码农的收入怎么样（码农饭碗不保——ChatGPT正在取代Coder）
码农饭碗不保——ChatGPT正在取代Coder
最近被OpenAI的ChatGPT刷屏了 。我猜你已经读了很多关于ChatGPT的文章 ，不需要再介绍了 。假如碰巧您还不太了解ChatGPT是什么 ，可以先看一下这篇文章 ，然后再回来继续 。
与ChatGPT对话很有趣 ，甚至很有启发性 。我们的内容创作部门已经将ChatGPT用于文案生成 。那么对研发部门 ，ChatGPT是否有用呢？我在算法团队做了一个测试 ，让ChatGPT来完成算法研究中频繁要做的数据清洗和处理问题 ，结果让人非常满意 。我甚至愿意聘请ChatGPT做算法团队的数据工程师 。
简单数据处理
我们首先从简单的任务入手 ，让ChatGPT完成数据加载和简单的清洗工作 。
任务目标
加载数据集； 确保数据集中所有值均为数值类型 ，如果不是则尝试将其转换为数值类型； 检查缺失值； 数据集分成训练集和测试集 。上面这4个任务是算法执行前必须要做的常规工作 。我们看一下ChatGPT的表现
输出结果
import pandas as pd import numpy as np def load_csv_data(file_path): # Load the csv file into a pandas DataFrame df = pd.read_csv(file_path) # Convert string type data to numeric type and save the mapping in a dictionary conversion_map = {} for column in df.columns: if df[column].dtype == O: unique_values = df[column].unique() conversion_map[column] = {unique_values[i]: i for i in range(len(unique_values))} df[column] = df[column].map(conversion_map[column]) # Check for missing values missing_value_counts = df.isnull().sum() for column, missing_count in missing_value_counts.items(): if missing_count > 1: df.drop(df[df[column].isnull()].index, inplace=True) elif missing_count == 1: df[column].fillna(df[column].mean(), inplace=True) # Split the dataset into training and validation sets train_df = df.sample(frac=0.8, random_state=0) val_df = df.drop(train_df.index) return train_df, val_df, conversion_map分析
上面代码可以完美完成目标任务 ，从csv文件中加载数据集 ，并以80/20的比例将数据集拆分为测试集和训练集 ，关键逻辑还加上了注释 ，ChatGPT甚至贴心的给出了函数使用方法 。
ChatGPT生成上面代码总共用时116秒 ，同时我们的数据工程师编写同样功能的代码用时225秒 。二者的代码差异不大 ，但是我们的数据工程师没写注释 。
上面的任务是数据工程师几乎天天都要写的代码 ，他们很熟练 。我又找了一个大学刚毕业还在实习期的数据助理来写 ，居然半个小时才完成 ，由于对接口不熟悉 ，大量时间花在了百度上[捂脸] 。
第一轮比试 ，从各个维度上 ，都是ChatGPT胜 。
重构代码
在上一轮的比试中 ，我发现我们的数据工程师有“偷鸡 ”行为——由于平时经常需要完成上面工作 ，他将很多功能封装成了独立的函数 ，用的时候直接引入或拷贝 。使用函数按照逻辑组织代码 ，不仅能够促进代码复用 ，还有利于代码维护 。所以我们接下来试着让ChatGPT重构一下自己的代码 。
任务目标
将上面的代码按照功能合理地拆分成若干函数 。
输出结果
import pandas as pd import numpy as np def load_csv(file_path): return pd.read_csv(file_path) def convert_strings_to_numeric(df): conversion_map = {} for column in df.columns: if df[column].dtype == O: unique_values = df[column].unique() conversion_map[column] = {unique_values[i]: i for i in range(len(unique_values))} df[column] = df[column].map(conversion_map[column]) return df, conversion_map def handle_missing_values(df): missing_value_counts = df.isnull().sum() for column, missing_count in missing_value_counts.items(): if missing_count > 1: df.drop(df[df[column].isnull()].index, inplace=True) elif missing_count == 1: df[column].fillna(df[column].mean(), inplace=True) return df def split_data(df): train_df = df.sample(frac=0.8, random_state=0) val_df = df.drop(train_df.index) return train_df, val_df def prepare_data(file_path): df = load_csv(file_path) df, conversion_map = convert_strings_to_numeric(df) df = handle_missing_values(df) train_df, val_df = split_data(df) return train_df, val_df, conversion_map分析
