让ChatGPT生成代码-ChatGPT通关之路(下)

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就生成代码而言，ChatGPT是一款卓越的工具，它为开发者提供强大的功能。ChatGPT可以运用其出色的自然语言处理技术，深入理解和解释开发者的需求，快速生成适合的代码片段。对于那些烦琐的任务或者重复的代码，ChatGPT能够在瞬间完成，让程序员将更多的时间投入到核心开发中。

接下来就让我们用一个小例子来体验一下ChatGPT在代码生成方面的强大功能。

比如说我们希望构建一个API服务，这个API服务提供一个接口，该接口可以根据URL中的城市名称参数返回该城市的天气情况。我们可以向ChatGPT提出以下需求：

请使用python语言的Flask框架实现一个API服务，用户可以通过GET请求发送城市名称，获取到该城市当天的天气情况。

对话界面如下图所示。

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我们看到ChatGPT根据我们的需求，生成一个完整的代码片段，包括了API服务的基本框架，以及根据城市名称获取天气情况的代码逻辑，并对这段代码的执行逻辑进行了比较详细的解释。我们将这段代码保存为weather.py，然后在终端中尝试运行。当然，我们先按照要求安装一下flask和requests这两个依赖库。

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执行界面如下图所示。

![](/uploads/images/20231214/d8c12611fca168e6aaf2105015ede098.png)

程序正常运行了，但在使用前，我们需要先注册一个openweathermap.org账户，并获取一个API key。将API key填入代码中，然后再次运行程序，如下图所示。

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当程序运行以后，我们可以在浏览器中访问http://http://127.0.0.1:5000/weather?city=beijing ，查看北京的天气情况，如下图所示。

![](/uploads/images/20231214/b6dec28758eba6fc62b639182a824bc1.png)

可以看到，我们刚才创建的服务正确地返回了北京的天气情况。这个API服务，我们只需要花费几分钟的时间就构建完成了，而且基本不需要写任何代码，这就是ChatGPT的强大之处。