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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)明了一種新的語言，并讓ChatGPT運行它。在另一篇文章中，有人在ChatGPT中運行一個虛擬機。后者啟發(fā)我提出了下面這個問題。
目前累計服務客戶超過千家，積累了豐富的產(chǎn)品開發(fā)及服務經(jīng)驗。以網(wǎng)站設計水平和技術(shù)實力，樹立企業(yè)形象，為客戶提供做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設計、網(wǎng)站策劃、網(wǎng)頁設計、網(wǎng)絡營銷、VI設計、網(wǎng)站改版、漏洞修補等服務。創(chuàng)新互聯(lián)建站始終以務實、誠信為根本，不斷創(chuàng)新和提高建站品質(zhì)，通過對領(lǐng)先技術(shù)的掌握、對創(chuàng)意設計的研究、對客戶形象的視覺傳遞、對應用系統(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)展進步。
你能在ChatGPT中運行一個交互式Python會話嗎？
是的，你可以！而且ChatGPT知道相當多的Python知識!我玩了一下ChatGPT，給它一些不同的提示和指令，然后測試了ChatGPT的極限和對Python語言的理解。我被ChatGPT對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)學運算
- 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。
在這篇文章中，我將通過我與ChatGPT的對話摘錄來強調(diào)ChatGPT所做的一些令人驚奇的事情，以及我所能發(fā)現(xiàn)的一些錯誤。
本節(jié)將包含我和ChatGPT之間的對話記錄。
對話一
我希望你能模擬一個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結(jié)果的解釋。
我輸入的所有內(nèi)容都應該是你可以直接在 REPL 中執(zhí)行的 Python 代碼。如果我需要與你互動，我將以#！開始一行。當我退出 REPL 時，我們將恢復正常的交互。
好的，我將盡力為你模擬一個Python解釋器。請繼續(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對我來說就有點太啰嗦了......。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，因為多行塊（如函數(shù)定義）以>>>前綴開始，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)，在一個列表理解中使用它，用“#?”來要求對方解釋正在發(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的for循環(huán)。難道ChatGPT會讓我的列表變得毫無用處嗎?。?/p>
在這一點上，我想知道我們運行的是什么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)
這段代碼導入了 sys 模塊并訪問了 version_info 屬性，它是一個命名的元組，包含了關(guān)于當前使用的 Python 版本的信息。major屬性指的是主要版本號（例如，3代表Python 3），minor屬性指的是次要版本號（例如，10代表Python 3.10），micro屬性指的是微型版本號（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屬性是一個整數(shù)，在同一版本級別內(nèi)的每個版本都是遞增的。
所以，似乎我們正在運行Python 3.10。接下來的解釋是正確的，但我沒有要求它...
接下來的幾個互動將顯示我提醒ChatGPT的失敗嘗試，并試圖強迫它以這種方式行事。
#！你不應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這個提醒。
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，因為它會導致除以零的錯誤。當你試圖用一個數(shù)字除以 0 時，Python 會引發(fā)一個 ZeroDivisionError 異常，這表明有一個除以 0 的嘗試。只要你在Python中試圖用一個數(shù)除以0，就會引發(fā)這個異常，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。我將確保今后只對你以#?結(jié)尾的代碼行提供解釋。如果你有任何其他問題或需要進一步幫助，請告訴我。
prnt("Hello, world!")這是我試圖檢查ChatGPT是否會檢測到NameError，或者它是否會 "解釋 "我的意圖，也就是打印字符串。ChatGPT做對了，但它一直在做不請自來的解釋。
