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C#開發者集體破防:ChatGPT寫的代碼居然比我好?實戰對比!

人工智能
通過這次實戰對比,我們可以看到,ChatGPT生成的代碼在某些方面確實展現出了強大的能力,但它并不能完全取代C#開發者。C#開發者多年積累的經驗、對業務的深入理解以及對代碼質量和穩定性的把控,是ChatGPT難以企及的。在未來的軟件開發中,C#開發者與ChatGPT更應該是一種共生的關系。

在軟件開發的江湖中,C#開發者們一直憑借著扎實的編程功底和豐富的項目經驗,在代碼的世界里縱橫馳騁。然而,ChatGPT的橫空出世,如同一顆巨石投入平靜的湖面,激起了千層浪。越來越多的C#開發者開始懷疑,這個人工智能生成的代碼,是否真的能超越自己?今天,就讓我們通過實戰對比,一探究竟。

實戰場景設定:打造一個簡單的C#控制臺應用程序 

為了進行公平且具有代表性的對比,我們設定一個常見的開發場景:創建一個C#控制臺應用程序,實現從用戶處獲取一組數字,計算這些數字的平均值、總和以及最大值,并將結果輸出。這是一個在日常開發中經常會遇到的基礎任務,既能考驗代碼的功能性,又能在一定程度上反映出代碼的質量和效率。

開發者的傳統解法

一位有著多年C#開發經驗的資深開發者接到這個任務后,迅速打開Visual Studio,開始敲下代碼。他首先定義了一個方法用于獲取用戶輸入的數字列表:

private static List<int> GetUserInputNumbers()
{
    List<int> numbers = new List<int>();
    Console.WriteLine("請輸入數字,輸入非數字結束輸入:");
    while (true)
    {
        if (int.TryParse(Console.ReadLine(), out int number))
        {
            numbers.Add(number);
        }
        else
        {
            break;
        }
    }
    return numbers;
}

接著,他編寫了計算總和、平均值和最大值的方法:

private static int CalculateSum(List<int> numbers)
{
    int sum = 0;
    foreach (int number in numbers)
    {
        sum += number;
    }
    return sum;
}
private static double CalculateAverage(List<int> numbers)
{
    if (numbers.Count == 0)
    {
        return 0;
    }
    int sum = CalculateSum(numbers);
    return (double)sum / numbers.Count;
}
private static int CalculateMax(List<int> numbers)
{
    if (numbers.Count == 0)
    {
        return 0;
    }
    int max = numbers[0];
    foreach (int number in numbers)
    {
        if (number > max)
        {
            max = number;
        }
    }
    return max;
}

最后,在Main方法中調用這些方法,完成整個程序的邏輯:

static void Main()
{
    List<int> numbers = GetUserInputNumbers();
    int sum = CalculateSum(numbers);
    double average = CalculateAverage(numbers);
    int max = CalculateMax(numbers);
    Console.WriteLine($"總和:{sum}");
    Console.WriteLine($"平均值:{average}");
    Console.WriteLine($"最大值:{max}");
}

這位開發者在編寫代碼過程中,充分考慮了代碼的可讀性、可維護性以及邊界情況的處理。例如,在計算平均值和最大值的方法中,都對輸入列表為空的情況進行了特殊處理,避免了可能出現的異常。整個代碼結構清晰,各個功能模塊分工明確。

ChatGPT的神奇解法

當把同樣的需求描述給ChatGPT后,它迅速給出了如下代碼:

using System;
using System.Linq;
class Program
{
    static void Main()
    {
        Console.WriteLine("請輸入數字,輸入非數字結束輸入:");
        var numbers = Console.ReadLine().Split(' ')
                             .Select(int.Parse)
                             .ToList();
        int sum = numbers.Sum();
        double average = numbers.Average();
        int max = numbers.Max();
        Console.WriteLine($"總和:{sum}");
        Console.WriteLine($"平均值:{average}");
        Console.WriteLine($"最大值:{max}");
    }
}

ChatGPT生成的代碼簡潔明了,利用了C#中LINQ(Language Integrated Query)的強大功能,將獲取用戶輸入、計算總和、平均值和最大值的過程簡化為短短幾行代碼。通過Console.ReadLine().Split(' ').Select(int.Parse).ToList()這一行代碼,就完成了從用戶輸入字符串到整數列表的轉換,代碼簡潔高效,讓人眼前一亮。

代碼質量與效率大比拼 

功能實現完整性

從功能實現的角度來看,兩者都成功地完成了需求。無論是開發者手動編寫的代碼,還是ChatGPT生成的代碼,都能準確地從用戶處獲取數字,計算出總和、平均值和最大值,并將結果正確輸出。在基本功能上,兩者表現相當,都能滿足實際應用的需求。

