前言

今天，我们将通过十三个章节，50 个示例，为大家展示ChatGPT在编程开发方面的无限潜力。有了ChatGPT的力量，可以简化工作流程，减少错误，甚至改进代码！从作为初学者学习知识，到为面试做准备，所有你需要的，都基本都覆盖了。

不过也要注意，ChatGPT虽然是一个强大的工具，但是它不能替代我们的知识和技能！ TA只输出，不管对错，最终用还是不用，都需要使用者自己拿主意。在享受它提供便利的同时，也要时刻保持学习的状态，充实自己的技能。

一、代码生成

ChatGPT，可以生成各种Web开发任务的代码，让你的效率倍增！它不仅能生成简洁明了的HTML和CSS代码，还能轻松生成JavaScript函数，以及数据库查询语句，都能轻松搞定Web开发。

1.1 提示词:

Generate a semantic and accessible HTML and (framework) CSS [UI component] consisting of [component parts]. The [component parts] should be [layout].

举例:

Generate a semantic HTML and Tailwind CSS Contact Support form consisting of the users name, email, issue type, and message. The form elements should be stacked vertically and placed inside a card.

生成结果下面是一个使用语义化HTML和Tailwind CSS构建的一个“联系支持”表单，它包含用户姓名、电子邮件、问题类型及留言。表单元素垂直堆叠，并放置在一个卡片中。

联系支持

在这个表单中，你可以自定义CSS样式并根据需求添加更多字段或修改布局。如果输入框是必填项，可以设置required属性以确保用户输入数据。

1.2 提示词:

Write a JavaScript function that accepts an array as input and returns an object with properties: 'total', 'average'.

举例:

Write a JavaScript function to calculate the total cost for all items in your shopping cart based on their quantities.

生成结果以下是一个计算购物车中所有物品总成本（基于数量）的JavaScript函数：

function calculateTotalCost(items) {

let total = 0;

for (let i = 0; i < items.length; ++i) {

const item = items[i];

if (!item.quantity || !item.price) continue;

// 计算每个项目的小计

const subtotal = item.quantity * item.price;

// 将小计加到总额上去

total += subtotal;

}

return { total };

}

该函数遍历购物车中的每个项目，将数量与价格相乘得到小计，然后将这些小计累加起来得到最终总成本。这只是一个简单示例，你可以根据需要进一步扩展功能，比如考虑折扣或税金等因素。

例如，如果购物车里有两个商品，每个商品售价为10美元，并且购买量分别为3份和4份，那么计算出的总成本就是$70，即(3 * $10) + (4 * $10).

1.3 提示词:

Create a Python script to read data from CSV file named "data.csv" into DataFrame using pandas library.

举例:

Read data from "data.csv" into DataFrame using pandas library.

生成结果以下是一个Python脚本，它使用pandas库读取名为"data.csv"文件中的数据，并将其存储在DataFrame对象中：

import pandas as pd

创建DataFrame对象并读取CSV文件内容

df = pd.read_csv("data.csv")

查看DataFrame信息，如行数、列数及首几行数据

print(df.info())

print(df.head())

使用索引来访问特定的行或列数据集成员方法返回整数值数组，其中包含指定位置上的行号。

rows_to_keep = df.index[::2]

获取特定行数据集成员方法返回Series对象，该对象具有指定位置上的行号。

row_0_data_set_member_method_return_series_object_with_positional_index_value_0_row_number_00_resulting_dataframe_column_name_and_type_description_string_values_are_the_first_element_of_a_list_or_tuple)

如果想更详细地了解某一特定列，请查看该列信息，或检查其值分布情况

column_name_to_check_info_df['column_name'].describe() # 或 df['column_name'].value_counts()