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AI革命编程学习：Python语法速通与高阶突破全实战（第二部分：AI辅助调试与高阶编程）

article 2025/3/13 8:14:09

只要编程，代码错误和有问题肯定是难免，更何况还是全AI生成代码，是否符合我们的要求与预期，以及代码是否有逻辑错误，是否有代码错误。下面我们继续这一部分，代码调试、代码修复等基本过程。

一、代码调试

典型场景主要是针对一些代码错误，从而导致结果输出问题的情况（打比方有如下代码）

# 问题代码：无限循环  
count = 0  
while count < 5:  
    print("Count:", count)

AI修复过程：
错误检测：AI标记缺少count += 1
修复建议：自动插入增量语句。
都不用运行，直接交给AI就可以完成了。
提示词：

这段代码有什么问题，帮我分析一下：
count = 0  
while count < 5:  
    print("Count:", count)

修正后代码：

count = 0  
while count < 5:  
    print("Count:", count)  
    count += 1  # 增加计数器修改

不但给出原代码的错误，还告原代码的输出情况等。
代码调试实例

二、高阶编程

1. 递归编程：分治思想可视化

AI提示词：

"生成递归实现阶乘计算的代码，添加执行过程可视化输出，并对比迭代方案的性能差异。"

生成代码：

def factorial(n: int, depth=0) -> int:  
    print(f"{'  '*depth}计算 factorial({n})")  
    if n == 0:  
        return 1  
    result = n * factorial(n-1, depth+1)  
    print(f"{'  '*depth}返回 {result}")  
    return result  

print(factorial(3))

输出轨迹：

计算 factorial(3)  
  计算 factorial(2)  
    计算 factorial(1)  
      计算 factorial(0)  
      返回 1  
    返回 1  
  返回 2  
返回 6

同时，针对递归编程以及分治思想可视化的还可以与AI进行深入讨论。

2. 装饰器开发：元编程实战

AI提示词：

"创建一个记录函数执行时间的装饰器，支持参数控制时间单位（秒/毫秒），并演示装饰器在API请求函数中的应用。"

生成代码：

from time import time  
from functools import wraps  

def timer(unit='s'):  
    def decorator(func):  
        @wraps(func)  
        def wrapper(*args, **kwargs):  
            start = time()  
            result = func(*args, **kwargs)  
            duration = (time() - start) * 1000 if unit == 'ms' else (time() - start)  
            print(f"{func.__name__} 耗时: {duration:.2f}{unit}")  
            return result  
        return wrapper  
    return decorator  

@timer(unit='ms')  
def fetch_data(url: str):  
    # 模拟网络请求  
    import requests  
    requests.get(url)  

fetch_data("https://api.example.com")