在当今快速发展的技术领域，人工智能（AI）的应用正以前所未有的速度渗透到各个行业。对于开发者而言，ChatGPT等AI工具的出现既带来了惊喜，也引发了对自身职业发展的思考。惊喜在于，这些工具能够协助完成代码编写、测试用例设计等繁琐任务，从而解放一部分劳动力，使开发者能够将精力集中在更具创造性和挑战性的工作上。然而，担忧也随之而来，如果AI能够胜任代码编写工作，开发者的未来又将如何？
正如我在之前的数仓建模专栏中所提到的：“时代的变迁，生死的轮回，历史长河滔滔，没有什么是永恒的，只有变化才是不变的，技术亦是如此，当你选择互联网的那一刻，你就相当于乘坐了一个滚滚向前的时代列车，开往未知的方向，不论什么样的技术架构只有放在当前的时代背景下，才是有意义的，人生亦是如此。”既然变革是不可避免的，那么不如积极拥抱它，探索AI在开发领域的无限可能。
案例一：SQL
SQL（Structured Query Language）是数据开发、后端开发人员日常工作中接触最为频繁的编程语言之一。无论是进行数据分析、数据清洗，还是构建后端服务，都离不开SQL的使用。那么，ChatGPT在编写SQL方面表现如何？它能否帮助我们完成一些简单的SQL任务，并且保证代码质量？
简单SQL
首先，我们从简单的SQL查询入手，看看ChatGPT的表现。我给它的prompt，也就是提示信息如下：
请帮我写一个SQL查询，从名为`employees`的表中，检索所有`department`为`Sales`的员工的`name`和`salary`。ChatGPT 生成的 SQL 语句如下：
SELECT name, salary
FROM employees
WHERE department = 'Sales';从上面的例子可以看出，对于简单的SQL查询，ChatGPT能够准确理解需求，并生成正确的SQL代码。这在一定程度上可以减轻开发人员编写简单SQL语句的负担，让他们有更多的时间去关注更复杂的业务逻辑。
复杂SQL
简单的SQL只是冰山一角，在实际工作中，我们经常会遇到复杂的SQL查询，例如涉及多表连接、子查询、聚合函数等。下面，我们给ChatGPT一个更复杂的任务：
请编写一个SQL查询，找出每个部门工资最高的员工姓名和部门名称，并按照部门名称排序。ChatGPT 生成的 SQL 语句如下：
WITH RankedSalaries AS (
SELECT
e.name,
d.name AS department,
e.salary,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY d.name ORDER BY e.salary DESC) AS rn
FROM
employees e
JOIN
departments d ON e.department_id = d.id
)
SELECT
name,
department,
salary
FROM
RankedSalaries
WHERE
rn = 1
ORDER BY
department;这个SQL查询使用了Common Table Expression (CTE) 和窗口函数，相对来说比较复杂。ChatGPT 生成的代码逻辑清晰，考虑到了按照部门名称排序的需求，基本满足了我们的要求。但是，需要注意的是，生成的SQL语句可能需要根据具体的数据库类型进行调整，例如，不同的数据库对于窗口函数的支持可能略有差异。
优化建议
虽然ChatGPT能够生成SQL代码，但在实际应用中，我们需要注意以下几点：
- 代码审查： 不要盲目相信ChatGPT生成的代码，一定要进行代码审查，确保代码逻辑正确、性能良好。
- 索引优化： 对于复杂的SQL查询，需要考虑索引优化，以提高查询效率。ChatGPT可能不会自动进行索引优化，需要开发人员手动添加。
- 数据库类型： 不同的数据库类型对于SQL语法的支持可能略有差异，需要根据具体的数据库类型进行调整。
- 安全性： 注意SQL注入等安全问题，避免将用户输入直接拼接到SQL语句中。
案例二：Python
Python 是一种广泛应用于数据科学、机器学习、Web 开发等领域的编程语言。下面，我们来看一下ChatGPT在编写Python代码方面的表现。
简单函数
首先，我们让ChatGPT编写一个简单的Python函数：
请编写一个Python函数，计算列表中所有元素的平均值。ChatGPT 生成的 Python 代码如下：
def calculate_average(numbers):
if not numbers:
return 0
total = sum(numbers)
return total / len(numbers)这个函数简洁明了，能够正确计算列表中元素的平均值，并且考虑了列表为空的情况。可以看出，对于简单的Python函数，ChatGPT能够轻松胜任。
复杂算法
接下来，我们给ChatGPT一个更复杂的任务：
请编写一个Python函数，实现快速排序算法。ChatGPT 生成的 Python 代码如下：
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)这个快速排序算法的实现方式比较常见，使用了递归的方法。代码逻辑清晰，易于理解。但是，需要注意的是，这种实现方式可能会占用较多的内存，对于大规模数据的排序，可以考虑使用原地排序的快速排序算法。
测试用例
编写代码的同时，编写测试用例也是非常重要的。下面，我们让ChatGPT为上面的快速排序函数编写测试用例：
请为上面的快速排序函数编写测试用例。ChatGPT 生成的 Python 测试用例如下：
import unittest
class TestQuickSort(unittest.TestCase):
def test_empty_list(self):
self.assertEqual(quick_sort([]), [])
def test_single_element_list(self):
self.assertEqual(quick_sort([1]), [1])
def test_sorted_list(self):
self.assertEqual(quick_sort([1, 2, 3]), [1, 2, 3])
def test_reverse_sorted_list(self):
self.assertEqual(quick_sort([3, 2, 1]), [1, 2, 3])
def test_random_list(self):
self.assertEqual(quick_sort([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]), [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9])
if __name__ == '__main__':
unittest.main()这些测试用例覆盖了空列表、单元素列表、已排序列表、逆序列表和随机列表等多种情况，能够有效地测试快速排序函数的正确性。使用unittest框架编写测试用例是一种良好的实践，可以保证代码的质量。
结论
通过上面的案例，我们可以看到，ChatGPT在编写代码方面具有一定的能力，能够帮助我们完成一些简单的编程任务。但是，它并不能完全取代开发人员，仍然需要我们进行代码审查、优化和测试。更重要的是，我们需要不断学习新的技术，提升自己的编程能力，才能更好地利用AI工具，提高工作效率。未来的开发模式很可能是人机协作，开发者需要掌握与AI协同工作的技能，才能在激烈的竞争中立于不败之地。
