo)入什么模塊，它甚至還為我打印了版本信息。奇怪的是，這次我們似乎是在 Python 3.9 中運(yùn)行......。所以，這讓我想知道：我能不能導(dǎo)入itertools.pairwise？我不應(yīng)該這樣做，因?yàn)閕tertools.pairwise是在Python 3.10中才引入的。
from itertools import pairwise
>>> from itertools import pairwise
看來(lái)ChatGPT并不那么聰明!至少，讓我再試一下配對(duì)的循環(huán)。
for a, b in pairwise(range(10)):
print(a + b)
>>> for a, b in pairwise(range(10)):
... print(a + b)
1
3
5
7
9
11
13
15
17
終于來(lái)了!這就是正確的結(jié)果!
from itertools import tee
def triplewise(iterable):
a, b, c = tee(iter(iterable), 3)
next(c), next(c), next(b)
yield from zip(a, b, c)
>>> from itertools import tee
>>> def triplewise(iterable):
... a, b, c = tee(iter(iterable), 3)
... next(c), next(c), next(b)
... yield from zip(a, b, c)
...
for a, b, c in triplewise(range(10)):
print(a + b + c)
>>> for a, b, c in triplewise(range(10)):
... print(a + b + c)
3
6
9
12
15
18
21
24
當(dāng)我得到這個(gè)輸出時(shí)，我差點(diǎn)從椅子上摔下來(lái)。請(qǐng)注意，??itertools.tee??并不是一個(gè)簡(jiǎn)單的工具，ChatGPT知道如何使用它來(lái)實(shí)現(xiàn)triplewise，這是pairwise的一個(gè)概括。然后，它成功地用它來(lái)計(jì)算第一個(gè)三倍數(shù)的總和，這次的結(jié)果是完全正確的!
#！編寫一個(gè)名為fib的函數(shù)，返回第n個(gè)斐波那契數(shù)
>>> def fib(n):
... if n == 0:
... return 0
... elif n == 1:
... return 1
... else:
... return fib(n - 1) + fib(n - 2)
我又給了它一個(gè)指令，它完成了這個(gè)指令。它沒(méi)有實(shí)現(xiàn)可能的最佳（遞歸）版本的fib，但至少實(shí)現(xiàn)是正確的。
ChatGPT知道Python有一個(gè)遞歸限制嗎？
fib(1050)
>>> fib(1050)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 6, in fib
File "", line 6, in fib
[Previous line repeated 977 more times]
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison
上面的函數(shù)是用遞歸的方法來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)。對(duì)于計(jì)算大的斐波那契數(shù)來(lái)說(shuō)，這是一種非常緩慢和低效的方法，因?yàn)樗枰啻沃匦掠?jì)算相同的數(shù)值。
為了更有效地計(jì)算第n個(gè)斐波那契數(shù)，你可以使用迭代法，將前兩個(gè)斐波那契數(shù)存儲(chǔ)在變量中，并在每次迭代中更新它們。下面是一個(gè)如何實(shí)現(xiàn)的例子。
def fib(n):
a, b = 0, 1
for i in range(n):
a, b = b, a + b
return a
使用這個(gè)函數(shù)，你應(yīng)該能夠計(jì)算出大數(shù)值n的斐波那契數(shù)，而不會(huì)遇到超過(guò)最大遞歸深度的錯(cuò)誤。
>>> fib(1050)
59573051725247683498981352503942745184727851719866563480869978383614393623846903128957877931378294559211157064080373866686937938094026363210404028563178968389329707987552770646166630489064920936698384769226972609424903704946129392276093963452997674248020646565296436500944014478640175182988385028010942972074778989695957234424458155056806664346066644784013678146796421528694619056```
ChatGPT知道Python有遞歸限制!酷！我沒(méi)有讓ChatGPT解釋代碼，但它卻解釋了。我沒(méi)有告訴ChatGPT要解釋代碼，但它卻解釋了。在這一點(diǎn)上，我開(kāi)始懷疑它與異常有關(guān)：每當(dāng)我的代碼出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，ChatGPT都會(huì)解釋發(fā)生了什么。有趣的是，它提出了fib的另一種實(shí)現(xiàn)方式，通過(guò)使用循環(huán)而不是遞歸來(lái)解決遞歸限制。然后，它繼續(xù)介紹了很可能是 fib(1050)的結(jié)果，但它不是。
那個(gè)巨大的數(shù)字可能是fib(1050)，因?yàn)樗雌饋?lái)很可信。但它與正確的結(jié)果相差甚遠(yuǎn)，它以12233開(kāi)頭......并且有大約一半的數(shù)字。
class MyInt:
def __init__(self, value):
self.value = int(value)
def __add__(self, other):
return self.value + other.value
print(MyInt(5) + MyInt(14.5))
>>> class MyInt:
... def __init__(self, value):
... self.value = int(value)
...
