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使用ChatGPT构建Python后端——还是不要。
原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
文章强调不要依赖AI编写Python代码，尤其在处理依赖包和版本变更时。作者尝试用AI构建应用，但遇到单元测试问题，AI无法解决错误。最终，作者选择手动编写代码。AI能生成代码，但难以应对包管理和API变更的复杂性，理解代码仍然很重要。
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关键要点
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不要依赖AI编写Python代码，尤其在处理依赖包和版本变更时。
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作者在构建应用时遇到单元测试问题，AI无法解决错误。
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AI在代码生成方面表现良好，但难以应对包管理和API变更的复杂性。
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作者最终选择手动编写代码，理解代码仍然很重要。
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AI在处理Python的包管理和版本变更时表现不佳，导致开发效率低下。
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理解所做的事情在2024年仍然是相关的。
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延伸问答
为什么不应该依赖AI编写Python代码？
因为AI在处理依赖包和版本变更时表现不佳，容易导致开发效率低下。
作者在使用AI构建应用时遇到了什么问题？
作者在单元测试中遇到问题，AI无法解决错误，导致开发进展缓慢。
AI在生成Python代码方面表现如何？
AI能够生成功能正确的Python代码，但无法处理包管理和API变更的复杂性。
作者最终选择了什么方法来编写代码？
作者选择手动编写代码，从头开始构建一个最小可行的应用。
理解代码的重要性在2024年是否仍然相关？
是的，理解代码仍然很重要，尤其是在处理复杂的包管理和版本变更时。
AI在处理Python的包管理时存在哪些具体问题？
AI无法应对包的升级导致的API变化，容易造成代码无法正常工作。
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