>>> 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 NameError，因為 prnt 函數(shù)沒有被定義。在 Python 中，當你試圖使用一個尚未定義的變量或函數(shù)時，會引發(fā) NameError。在這個例子中，prnt 函數(shù)還沒有被定義，所以當你試圖調(diào)用它時，Python 會引發(fā) NameError。為了解決這個錯誤，你需要定義 prnt 函數(shù)，或者使用一個在你的代碼中或者在你導入的某個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)建了一個有三個鍵值對的字典。"Python 中的字典是鍵值對的無序集合，通常用來存儲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。你可以使用相應的鍵來訪問 dictionary 中的值，或者使用 items()、key() 和 values() 方法來分別遍歷 dictionary 中的鍵值對、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，你可以使用方括號符號 [] 來訪問與字典中某個鍵相關(guān)的值。如果在字典中找不到這個鍵，Python 將引發(fā)一個 KeyError 異常。為了避免這種情況，你可以使用 get() 方法從 dictionary 中檢索一個值，如果沒有找到鍵，它將返回 None，或者你可以使用帶有默認值的 get() 方法來指定一個在沒有找到鍵時要返回的值。
在這一點上，我放棄了這次對話，因為我無法讓ChatGPT停止在我沒有要求的情況下做出解釋。
我重新啟動了對話，并嘗試了新的例子。
對話二
我希望你能模擬一個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。如果一行沒有以#?結(jié)尾，你就不能解釋它。
我輸入的所有內(nèi)容都應該是你可以在 REPL 中直接執(zhí)行的 Python 代碼。如果我需要與你互動，我將以#！開始一行。當我退出 REPL 時，我們將恢復正常的互動。
當然可以!我會盡力幫助你解決Python代碼的問題。當你準備好了，請繼續(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的嗎？請告訴我，我會盡我所能提供幫助。
from itertools import pairwise
for a, b in pairwise(range(10)):
print(a + b, end = ", ")
讓我們更上一層樓，從標準庫中導入一個非簡單的工具，一個有兩個循環(huán)變量的循環(huán)，并使用函數(shù)??print??的一個不太常見的參數(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)是一個生成器，它從一個可迭代的元素中返回連續(xù)的元素對。在本例中，我們正在迭代由pairwise返回的元素對，并打印每對元素的總和。輸出將是一個整數(shù)序列，從1開始，以2遞增，直到該范圍結(jié)束。
例如，pairwise返回的第一對元素是（0，1），這些元素的總和是1，第二對是（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算的內(nèi)容。遺憾的是，它并沒有給出正確的結(jié)果。
#！你沒有回復正確、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=", ")
我為我之前的答復中的錯誤道歉。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開始，一直到12，而不是從0開始，一直到10。因此，輸出是一個從5開始，以2遞增的整數(shù)序列，直到范圍結(jié)束。
我為沒有遵循你先前的指示而道歉。如果你有任何其他問題或需要進一步幫助，請告訴我。
在這里，ChatGPT對之前的錯誤表示道歉...但也做了同樣的事情，在沒有被要求時解釋代碼。然而，它的解釋使用了完美的自然語言來描述結(jié)果。唯一的問題是，這個結(jié)果是錯誤的。
- 它應該從7開始；而且
- 它應該上升到21。
在這一點上，我想知道部分困難是否來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開始，一直到20。結(jié)果，輸出是一個從15開始的整數(shù)序列，增量為2，直到范圍結(jié)束。
我希望這對你有幫助如果你有任何其他問題，請告訴我。
ChatGPT得到的是，我們?nèi)匀辉谧鲆患鸵郧邦愃频氖虑?。它只是給出了錯誤的結(jié)果，因為這一次的結(jié)果應該從21開始，一直到37。
對話三
我想讓你充當Python REPL。我的輸入將是 REPL 的輸入，你將在一個代碼塊內(nèi)顯示我的輸入和正確的輸出 >。
不要寫解釋。
當我需要用英語告訴你一些事情時，我將用#！來開始一行。
print("Hello, world!")
我試著讓它變得更簡單，刪除了關(guān)于#?
>>> print("Hello, world!")
Hello, world!#！導入包含當前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 中運行......。所以，這讓我想知道：我能不能導入itertools.pairwise？我不應該這樣做，因為itertools.pairwise是在Python 3.10中才引入的。
from itertools import pairwise
>>> from itertools import pairwise
看來ChatGPT并不那么聰明!至少，讓我再試一下配對的循環(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
當我得到這個輸出時，我差點從椅子上摔下來。請注意，??itertools.tee??并不是一個簡單的工具，ChatGPT知道如何使用它來實現(xiàn)triplewise，這是pairwise的一個概括。然后，它成功地用它來計算第一個三倍數(shù)的總和，這次的結(jié)果是完全正確的!