代碼可讀性與可維護性

開發者手動編寫的代碼結構清晰,每個功能模塊都有明確的方法定義,對于其他開發者閱讀和理解代碼意圖非常友好。例如,GetUserInputNumbers方法名直觀地表達了其功能,方法內部的邏輯也遵循傳統的編程思路,通過循環和條件判斷獲取用戶輸入。而ChatGPT生成的代碼雖然簡潔,但對于不熟悉LINQ的開發者來說,可能需要花費一些時間來理解Console.ReadLine().Split(' ').Select(int.Parse).ToList()這行代碼的具體含義。在可維護性方面,如果后續需要對獲取用戶輸入的方式進行修改,比如限制輸入數字的范圍,開發者編寫的代碼可以直接在GetUserInputNumbers方法內部進行修改,而ChatGPT生成的代碼則需要對這一整行代碼進行調整,可能會對其他依賴這一數據處理結果的代碼產生影響。

代碼執行效率

在執行效率上,ChatGPT生成的代碼由于使用了LINQ,在處理大規模數據時可能會稍顯劣勢。LINQ雖然提供了便捷的查詢和數據處理方式,但在內部實現上,它會創建一些臨時的迭代器和對象,增加了內存開銷。例如,numbers.Sum()numbers.Average()numbers.Max()這些方法在調用時,會對numbers列表進行多次迭代。而開發者手動編寫的代碼,在計算總和和最大值時,通過一次循環即可完成,在處理大數據量時,理論上會比ChatGPT生成的代碼更高效。不過,在一般的小型應用場景中,這種效率差異并不明顯,用戶幾乎感受不到。

深度剖析:ChatGPT代碼的優勢與不足 

優勢盡顯

  1. 代碼生成速度驚人:ChatGPT能夠在極短的時間內生成代碼,大大縮短了開發周期。對于一些緊急的項目需求或者簡單的功能模塊開發,這一優勢尤為突出。例如,在一個需要快速搭建原型的項目中,開發者可以借助ChatGPT迅速生成基礎代碼框架,然后在此基礎上進行優化和完善,節省了大量從頭編寫代碼的時間。
  2. 提供新穎的編程思路:它生成的代碼常常會運用一些開發者可能沒有想到的技巧和方法,像上述案例中對LINQ的巧妙運用,為開發者打開了新的思路。這有助于開發者拓寬編程視野,學習到不同的編程風格和最佳實踐,從而提升自身的編程能力。

短板也很明顯

  1. 缺乏對業務場景的深度理解:ChatGPT只是根據輸入的需求描述生成代碼,它并不真正理解業務的實際背景和潛在需求。在復雜的業務場景中,它生成的代碼可能無法滿足實際業務的多變性和特殊性。例如,在一個涉及金融交易的項目中,除了基本的計算功能,還需要考慮數據的安全性、交易的合規性等諸多因素,ChatGPT生成的代碼很難全面顧及這些業務細節。
  2. 代碼的穩定性和可靠性存疑:由于它生成的代碼沒有經過實際項目的充分驗證,在面對高并發、復雜數據交互等極端情況時,代碼的穩定性和可靠性可能會出現問題。例如,在多線程環境下,ChatGPT生成的代碼可能沒有正確處理線程同步問題,導致數據競爭和程序崩潰等情況。

未來之路:C#開發者與ChatGPT的共生之道 

通過這次實戰對比,我們可以看到,ChatGPT生成的代碼在某些方面確實展現出了強大的能力,但它并不能完全取代C#開發者。C#開發者多年積累的經驗、對業務的深入理解以及對代碼質量和穩定性的把控,是ChatGPT難以企及的。在未來的軟件開發中,C#開發者與ChatGPT更應該是一種共生的關系。

開發者可以將ChatGPT作為一個強大的輔助工具,利用它快速生成基礎代碼,獲取靈感,提高開發效率。同時,憑借自己的專業知識對ChatGPT生成的代碼進行審查、優化和完善,確保代碼能夠滿足項目的實際需求,具備良好的質量和穩定性。而ChatGPT也可以通過不斷學習開發者優化后的代碼,提升自身生成代碼的質量和適用性。

C#開發者不必因為ChatGPT的出現而感到焦慮和破防,相反,應該積極擁抱這一新技術,與之攜手共進,共同創造更加高效、優質的軟件開發未來。

責任編輯:武曉燕 來源: 程序員編程日記
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