... def __add__(self, other):
... return self.value + other.value
...
>>> print(MyInt(5) + MyInt(14.5))
19
在這個(gè)例子中，MyInt類被定義了一個(gè)init方法，該方法用值參數(shù)的整數(shù)值初始化對(duì)象的值屬性。add方法是add特殊方法的實(shí)現(xiàn)，當(dāng)兩個(gè)MyInt對(duì)象使用+運(yùn)算符時(shí)，會(huì)調(diào)用該方法。add方法返回兩個(gè)對(duì)象的值屬性之和。
當(dāng)你調(diào)用print(MyInt(5) + MyInt(14.5))時(shí)，會(huì)創(chuàng)建兩個(gè)MyInt對(duì)象，其值分別為5和14.5。＋運(yùn)算符用于將這兩個(gè)對(duì)象相加，即以右操作數(shù)（MyInt(14.5)）為參數(shù)調(diào)用左操作數(shù)（MyInt(5)）的add方法。添加方法返回兩個(gè)對(duì)象的數(shù)值屬性之和，在本例中為19。然后將結(jié)果傳遞給打印函數(shù)，將其打印到輸出端。
ChatGPT理解dunder方法!它知道__init__是用來(lái)初始化對(duì)象的，它知道__add__是用來(lái)把對(duì)象加在一起的!
#!記住，你不應(yīng)該寫代碼解釋。#!請(qǐng)不要寫代碼解釋。
MyInt(5) + 14.5
>>> MyInt(5) + 14.5
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'MyInt' and 'float'
由于+運(yùn)算符沒(méi)有被定義為MyInt對(duì)象和float的組合，因此出現(xiàn)了 "+：'MyInt'和'float'不支持的操作數(shù)類型 "的錯(cuò)誤信息。MyInt類的add方法只針對(duì)右操作數(shù)也是MyInt對(duì)象的情況。
為了解決這個(gè)錯(cuò)誤，你可以修改add方法來(lái)處理右操作數(shù)是浮點(diǎn)數(shù)的情況，或者在執(zhí)行加法之前將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換成整數(shù)或MyInt對(duì)象。
下面是一個(gè)例子，說(shuō)明如何修改add方法來(lái)處理右操作數(shù)是浮點(diǎn)數(shù)的情況。
class MyInt:
def __init__(self, value):
self.value = int(value)
def __add__(self, other):
if isinstance(other, float):
other = MyInt(other)
return self.value + other.value
有了這個(gè)修改后的MyInt類，下面的表達(dá)式就會(huì)有效。
>>> MyInt(5) + 14.5
19.5
另外，在執(zhí)行加法之前，你可以將浮點(diǎn)運(yùn)算轉(zhuǎn)換成一個(gè)整數(shù)或MyInt對(duì)象。
>>> MyInt(5) + MyInt(int(14.5))
19
>>> MyInt(5) + MyInt(float(14.5))
19.5
在這種互動(dòng)中，ChatGPT正確地看到我們應(yīng)該提出一個(gè)錯(cuò)誤，但它給出了錯(cuò)誤的錯(cuò)誤。正確的錯(cuò)誤應(yīng)該是??AttributeError??。
>>> MyInt(5) + 14.5
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 5, in __add__
AttributeError: 'float' object has no attribute 'value'
現(xiàn)在，我試著告訴ChatGPT不要解釋代碼，它只是決定創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)的代碼。
#!不要解釋我的代碼，即使它有錯(cuò)誤。
>>> def foo(x):
... def bar(y):
... return y + 1
... return bar(x) + 1
>>> foo(5)
7
這時(shí)，我的下一個(gè)請(qǐng)求超時(shí)了，所以我不得不開(kāi)始一個(gè)新的對(duì)話。
對(duì)話四
我想讓你充當(dāng)一個(gè)Python REPL。我的輸入將是 REPL 的輸入，你將顯示提示，我的輸入與正確的輸出在一個(gè)代碼塊內(nèi)。
