摘要：
8编码 在本章中，我们将深入学习一些简便的编码技巧。我们将从编码的基本要素开始--玩转函数和类。然后，我们将动手进行重构，整理杂乱的代码，使其运行得更加流畅。我们还将展示如何处理和创建数据。然后，我们将查看一些人工智能工具，这些工具可以帮助我们在不出汗的情况下创建花哨的前端。 8.1检查 人工智能辅 阅读全文
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7 创意、规划和需求 在本章中，我们将深入探讨制作软件的重要早期阶段。在这一阶段，所有的奇思妙想都会迸发出来，我们也要在这一阶段对它们进行规划，以便它们可以投入使用。我们将使用 ChatGPT 进行有效的头脑风暴，并将计划细化到最后一个细节。我们将研究市场调研，关注趋势，了解竞争对手。我们还将讨论白 阅读全文
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6 ChatGPT和其他通用LLM 在本章中，我们将深入探讨一些广泛使用的通用大型语言模型，它们可以编写代码。当然，它们可能不像那些专门从事编码的模型那样拥有所有的功能，比如与集成开发环境的集成、复杂的安全性或用于训练模型的代码类型的防护措施，但它们仍然令人印象深刻。此外，它们不仅适用于编码，还非常 阅读全文
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5 其他人工智能辅助编程工具 虽然 GitHub Copilot 是人工智能辅助编程领域的佼佼者，但还有很多其他优秀工具可供使用。开发人员通常会在日常编码中混合使用其中几种工具。值得庆幸的是，这些工具大多沿袭了GitHub Copilot的做法，因此掌握它们并不难。你可以使用注释来启动命令，使用方便 阅读全文
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4 GitHub Copilot GitHub Copilot，简称Copilot。它是人工智能编码助手领域的佼佼者。人们甚至称它为生成式人工智能的"杀手级应用"。这主要归功于它先进的代码建议、创建和解释功能，这些功能大大提高了开发人员的工作效率。通过根据上下文理解和预测编码模式，它不仅能节省时间， 阅读全文
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2 AI编码技术的工作原理 在本章中，我们将揭开人工智能辅助编程工具的神秘面纱，了解它们的工作原理。我们将简要回顾一下历史，体验一下变换器模型和LLM，并演示OpenAI Playground。然后，我们将获得一些关于如何评估LLM的建议。 掌握这项强大的技术能做什么、不能做什么，将为在实际软件项目 阅读全文
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1开发人员的新世界 2011年至2016年，安德烈-卡帕奇（Andrej Karpathy）在斯坦福大学从事密集神经网络架构和像素处理计算机视觉工作的同时，还在谷歌兼职。在那里，他修修补补，为YouTube视频开发了一套特征学习系统。之后，他决定成为 OpenAI的创始成员，后来又在特斯拉担任人工智 阅读全文
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2.1 Pydantic简介 Pydantic使用python类型注解进行数据验证和配置管理。这是一款能让您更精确地处理数据结构的工具。例如，到目前为止，我们一直依赖字典来定义项目中的典型配方。有了Pydantic，我们可以这样定义配方： from pydantic import BaseModel 阅读全文
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10 数据层 本章终于为我们的网站数据创建了一个持久的家园，最终将三个层连接起来。本章使用关系数据库 SQLite，并介绍了 Python 的数据库 API（DB-API）。第14章将详细介绍数据库，包括 SQLAlchemy 软件包和非关系型数据库。 10.1 DB-API 20多年来，Pytho 阅读全文
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1 Hello World 1.1 Hello World ch01/main.py from fastapi import FastAPI, APIRouter # 1 app = FastAPI( title="Recipe API", openapi_url="/openapi.json" ) 阅读全文