有了GPT+Copilot，學習 Rust 直接起飛
作者：gometa
Rust 前中期學習曲線會更陡峭一些，但是今天咱們有了 AI 輔助，學任何編程語言，似乎也沒那么難了，不懂就往 GPT 去問，至少前期你會很快解決掉問題的。
大家好，我是漁夫。
Rust 前中期學習曲線會更陡峭一些，但是今天咱們有了 AI 輔助，學任何編程語言，似乎也沒那么難了，不懂就往 GPT 去問，至少前期你會很快解決掉問題的。
比如，我想讀一個 CSV 文件，直接上 GPT 去咨詢。
它連 csv 里面的內容都給你生成了，這效率真高啊。
首先，我們來添加外部包: 使用csv和serde包。這些包可以通過在你的Cargo.toml文件中添加它們來引入。
也可以選擇，命令行添加：
cargo add serde --features derivecargo add csv
cargo add serde --features derive添加后，我們嘗試遍歷這個文件是否真的存在數(shù)據(jù)。
代碼如下：
use csv::Reader;
use std::error::Error;
const CSV_PATH: &str = "./large_file.csv";
fn main() -> Result<(), Box<dyn Error>> {
let mut rdr = Reader::from_path(CSV_PATH)?;
for result in rdr.records() {
let record = result?;
println!("{:?}", record);
}
Ok(())
}
運行結果，還真幫生成這些數(shù)據(jù)。
cargo run
Finished dev [unoptimized + debuginfo] target(s) in 0.04s
Running `target/debug/rust-demo9`
StringRecord(["Alice", "30", "New York"])
StringRecord(["Bob", "25", "Los Angeles"])
StringRecord(["Charlie", "35", "Chicago"])
StringRecord(["David", "40", "Houston"])
StringRecord(["Eve", "28", "Philadelphia"])
StringRecord(["Frank", "33", "Phoenix"])
StringRecord(["Grace", "22", "San Antonio"])
StringRecord(["Henry", "45", "San Diego"])
StringRecord(["Ivy", "29", "Dallas"])
StringRecord(["Jake", "38", "San Jose"])
% 如果我想只讀取 Age 這列的數(shù)據(jù)，直接上 GPT咨詢，都能幫你解決掉，甚至代碼的每一行，都可以讓他幫你解釋清楚，這初學者幫助肯定很大的。
use csv::Reader;
use std::error::Error;
const CSV_PATH: &str = "./large_file.csv";
fn main() -> Result<(), Box<dyn Error>> {
let mut rdr = Reader::from_path(CSV_PATH)?;
for result in rdr.records() {
let record = result?;
println!("{}", record.get(1).unwrap_or_default());
}
Ok(())
}如果我想獲取第三列數(shù)據(jù)，還可以直接在 vscode 里面咨詢GitHub Copilot，覺得沒有問題可以直接點擊 Accept 引用它提供給你的代碼，在基礎修改也是非常方便的，但部分基礎代碼和重復的代碼可以交給 Copilot 自動幫你生成，效率上也提升不少。
運行結果如下：
最后，學習任何一門語言，已經(jīng)減低了很多難度了，甚至你可以把AI當著你產(chǎn)品經(jīng)理，給你提供需求，最后讓 AI 幫你開發(fā)代碼，你其實就是Review，寫不好的地方繼續(xù)讓AI去修改或你見魔改基本能使用了，工作中大部分重復代碼你沒必要自己從頭開始學，而是學會利用工具。
責任編輯：趙寧寧
來源：
碼農(nóng)漁夫
