小羊的学习笔记

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作为一名大数据开发者，我对 AI 的应用感兴趣，但平常都是处理数据，对应前后端代码不擅长，幸好有了 AI，在 AI 的帮助下能写出很多前后端代码了。 image.png

本文将通过一个简单的项目示例，展示如何在一个人团队中完成全栈开发任务。

前端开发 ​

前端开发是与用户直接交互的部分。在本例中，我们使用Vue.js创建一个简单的CRUD应用，用于管理一些数据。

image.png

首先，创建一个Vue项目（现在一般用 pnpm 创建一个用 vite 构建的 vue 程序，我还在学习中。。。）：

bash
vue create my-project
cd my-project
npm install axios

然后，修改src/components/HelloWorld.vue文件：

vue
<template>
  <div class="hello">
    <h1>{{ msg }}</h1>
    <input v-model="newItem" placeholder="Add a new item" />
    <button @click="addItem">Add</button>
    <ul>
      <li v-for="(item, index) in items" :key="index">
        {{ item }}
        <button @click="removeItem(index)">Remove</button>
      </li>
    </ul>
  </div>
</template>

<script>
import axios from 'axios';

export default {
  name: 'HelloWorld',
  data() {
    return {
      msg: 'Welcome to Your Vue.js App',
      newItem: '',
      items: []
    };
  },
  methods: {
    addItem() {
      if (this.newItem !== '') {
        this.items.push(this.newItem);
        this.newItem = '';
      }
    },
    removeItem(index) {
      this.items.splice(index, 1);
    }
  }
};
</script>

后端开发 ​

image.png

后端开发涉及处理数据和业务逻辑。在本例中，我们使用Flask创建一个简单的RESTful API。

首先，创建一个虚拟环境并安装Flask：

bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install Flask

创建app.py文件：

python
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

items = []

@app.route('/items', methods=['GET'])
def get_items():
    return jsonify(items)

@app.route('/items', methods=['POST'])
def add_item():
    item = request.json.get('item')
    if item:
        items.append(item)
        return jsonify({'msg': 'Item added'}), 201
    return jsonify({'msg': 'Item is required'}), 400

@app.route('/items/<int:index>', methods=['DELETE'])
def delete_item(index):
    if 0 <= index < len(items):
        items.pop(index)
        return jsonify({'msg': 'Item removed'}), 200
    return jsonify({'msg': 'Item not found'}), 404

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

调用AI ​

image.png

调用AI可以大大提高我们的开发效率。在本例中，我们使用OpenAI的GPT-4模型来生成一些文本数据。

首先，安装OpenAI的Python客户端：

bash
pip install openai

然后，创建一个脚本来调用AI模型：

python
import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

def generate_text(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-004",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100
    )
    return response.choices[0].text.strip()

if __name__ == '__main__':
    prompt = "Write a short story about a brave knight."
    print(generate_text(prompt))

整合前后端与AI ​

image.png

最后，我们将前后端与AI整合起来，使得整个项目更加完善。在前端的HelloWorld.vue文件中，增加对AI接口的调用：

vue
<template>
  <!-- 上面的代码保持不变 -->
  <button @click="generateStory">Generate Story</button>
  <p>{{ story }}</p>
</template>

<script>
import axios from 'axios';

export default {
  // 上面的代码保持不变
  data() {
    return {
      // 其他数据保持不变
      story: ''
    };
  },
  methods: {
    // 其他方法保持不变
    async generateStory() {
      const response = await axios.post('http://localhost:5000/generate', { prompt: 'Write a short story about a brave knight.' });
      this.story = response.data.story;
    }
  }
};
</script>

在Flask后端中，添加新的AI接口：

image.png

python
@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
    prompt = request.json.get('prompt')
    if prompt:
        story = generate_text(prompt)
        return jsonify({'story': story}), 200
    return jsonify({'msg': 'Prompt is required'}), 400

def generate_text(prompt):
    # 这里调用OpenAI的API生成文本
    import openai
    openai.api_key = 'your-api-key'
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-004",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100
    )
    return response.choices[0].text.strip()

通过以上步骤，我们实现了一个集前端、后端和AI调用于一体的完整开发项目。 image.png

这种一人团队的开发模式虽然挑战巨大，但通过 AI开发工具使用可以很轻松地完成，可真是大大提高开发效率和增加了个人能力边界。