最近 ChatGPT 发行了，这是由 OpenAI 开发的AI聊天机器人，专门研究对话。它的目标是使AI系统更自然地与之互动，但是在编写代码时也可以为您提供帮助。
您可以让 ChatGPT 做你的编程助理，甚至更多！
在过去的几天里，我一直在玩 ChatGPT，并使用它完成了一些小任务。
任务1：绘制线性回归
如果要绘制线性回归，可以告诉 ChatGPT：
使用 Python 的 matplotlib 库绘制线性回归
我们可以通过告诉ChatGPT应该使用的具体库。
这是 ChatGPT 创建的 Python 代码（包括注释！）
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate some random data
x = np.random.rand(100)
y = x + np.random.normal(0, 0.1, size=100)
# Fit a linear regression to the data
m, b = np.polyfit(x, y, 1)
# Plot the data and the fitted line
plt.plot(x, y, 'o')
plt.plot(x, m*x + b, '-')
plt.show()以下是输出：
这很简单，所以让我们尝试一些更困难的事情。
任务2：与 PyWhatKit 上的 WhatsApp 发送消息
我很想知道 ChatGPT 是否可以帮助我们使用 PyWheKit 等第三方库。该库允许我们使用 WhatsApp 发送消息。
使用 Python和 pywhkit 在 whatsapp 上发送消息
为了本文的目的，我没有告诉 ChatGPT 我的电话号码或我想发送的消息来（虽然我为Task3做了类似的告知）。
这是ChatGPT创建的Python代码。
import pywhatkit
# Set the time in 24-hour format (HH:MM:SS) when you want the message to be sent
time = "HH:MM:SS"
# Set the phone number that you want to send the message to
phone_number = "1234567890"
# Set the message that you want to send
message = "Your message goes here"
# Use the sendwhatmsg method to send the message at the specified time
pywhatkit.sendwhatmsg(time, phone_number, message)除了ChatGPT生成的代码外，您还必须在浏览器中打开 WhatsApp 会话，并安装 PyWhekit
任务3：使用 Python 发送电子邮件
互联网上有数百个代码段向您展示如何使用 Python 一起发送电子邮件。您也可以使用 ChatGPT 做到：
将来自“ email_1”的电子邮件发送到“ email_2”，并带有“ ChatGPT发送的电子邮件”和“ ChatGPT rocks！”的主题。
以下是代码：
import smtplib
# create an SMTP object
smtp_obj = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
# start TLS encryption
smtp_obj.starttls()
# login to the email account
smtp_obj.login('[email protected]', 'YOUR_PASSWORD')
# construct the email message
message = "Subject: Email sent by ChatGPT\n\nChatGPT rocks!"
# send the email
smtp_obj.sendmail('[email protected]', '[email protected]', message)
# close the SMTP connection
smtp_obj.quit()输入代码后，ChatGPT 告诉我们，我们应该在“ YOUR_PASSWORD”占位符中输入我们的密码。
ChatGPT 这次没有提示我们的（有时确实如此）是，我们必须打开2步验证才能获取16个字符的密码，以防我们使用Gmail
无论如何，ChatGPT 已经做得很棒了。输入密码后，我收到了电子邮件：
任务4：从“Books to Scrape”中爬取数据
我给 ChatGPT 的最具挑战性的任务是爬取一个网站。如您所知，网站具有不同的HTML，因此爬取网站的步骤随着网站的变化而变化。
ChatGPT 从 https://books.toscrape.com/ 网站上爬取书的名称和价格
以下是代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Make a GET request to the website
response = requests.get("https://books.toscrape.com/")
# Parse the HTML content of the website
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
# Extract the data you want using Beautiful Soup's various methods and attributes
titles = soup.find_all("h3")
prices = soup.find_all(class_="price_color")
# Save the extracted data to a file or database, or use it for some other purpose
with open("book_data.txt", "w") as file:
for title, price in zip(titles, prices):
file.write(f"{title.text}: {price.text}\n")这是爬取的数据：
爬取数据而无需自己编写代码……令人惊讶！
附加：使用 Python 生成 Excel 表格
我还尝试使用 ChatGPT 生成 Excel 表格
我无法想出一个好主意来帮助我自动化 Excel 表格，所以我只尝试了一下。
使用 Python 生成 Excel 表格
以下是生成的代码：
# Import the `openpyxl` library
import openpyxl
# Create a new Excel workbook
workbook = openpyxl.Workbook()
# Get the active sheet in the workbook (which will be the only sheet at this point)
sheet = workbook.active
# Add some data to the sheet
sheet["A1"] = "Product"
sheet["B1"] = "Sales"
# Add some more data to the sheet
products = ["Product A", "Product B", "Product C"]
sales = [100, 200, 300]
for i in range(len(products)):
sheet.cell(row=i+2, column=1).value = products[i]
sheet.cell(row=i+2, column=2).value = sales[i]
# Save the workbook to a file
workbook.save("sales_report.xlsx")以下是输出：
如您所见，我只有一个简单的模板，但我相信您只需要给 ChatGPT 提供正确的命令即可获得令人惊讶的结果。
· END ·
HAPPY LIFE
