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对于程序员来说往往有一类工作是需要将一部分业务逻辑实现从服务端转移到客户端或者从客户端转移到服务端。这类工作通常需要将一种编程语言的代码转换成另一种编程语言的代码这就需要承担这项工作的人员同时具有这项工作涉及到的两种编程语言的知识而且非常耗时且容易出错。现在有了ChatGPT我们就可以利用它来帮助我们完成这项工作因为ChatGPT具有高度自适应性可以自动学习源语言和目标语言之间的语义和结构差异因此它可以适应各种编程语言和转换任务包括不同语法结构和关键字的语言之间的转换。下面我们就来看看ChatGPT是如何帮助我们完成这项工作的。
我们先来看一个简单的例子比如说我们有一个服务端的代码片段它的功能是从本地文本文件中读取词语生成一个词云图
import jieba
import matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Image
from wordcloud import WordClouddef wcloud():try:with open(words.txt,r,encodingutf-8) as f:textfile f.read()except IOError:print(Error: No such file or directory.)else:wordlist jieba.lcut(textfile)space_list ,.join(wordlist)wc WordCloud(width800, height800,background_colorwhite,modeRGB,max_words200,font_path font.ttf,max_font_size150,relative_scaling0.6,random_state50,scale2).generate(space_list)plt.imshow(wc)plt.axis(off)plt.show()wc.to_file(wordcloud_python.jpg)if __name__ __main__:wcloud()
运行结果如图所示 现在因为业务需要我们需要将这段代码转移到客户端因此我们需要将这段代码转换成JavaScript代码这样就可以在客户端运行了。我们看看ChatGPT如何来完成这项工作我们将代码片段输入到ChatGPT对话框中要求ChatGPT帮我们转换成Javascript的实现方式如下图所示 ChatGPT的回复如下 我们看到ChatGPT不仅仅将代码转换过来并且对于使用的第三方库也找到了Javascript中可用的相对应的依赖库而且调用第三方库的一些参数也保留下来并在Javascript中正确设置了对应的参数我们将ChatGPT的回复复制到本地保存为js文件然后使用npm安装好ChatGPT提示的需要安装的node的依赖库。
不过这里有两个地方ChatGPT生成的并不准确其一并不存在canvas-wordcloud这个依赖库我们需要使用node-wordcloud来替换同时修改代码中的引用方式为const WordCloud require(node-wordcloud)();并将使用WordCloud的地方修改为如下代码:
...const canvas createCanvas(800, 800);// const ctx canvas.getContext(2d);const wordcloud WordCloud(canvas, {list: space_list,backgroundColor: white,minRotation: 0,maxRotation: 0,rotationSteps: 0,fontFamily: font.ttf,weightFactor: (size) Math.pow(size, 2),gridSize: 8,minSize: 10,shape: cardioid,shuffle: false,ellipticity: 0.65,clearCanvas: true,});
...
其二如果是mac系统的话需要先使用brew install pkg-config cairo pango libpng jpeg giflib librsvg 安装依赖然后在使用命令安装 npm install canvas否则会报错。
最后我们运行这段代码结果居然报错了 经过分析发现是因为传给wordcloud的数据格式不正确于是我们要求ChatGPT按照包含关键词和权重的二元组数组的格式重新组织数据生成的代码中数据处理部分如下
...const textfile fs.readFileSync(words.txt, { encoding: utf-8 });const wordlist jieba.cut(textfile);const keywords [...new Set(wordlist)];const space_list keywords.map((word) [word, wordlist.filter((w) w word).length]);const canvas createCanvas(800, 800);
...
接下来我们运行代码词云图片成功生成了 但是通过对比两个词云的图片我们发现两个词云的样子有一些差别这是由于 python 的 wordcloud 和 node 的 wordcloud 两个库的实现方式不同导致的通过询问ChatGPT但是它并没有给出正确的参数设置因此我们手动对参数进行一些调整才能得到期望的样式。
