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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是一种基于云计算的集成开发环境（IDE），由AWS（Amazon Web Services）推出。它支持多种编程语言，包括Java、Python、Node.js等，可以在云端进行开发、测试和调试。Cloud Studio具有以下特点：

无需安装：只需要在浏览器中打开Cloud Studio，就可以开始开发。无需安装任何软件。
多种编程语言：支持运行多种编程语言，可以方便地进行多种开发任务。
云端开发：由于Cloud Studio在云端，因此可以在任何地方、任何设备上进行开发，无需在本地安装IDE。
与AWS集成：Cloud Studio与AWS服务集成非常紧密，可以直接访问AWS资源和API，方便开发人员进行云原生开发。

Cloud Studio提供了非常友好的云端编程环境。只需要打开浏览器,就可以秒级进入到云端准备好的编程界面,无需在本地配置任何环境,大大降低了编程的初始门槛。编辑器、终端、运行时等功能一应俱全,可以直接在网页上编写和运行Python代码。

总之，Cloud Studio是一个灵活、便捷、高效的云端IDE，可以大大提高开发效率。
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.

展示图:
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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.

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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

Cloud Studio 官网

先进入Cloud Studio 官网,简单的输入一些注册信息后.
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注册完成后,通过微信扫码验证登录即可.

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二、项目实验

2.1 选择合适的开发环境

本次实验采用GPT+Cloud Studio辅助编程完成Excel自动工资结算,这里我们采用编写python代码,所以选择python环境.
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Cloud Studio就会自动创建环境,创建环境中.
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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。

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上传成功后:

创建py文件:编写对应的py代码.

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使用GPT辅助编程:

无脑念咒即可,这里的实验项目很简单,直接提出需求即可.
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将回答的中的代码粘贴至 Cloud Studio中，点击右上角的"运行"按钮.

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粘贴并运行后，发现代码并没有跑起来,因为默认的环境中没有pandas库，所以,我们安装一下pandas库。

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安装pandas库:如果下面出现 Successfully 则说明安装成功

pip install pandas

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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 :

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,因为我们还没有提需求.
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继续与GPT提需求对话.
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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!

三、总结

在Cloud Studio这一在线编程平台上,我顺利利用Python语言配合GPT实现了一个Excel自动工资结算项目。根据项目需求,我们完成了对应的功能.代码和数据都可以持久保存到云端,不受本地存储空间的限制。

在编写代码的过程中,Cloud Studio提供了非常流畅的体验。代码编辑快速便捷,运行响应迅速,计算能力强大。这种云端编程方式让我可以无障碍地实现编程思路,不受本地资源的局限,给了我更大的想象空间。

在这个成熟可靠的云平台上,我顺利完成了项目,加深了对Python语言的掌握,对各种语法结构的应用也更加熟练。这是一次非常有意义的编程学习经历。我会把云端编程的优势推荐给更多的Python初学者。相信通过Cloud Studio这样易用的云平台,会有更多人对Python编程和云计算产生兴趣,提高编程能力。

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,不需要手动配置环境,可以直接在线编程,感兴趣的小伙伴们可以试试.
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