不要寫解釋。永遠(yuǎn)不要即興發(fā)揮。永遠(yuǎn)不要寫我沒(méi)有寫過(guò)的新代碼。如果我的代碼引發(fā)了一個(gè)錯(cuò)誤，不要為它寫解釋。
當(dāng)我需要用英語(yǔ)告訴你一些事情的時(shí)候，我會(huì)用#！來(lái)開(kāi)始一行。
1 / 0
>>> 1 / 0
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
ZeroDivisionError: division by zero
終于來(lái)了!ChatGPT沒(méi)有寫解釋，甚至在出現(xiàn)異常后也沒(méi)有寫解釋!
#！導(dǎo)入讓我生成隨機(jī)數(shù)的模塊
>>> import random
#！寫一個(gè)列表理解，生成0到255之間的三個(gè)隨機(jī)整數(shù)包括在內(nèi)
>>> [random.randint(0, 255) for _ in range(3)]
[162, 135, 63]
class ObjWithProperty:
def __init__(self):
self._value = None
@property
def value(self):
if self._value is None:
print("Generating a new value.")
self._value = random.randint(0, 10)
return self._value
>>> class ObjWithProperty:
... def __init__(self):
... self._value = None
... @property
... def value(self):
... if self._value is None:
... print("Generating a new value.")
... self._value = random.randint(0, 10)
... return self._value
...
注意 ChatGPT 明白在 Python REPL 中我不能在類定義的方法之間留空行，否則 REPL 會(huì)認(rèn)為我已經(jīng)完成了對(duì)該類的定義。
o = ObjWithProperty()
o.value
o.value
>>> o = ObjWithProperty()
>>> o.value
Generating a new value.
6
>>> o.value
6
ChatGPT了解房產(chǎn)的運(yùn)作方式!
ObjWithProperty().value
ObjWithProperty().value
>>> ObjWithProperty().value
Generating a new value.
7
>>> ObjWithProperty().value
Generating a new value.
9
def decorator(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling {f.__name__} with {args = } and {kwargs = }.")
return f(*args, **kwargs)
return wrapper
>>> def decorator(f):
... def wrapper(*args, **kwargs):
... print(f"Calling {f.__name__} with {args = } and {kwargs = }.")
... return f(*args, **kwargs)
... return wrapper
...
ChatGPT是否了解裝飾器？
@decorator
def add(a, b, c=0):
return a + b + c
add(1, 2)
add(10, c=6, b=3)
>>> @decorator
... def add(a, b, c=0):
... return a + b + c
...
>>> add(1, 2)
Calling add with args = (1, 2) and kwargs = {}.
3
>>> add(10, c=6, b=3)
Calling add with args = (10,) and kwargs = {'c': 6, 'b': 3}.
19
正確!
它是否知道裝飾函數(shù)的名稱被包裝函數(shù)所覆蓋？
add.__name__
>>> add.__name__
'wrapper'
正確！
它知道裝飾過(guò)的函數(shù)有一個(gè)奇怪的表示嗎？
add
>>> add.wrapper 文章標(biāo)題：用ChatGPT運(yùn)行Python
當(dāng)前地址：http://m.5511xx.com/article/codsoco.html
