亞瑟的升級過程

  以下是AI提供python代碼撈取檔案清單，在撈取整個硬碟時如D槽，輸入方式不一樣，需要以D:\\呈現，相關解答也是由AI提供，在除錯方面相當即時。 AI講解錯誤的原因: 在字串的結尾 \" 被 Python 當作是 逃逸字元（escaped quote） ，導致 字串結尾的引號無法正確解析 ，造成語法錯誤（SyntaxError: unterminated string literal）。 撈取檔案清單的代碼:(撈取36萬筆清單大概5分鐘以內) import os import pandas as pd from datetime import datetime # 掃描的來源資料夾（可修改） scan_dir = r"D:\\" # 存檔的目的資料夾（可修改） save_dir = r"C:\資料" # 取得來源資料夾的最後一層名稱（作為檔名的一部分） last_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(scan_dir)) # 儲存檔案資訊 file_data = [] # 遍歷所有子資料夾與檔案 for foldername, subfolders, filenames in os.walk(scan_dir):     for filename in filenames:         filepath = os.path.join(foldername, filename)         try:             stat = os.stat(filepath)             file_info = {                 "檔名": filename,                 "路徑": filepath,         ...

今天請AI幫忙寫爬蟲程式，但資料未下載到資料夾中，後來才發現使用雲端python與地端python會有差異，原本地端可以運行的程式在雲端要執行同樣效果則須作些許修改。不過在家裡，目前還是會以雲端python執行，雖然在公司無法使用雲端python，但以快速及使用者介面，雲端python還是較令人感到舒適。 以下為AI解釋雲端平台 Python 與地端（本機）Python 差異: 雲端平台 Python 與地端（本機）Python 主要差異在於 運行環境、資源存取、安全性與使用情境 等。以下以表格與說明進行比較： 📊 差異比較表 項目 雲端平台 Python 地端（本機）Python 運行環境 遠端伺服器（如 Google Colab, AWS, Azure, GCP 等） 安裝在本機電腦 計算資源 可使用 GPU/TPU、高階 CPU（通常需付費） 受限於本機硬體效能 環境管理 已安裝大部分常用套件，免安裝或用 pip 安裝即可 需自行建立虛擬環境、安裝套件 檔案存取 存取雲端硬碟或需上傳/掛載資料（如 Google Drive） 可直接存取本機硬碟 網路限制 通常網路開放，但會有安全機制（像 Colab 限制下載目錄） 完全依照本機防火牆與網路設定 持久性 執行環境可能會重置、檔案不易保存 檔案永久保留（除非手動刪除） 安全性 雲端平台需授權存取雲端硬碟、API 等，資料可能需加密 較能掌控安全性與隱私風險 效能彈性 可依需求彈性擴充（如升級至 Colab Pro） 升級需更換或擴充硬體 操作介面 通常為 Jupyter Notebook（網頁介面） 可使用 Jupyter、VS Code、PyCharm 等 適用情境 資源密集任務、合作開發、快速原型設計 資料保密性高、需本機存取、長期開發 💡 簡要說明 ✅ 雲端平台適合： 使用者沒有強大硬體但需要跑 AI 模型或大量運算。 學術研究、教學、團隊共享專案（如使用 Google Colab）。 開發階段、快速測試各種函式與套件。 ✅ 地端 Python 適合： 資料存放於本機，或需進行大量本地檔案操作。 工作環境有嚴格的資訊安全規範。 長期開發、部署自有應用程式（如自動化腳本、桌面應用）。 如果你目前使用 Colab 執行 Python 程式，但發現...

今天嘗試請GPT以Python處理三個檔案的資料比對與合併，但付費版GPT給出的代碼卻無法順利執行。於是我轉向Gemini，以相同的提問詞詢問，卻意外發現Gemini所提供的代碼相當精確且更具效率。以我自己目前對Python淺顯的理解，也能看出Gemini所提供的程式碼相對高階且較有優化，邏輯清晰、架構明確。後來我回頭請GPT針對這兩段代碼進行比較，GPT也同意Gemini的方案更具效率與優勢，這點讓我感覺到GPT在程式生成的能力上仍有一些進步空間，期待GPT未來能持續提升品質，更精確地滿足使用者的需求。 以下是詢問GPT兩者差異回覆的內容 功能/邏輯點 你提供的版本(gemini) 我的版本(GPT) 檔案讀取 使用 try-except 包裝，有錯誤處理 沒有包裝，若檔案不存在會直接錯誤 資料前處理 明確轉換 datetime ，並加註說明 有轉換，但說明較簡略 合併邏輯 A→B→C 三步驟清晰，欄位更有註解 相同邏輯，但直接寫死欄位選擇，較精簡 欄位名稱檢查 附有對欄位格式的說明與假設 假設用戶已知並匹配正確欄位 欄位過濾與排序 明確指定 output_columns ，有邏輯順序 相同，但未顯示中文註解 錯誤處理 包含 read 與 to_excel 的錯誤處理 無錯誤處理（預設成功） 彈性設計 有封裝為函式、支援參數設定 一次性執行程式，不適合模組化 Dummy 資料產生 有產生模擬資料供測試 無產生測試資料，需用戶上傳 以下代碼沒給予真實的路徑時仍然可以用代碼中的例子產出，相當不錯的方式 import pandas as pd def reconcile_procurement_data(file_a_path, file_b_path, file_c_path, output_excel_path):     """     Reconciles procurement, goods receipt, and un-storaged receipt data.     Args:         file_a_path (str): Path to th...

6月12日參加了「AI與Python協作課程」，透過這次實作課，我更深入了解Python實務上的運用方式。雖然課程時間有限，內容以實作為主，較少涉及基礎理論的講解，但幸好我之前自學過VBA及一些Python的基本概念，因此更能快速理解講師的操作示範。特別是講師展示如何搭配AI快速完成Python代碼，更讓我感覺到自己也有能力運用AI快速完成符合個人需求的程式。像這次使用AI撰寫Python爬蟲抓取股價資料，非常迅速就完成，而之前透過AI產生的VBA爬蟲程式卻未能順利運行，這也讓我對於Python在爬蟲方面的強大效能有了更深刻的印象。 回想幾年前初學Python時都是在本機安裝環境後使用，這次講師示範了Google Colaboratory，透過線上環境直接撰寫Python程式，不須額外安裝本機環境，省去不少麻煩。此外，講師介紹的Google Workspace Marketplace（類似手機上的應用程式商店），提供各式實用工具的整合功能，也拓展了我的視野。透過線上服務結合AI使用Python，讓我在非程式專業領域的工作，也能快速上手與運用。未來無論是在工作效率提升上，或是個人日常需求如爬蟲、檔案分類等任務，將變得更加便利與容易。 下面是我用ai給予的代碼run股價的畫面。 google colaboratory_web_python