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使用 chatGPT 优化代码并降低运行时的云成本
许多开发人员说“过早的优化是万恶之源”。

这句话的来源归功于Donald Knuth。在他的书《计算机编程的艺术》中，他写道：

“真正的问题是，程序员在错误的时间和错误的地方花费了太多时间来担心效率；过早的优化是编程中万恶之源。”

这句话起源于软件开发的早期阶段，当时为了优化目的而重写代码会消耗开发人员的大量时间，但预计只会产生非常有限（如果有的话）的成本节省。

在当今时代，随着生成的 AI 产品变得越来越容易获得，重写代码成为一项可以非常轻松地完成的任务，借助诸如 chatGPT 之类的工具。

在这个简单的示例中，我将演示如何在不到一分钟的时间内优化一个小的 python 脚本，开发人员方面的工作量最少，同时创造显着减少运行时间的潜力，从而以以下形式产生更具影响力的效果降低云运营成本。

我采用了一个简单的脚本来读取 HTTP 访问日志文件，作为脚本的参数，然后打印日志中每个 HTTP 响应状态代码的出现次数。

我从一个非常简单的 chatGPT 提问开始：

这是 chatGPT 生成的脚本：

import sys
from collections import defaultdict

def count_status_codes(log_file):
    status_counts = defaultdict(int)
    with open(log_file, 'r') as f:
        for line in f:
            # Extract the HTTP response status code from each line
            status_code = line.split()[

本文标签： 小技巧代码chatGPTPython

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