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ChatGPT3.5和4.0的区别是什么,区别大不大?这篇文章不会从各个角度去宽泛地回答这个问题,而是举一个具体的我实际工作学习中遇到的例子,就聚焦在编写代码能力水平上,来窥探ChatGPT3.5和4.0巨大差别的冰山一角

1.背景

我有一批txt文件,上面存着某应用的账号信息记录,为了方便统计管理,我要把这些记录写到excel表格中。

OK,这个时候肯定不是自己一条一条记录手写,学过编程的都会想到写一个代码,让计算机帮我们去读取txt文件上面的信息记录,然后提取出目标数据,再写入excel文件


2.编写Python代码能力比较

2.1.提问语句

我将给你一个txt文件,文件包含若干条记录,每条记录的格式为xxx—-xxx—-xxx-xxx—-xxx-xxx,其中分割线 —- 总共有三个,分割了四个信息,依次是:账户—-密码—-sess—-刷新token,请编写python脚本,读取一个txt文件,并将每条信息分成四个数据单元存储在用户给定的一个xlsx文件中,用追加的方式写入

我直接用了偏口语的提问方式,顺便测试一下两者的自然语言理解能力。

当然感兴趣的可以去学习一下AI提示词(Prompt)学习,可以看OpenAI的官方文档


2.2.ChatGPT3.5的代码样例

ChatGPT3.5代码样例

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import openpyxl

def read_txt_and_append_to_xlsx(txt_file, xlsx_file):
# 打开txt文件
with open(txt_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
# 逐行读取txt文件
for line in f:
# 去除行尾的换行符
line = line.strip()
# 使用分割线----来分割每条记录
data = line.split('----')
# 将数据写入xlsx文件
append_to_xlsx(xlsx_file, data)

def append_to_xlsx(xlsx_file, data):
# 打开xlsx文件,如果不存在则创建新文件
try:
workbook = openpyxl.load_workbook(xlsx_file)
except FileNotFoundError:
workbook = openpyxl.Workbook()
workbook.save(xlsx_file)
# 选择第一个工作表
sheet = workbook.active
# 在最后一行追加数据
sheet.append(data)
# 保存xlsx文件
workbook.save(xlsx_file)

# 测试示例
if __name__ == "__main__":
txt_file = "example.txt" # 替换为你的txt文件路径
xlsx_file = "output.xlsx" # 替换为你的xlsx文件路径
read_txt_and_append_to_xlsx(txt_file, xlsx_file)


2.3.ChatGPT4.0的代码样例

ChatGPT4.0代码样例

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import openpyxl
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter

def append_data_to_xlsx(txt_file, xlsx_file):
# 尝试打开xlsx文件,如果不存在则创建一个
try:
workbook = openpyxl.load_workbook(xlsx_file)
sheet = workbook.active
except FileNotFoundError:
workbook = Workbook()
sheet = workbook.active

# 读取txt文件并追加数据到xlsx
with open(txt_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
for line in file:
data = line.strip().split('----') # 分割每行的数据
if len(data) == 4: # 确保分割后有四个数据单元
sheet.append(data) # 追加数据到xlsx

# 保存xlsx文件
workbook.save(xlsx_file)

# 使用示例
txt_file = 'path/to/your/txtfile.txt' # txt文件路径
xlsx_file = 'path/to/your/xlsxfile.xlsx' # xlsx文件路径

append_data_to_xlsx(txt_file, xlsx_file)


2.4.代码运行结果

从实现效果看,ChatGPT3.5和4.0都实现了我的需求,完成了读取数据处理数据和写入数据,并且代码运行一次即成功没有报错。


2.5.ChatGPT4.0 对彼此所写代码的评价

由于本人代码能力也不是很强,就不班门弄斧了,直接让GPT自己来评价:

代码评价1

代码评价2

可以看到,ChatGPT4.0在python代码的编写上,为了更好的性能降低了代码的灵活性。这种问题我们自己编写代码上也经常遇到,但ChatGPT4.0知道如何取舍。

ChatGPT3.5像是一个编程学得很好的大学生,而ChatGPT4.0更像是拥有多年实战经验的资深软件工程师。他们能够更加高效地处理复杂和多变的任务,提供更精准、更有深度的解决方案,并且在遇到挑战时能够灵活调整策略,寻找最佳出路。


3.结语

本人编程能力一般,只是举个简单例子作分享。

在简单脚本代码编写上ChatGPT4.0就已经做得比3.5更注重细节,复杂代码处理上更可见一斑。

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