目录
- 前言
- [一、Cloud Studio产品介绍](#一、Cloud Studio产品介绍)
-
- [1.1 注册Cloud Studio](#1.1 注册Cloud Studio)
- 二、项目实验
-
- [2.1 选择合适的开发环境](#2.1 选择合适的开发环境)
- [2.2 实验项目介绍](#2.2 实验项目介绍)
- [2.3 实验步骤](#2.3 实验步骤)
前言
chatgpt
简单介绍:
ChatGPT
是一种基于GPT
的自然语言处理模型,专门用于生成对话式文本。它是OpenAI于2021年发布的,在广泛的对话数据集上进行了训练,旨在提供更具交互性和适应性的对话体验。
与传统的问答系统不同,ChatGPT
设计用于处理连续的对话而不仅仅是单独的问题和回答。它可以接收对话的上下文,并在回应中更好地理解对话的语境,从而产生更连贯、个性化的回答。
在开发者领域中,GPT
的辅助工作也被逐一挖掘而出------------辅助编程、代码查优、单元测试、集成测试等等。
随着 GPT
的技术的不断发展以及应用的不断普及.我们可以使用gpt
帮助我们完成简单的小项目.
一、Cloud Studio产品介绍
Cloud Studio
是基于浏览器的集成式开发环境(IDE
),为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用 Cloud Studio
时无需安装,随时随地打开浏览器就能在线编程,实在不要太方便.
Cloud Studio
作为在线 IDE
,包含代码高亮、自动补全、Git 集成、终端等 IDE 的基础功能,同时支持实时调试、插件扩展等,可以帮助开发者快速完成各种应用的开发、编译与部署工作.效果还是蛮不错的.
Cloud Studio
所有新老用户每月赠送 3000
分钟的工作空间免费时长。
1.1 注册Cloud Studio
先进入Cloud Studio
官网
注册完成后,通过微信扫码验证登录即可.
二、项目实验
2.1 选择合适的开发环境
这里我们采用编写python
代码.
自动创建环境中:
2.2 实验项目介绍
实验的Excel
表格中,考勤扣除金额、个税扣除、实发工资目前是空缺的,最终生成的数据需要将上述三列的数据分别根据以下规则填充。
1、迟到次数核算方法:
3次以内不扣除
3次以上每多1次扣除100(也就是第4次开始)
2、个税扣除核算方法:
个税扣除 = 基础工资 - 五险一金扣除 - 考勤扣除金额
然后进行以下方式核算:
不考虑个税起征点。
收入中不超过3000元的按3%税率缴纳个税。
3000元-12000元的按10%税率缴纳个税。
超过12000元不高于25000元的按税率20%计算。
25000元-35000元的按税率25%计算。
35000元-55000元的按税率30%计算。
55000元-80000元的按税率35%计算。
3、将算出的结果填充到salary.xlsx表中
考前扣除金额填充至原文件中。
个税扣除填充至原文件中。
实发工资填充至原文件中。
4、新建一个文件将表格中的数据在Cloud Studio终端中输出
2.3 实验步骤
- 先上传需要处理的实验
Excel
文件,上传至Cloud Studio
的Python
环境的根目录中去。
上传成功后:
创建py
文件:
- 使用
GPT
辅助编程:
将代码粘贴至 Cloud Studio
中,点击"运行"按钮.
粘贴并运行后,发现默认的环境中没有pandas
库,OK!我们安装一下。如果下面出现 Successfully
则说明安装成功
安装pandas
库:
py
pip install pandas
接下来再次运行 demo.py
,依然报错,因为 pandas
库的有些函数是依赖于 openpyxl
的,默认环境也是没有安装的,我们继续安装:
安装openpyxl
:
py
pip install openpyxl
安装成功后,我们再次运行一下 demo.py
终于,实发工资已经可以算出来了,但是个税扣奖金这些还没有计算,因为还没有提需求.
继续与GPT
提需求对话.
py
import pandas as pd
#读取Excel表格
df = pd.read_excel( 'salary.xlsx', sheet_name= "Sheet1")
#计算考勤扣除金额
late_counts = df['迟到次数']
df['考勤扣除金额']= late_counts.apply(lambda x: max((x-3)*100,0))
#计算个税扣除
taxable_income = df['工资基数']- df['五险一金扣除']- df['考勤扣除金额']
df['个税扣除']= taxable_income . apply(lambda x:
min(x*0.03,90) if x <=3000 else
min(x*0.1,210) if 3000<x<=12000 else
min(x*0.2,1410) if 12000<x<=25000 else
min(x*0.25,2660) if 25000<x<=35000 else
min(x*0.3,4410) if 35000<x<=55000 else
min(x*0.35,7160) if 55000<x<=80000 else
x*0.45)
#计算实发工资
df['实发工资']= df['工资基数']- df['五险一金扣除']- df['考勤扣除金额']-df['个税扣除']
#打印结果
print(df)
#计算实发工资
df['实发工资']= df['工资基数']- df['五险一金扣除']- df['考勤扣除金额']-df['个税扣除']
#写入Excel
writer = pd.ExcelWriter('salary_output.xlsx')
df.to_excel(writer,'Sheet1', index=False)
writer.close()
print('结果已成功写入Excel!')
print(df)
可以看到,结果成功输出出来,并且它并没有完全遵守我的规定,在原文件上改,它是输出了一个新文件。但是通过打印和下载Excel
文件验证后基本是没什么问题了。当然我们GPT
的答案我们不可产生依赖,一方面GPT
不能处理复杂的需求,只能帮助我们解决简单的示例,另一方面,答案很多时候会存在不符合需求的情况,这需要使用者有甄别能力,并且有能力去解决与完善,打铁还需自生硬,好好提升自己才是最重要的!
最后,小实验到此结束,对Cloud Studio
测评结束,个人感觉是一个不错的在线编程平台,感兴趣的小伙伴们可以试试.