ChatGPT拆分出5个函数：
load_csv(file_path) 负责从csv文件中加载数据集 ，返回DataFrame； convert_strings_to_numeric(df) 负责将DataFrame中的非数值类型数据转换为数值类型 ，并记录转换映射表； handle_missing_values(df) 负责处理缺失值； split_data(df) 负责将数据集拆分为训练集和测试集； prepare_data(file_path) 将上面4给函数串起来 ，构成一个pipeline 。不得不说 ，ChatGPT有一次完美地完成了任务！并且函数名起得非常好 ，看函数名就能知道函数的功能 ，比很多中国程序员用拼音或缩写命名函数友好多了 。
扩展代码
重构后的代码结构已经非常清晰了 ，但是还是有缺陷 ，那就是不够灵活 ，很多规则都是写死的 。为了让代码更灵活 、可扩展性更强 ，我们一般会将变量以参数的形式传入 。
任务目标
重构上面的代码 ，以参数的形式从命令行传入以下内容：
csv格式数据集的路径 拆分训练集和验证集的大小 阈值 ，缺失值大于此阈值则删除记录 ，小于等于此阈值则处理缺失值输出结果
import pandas as pd import numpy as np import argparse def load_csv(file_path): return pd.read_csv(file_path) def convert_strings_to_numeric(df): conversion_map = {} for column in df.columns: if df[column].dtype == O: unique_values = df[column].unique() conversion_map[column] = {unique_values[i]: i for i in range(len(unique_values))} df[column] = df[column].map(conversion_map[column]) return df, conversion_map def handle_missing_values(df, threshold): missing_value_counts = df.isnull().sum() for column, missing_count in missing_value_counts.items(): if missing_count > threshold: df.drop(df[df[column].isnull()].index, inplace=True) elif missing_count <= threshold: df[column].fillna(df[column].mean(), inplace=True) return df def split_data(df, split_ratio): train_df = df.sample(frac=split_ratio, random_state=0) val_df = df.drop(train_df.index) return train_df, val_df if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description=Prepare data for machine learning.) parser.add_argument(file_path, help=Path to the csv file.) parser.add_argument(--split-ratio, type=float, default=0.8, help=Ratio of the training set size.) parser.add_argument(--threshold, type=int, default=1, help=Threshold for handling missing values.) args = parser.parse_args() df = load_csv(args.file_path) df, conversion_map = convert_strings_to_numeric(df) df = handle_missing_values(df, args.threshold) train_df, val_df = split_data(df, args.split_ratio)分析
ChatGPT很好地理解了我们的意图 ，引入了argparse模块来管理和解析命令行参数 ，关键是参数名起的也非常合理 ，参数说明也非常准确（尽管是英文的） 。参数都正确地传入了所属的函数 ，又一次完美的完成了任务 。
总结
ChatGPT根据我们提供的规范 ，在创建 、重构 、扩展一个简单的数据预处理Python脚本方面做得非常出色 ，每一步的结果都符合要求 。虽然这不是一个复杂任务 ，确实日常工作中最常见的基本工作 。ChatGPT的表现确实惊艳了众人 ，预示着它朝着成为真正有用的编程助手迈出重要的一步 。
最终我们从如下几个方面将ChatGPT和我们的数据工程师做了对比：
ChatGPT 人类程序员 正确性 ✅ ✅ 速度 ✅ 编码规范 ✅ 文档注释 ✅可见ChatGPT在编码速度和编码习惯上都完胜人类工程师 。这让我不得不开始担心程序员未来的饭碗 。是的 ，你没有看错！程序员这个曾经被认为是最不可能被AI取代的职业 ，如今将面临来自ChatGPT的巨大挑战 。根据测试 ，ChatGPT已经通过Google L3级工程师测试 ，这意味着大部分基础coding的工作可以由ChatGPT完成 。尽管ChatGPT在涉及业务的任务上表现不佳 ，但未来更可能的工作方式是架构师或设计师于ChatGPT协同完成工作 ，不再需要编码的码农 。
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