让AI给你写代码，初体验（二）-写一个flask应用

这里我们准备让AI做一个稍微复杂一点任务，写一个前后应用，具体：
前台用html输入股票代码，后台通过akshare的接口程序获取该股票的实时价格，然后返回显示在html

我们先用AI对话看一下，AI会给我们什么编码建议
在这里插入图片描述

AI建议并不出乎我们意外，一个简单的flask应用即可，后续我们就要修改AI编程的主程序，实现以下几个功能
1 以正则表达式提取，python、html以及可能js程序
2 将这些程序安排在合适的位置，例如html就放在templates目录下，js放在static目录下，py程序放在server的程序下
3 考虑到不是一次可以生成，需要支持多个版本
因此对程序做出修改

from http import HTTPStatus
import dashscope
import re
from dashscope import Generation
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Role
import random
import time
# 存文件，按时间和随机数生成版本号
def saveCode(programmingName, content_list):# 生成版本号global code_filenow_time = time.strftime('%Y-%m-%d_%H:%M:%S', time.localtime())i = random.randint(1, 100)codeFile = ""match programmingName:case "python":python_path = "/home/cfets/gitea/pyWebTest1/example/server/"code_file = python_path + "pyTest_" + now_time + '_' + str(i) + ".py"case "html":html_path = "/home/cfets/gitea/pyWebTest1/example/templates/"code_file = html_path + "htmlTest_" + now_time + '_' + str(i) + ".html"case "javascript":js_path = "/home/cfets/gitea/pyWebTest1/example/static/"code_file = js_path + "script_" + now_time + '_' + str(i) + ".js"# 保存至文件if code_file != "":try:content=content_list[0]with open(code_file, 'w') as f:f.write(content)except Exception as e:print('Error: %s' % e)# 正则提取py、html和js文件
def extractCode(replyMessages):# i = random.randint(1, 1000)python_content = re.findall(r'```python(.*?)```', replyMessages, re.DOTALL)saveCode("python", python_content)html_content = re.findall(r'```html(.*?)```', replyMessages, re.DOTALL)saveCode("html", html_content)js_content = re.findall(r'```javascript(.*?)```', replyMessages, re.DOTALL)saveCode("javascript", js_content)# AI对话
def conversation_mutual():messages = []while True:message = input('user:')messages.append({'role': Role.USER, 'content': message})whole_message = ''responses = Generation.call(Generation.Models.qwen_max, messages=messages, result_format='message', stream=True,incremental_output=True)print('system:', end='')for response in responses:if response.status_code == HTTPStatus.OK:whole_message += response.output.choices[0]['message']['content']print(response.output.choices[0]['message']['content'], end='')else:print('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s' % (response.request_id, response.status_code,response.code, response.message))print('\n')# 触发存储extractCode(whole_message)print()messages.append({'role': 'assistant', 'content': whole_message})if __name__ == '__main__':conversation_mutual()

在项目中建一个子项目example，作为flask的文件夹，server，static和templates文件分别对应到AI给出代码提取的文件夹
在这里插入图片描述
现在可以尝试一下，回到一开始AI对话，我们仔细看，就会发现AI生成的代码，有不少缺陷，仅列举比较严重的错误
1）比如后端py程序，倾向于按代码（symble值）获取代码，但我们知道akshare库接口不支持这种方式，需要获得全部行情后再按代码筛选
2）比如直接运行本地的html会出现跨域的问题，需要在server端运行html，flask需要补充一个跳转

所以，给到AI的需求要比较准确、完整，有可能还需要限制技术路径。然后执行上述程序，我们给出的需求是
请使用python开发web程序，前端html支持输入股票代码，后端程序利用最新akshare库东财市场数据接口获取全市场行情，然后筛选获取前端输入股票代码的最新价，反显给前端，并且能够通过localhost:5000/index的方式，跳转访问前台网页

看看AI编程的效果
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看一下编码的效果：

落地后的python
落地后的html

效果还可以，python存在一些问题，返回值应该是中文而不是英文，我们尝试让AI纠正一下

于是告知AI： stock_df = ak.stock_zh_a_spot_em() 返回值是中文，请修改这部分
我们看看效果
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AI修改了刚才的错误，但是同时AI又把HTML生成了一遍，有点画蛇添足

但不管怎么样，获得了相对正确的代码。我们看看第二次落地代码
这是python（看名字的版本时间）

这是html

尝试执行，我们手工把python程序改成flaskServer.py 放到example子项目的根目录，再把html文件改成index.html，仍然放在templates目录下

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先启动flask
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然后在浏览器输入 localhost:5000/
跳转到页面，在输入600031,可以看到其最新价格13.75

至此我们可以总结一下：
AI编码并不是是个绣花枕头，也并不是传统编码方式的一个延续（通过IDE拖拉拽改补），而是可以把文字定义的需求，转化为用户想要的代码，甚至是帮助用户搭一个简单框架。