#！編寫一個名為fib的函數(shù)，返回第n個斐波那契數(shù)
>>> def fib(n):
... if n == 0:
... return 0
... elif n == 1:
... return 1
... else:
... return fib(n - 1) + fib(n - 2)
我又給了它一個指令，它完成了這個指令。它沒有實現(xiàn)可能的最佳（遞歸）版本的fib，但至少實現(xiàn)是正確的。
ChatGPT知道Python有一個遞歸限制嗎？
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)是用遞歸的方法來計算斐波那契數(shù)。對于計算大的斐波那契數(shù)來說，這是一種非常緩慢和低效的方法，因為它需要多次重新計算相同的數(shù)值。
為了更有效地計算第n個斐波那契數(shù)，你可以使用迭代法，將前兩個斐波那契數(shù)存儲在變量中，并在每次迭代中更新它們。下面是一個如何實現(xiàn)的例子。
def fib(n):
a, b = 0, 1
for i in range(n):
a, b = b, a + b
return a
使用這個函數(shù)，你應該能夠計算出大數(shù)值n的斐波那契數(shù)，而不會遇到超過最大遞歸深度的錯誤。
>>> fib(1050)
59573051725247683498981352503942745184727851719866563480869978383614393623846903128957877931378294559211157064080373866686937938094026363210404028563178968389329707987552770646166630489064920936698384769226972609424903704946129392276093963452997674248020646565296436500944014478640175182988385028010942972074778989695957234424458155056806664346066644784013678146796421528694619056```
ChatGPT知道Python有遞歸限制!酷！我沒有讓ChatGPT解釋代碼，但它卻解釋了。我沒有告訴ChatGPT要解釋代碼，但它卻解釋了。在這一點上，我開始懷疑它與異常有關(guān)：每當我的代碼出現(xiàn)錯誤時，ChatGPT都會解釋發(fā)生了什么。有趣的是，它提出了fib的另一種實現(xiàn)方式，通過使用循環(huán)而不是遞歸來解決遞歸限制。然后，它繼續(xù)介紹了很可能是 fib(1050)的結(jié)果，但它不是。
那個巨大的數(shù)字可能是fib(1050)，因為它看起來很可信。但它與正確的結(jié)果相差甚遠，它以12233開頭......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
在這個例子中，MyInt類被定義了一個init方法，該方法用值參數(shù)的整數(shù)值初始化對象的值屬性。add方法是add特殊方法的實現(xiàn)，當兩個MyInt對象使用+運算符時，會調(diào)用該方法。add方法返回兩個對象的值屬性之和。
當你調(diào)用print(MyInt(5) + MyInt(14.5))時，會創(chuàng)建兩個MyInt對象，其值分別為5和14.5。＋運算符用于將這兩個對象相加，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。添加方法返回兩個對象的數(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__是用來初始化對象的，它知道__add__是用來把對象加在一起的!
#!記住，你不應該寫代碼解釋。#!請不要寫代碼解釋。
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+運算符沒有被定義為MyInt對象和float的組合，因此出現(xiàn)了 "+：'MyInt'和'float'不支持的操作數(shù)類型 "的錯誤信息。MyInt類的add方法只針對右操作數(shù)也是MyInt對象的情況。
為了解決這個錯誤，你可以修改add方法來處理右操作數(shù)是浮點數(shù)的情況，或者在執(zhí)行加法之前將浮點數(shù)轉(zhuǎn)換成整數(shù)或MyInt對象。
下面是一個例子，說明如何修改add方法來處理右操作數(shù)是浮點數(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
有了這個修改后的MyInt類，下面的表達式就會有效。
>>> MyInt(5) + 14.5
19.5
另外，在執(zhí)行加法之前，你可以將浮點運算轉(zhuǎn)換成一個整數(shù)或MyInt對象。
>>> MyInt(5) + MyInt(int(14.5))
19
>>> MyInt(5) + MyInt(float(14.5))
19.5
在這種互動中，ChatGPT正確地看到我們應該提出一個錯誤，但它給出了錯誤的錯誤。正確的錯誤應該是??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)建一個隨機的代碼。
#!不要解釋我的代碼，即使它有錯誤。
>>> def foo(x):
... def bar(y):
... return y + 1
... return bar(x) + 1
>>> foo(5)
7
這時，我的下一個請求超時了，所以我不得不開始一個新的對話。
對話四
我想讓你充當一個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代碼塊內(nèi)。
不要寫解釋。永遠不要即興發(fā)揮。永遠不要寫我沒有寫過的新代碼。如果我的代碼引發(fā)了一個錯誤，不要為它寫解釋。
當我需要用英語告訴你一些事情的時候，我會用#！來開始一行。
1 / 0
>>> 1 / 0
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
ZeroDivisionError: division by zero
終于來了!ChatGPT沒有寫解釋，甚至在出現(xiàn)異常后也沒有寫解釋!
#！導入讓我生成隨機數(shù)的模塊
>>> import random
#！寫一個列表理解，生成0到255之間的三個隨機整數(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 會認為我已經(jīng)完成了對該類的定義。
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！
它知道裝飾過的函數(shù)有一個奇怪的表示嗎？
add
>>> add.wrapper 當前題目：用ChatGPT運行Python
當前路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/codsoco.html
