PyCharm + AI 辅助编程

PyCharm + AI：初学者友好的 2 个实用场景（附操作步骤）

PyCharm 专业版（或通过插件集成）支持 AI 辅助编程（如 JetBrains AI 或 GitHub Copilot），能根据代码上下文自动生成代码、解释逻辑、优化代码等。以下是 2 个适合初学者的简单场景，覆盖“代码生成”和“代码解释”核心功能。

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场景 1：AI 快速生成斐波那契数列函数（代码补全）

背景：你需要实现一个计算斐波那契数列第 n 项的函数，但对递归或循环实现不熟悉，手动编写易出错。

操作步骤：

1. 准备工作：

   • 确保 PyCharm 为专业版（或已安装 https://www.jetbrains.com/help/pycharm/jetbrains-ai.html）。
   • 新建项目 ai_demo，创建 fibonacci.py 文件。

2. 触发 AI 生成代码：
   在 fibonacci.py 中输入函数框架（或直接输入需求描述），例如：

   def fibonacci(n: int) -> int:
       # 计算斐波那契数列第 n 项（n 从 0 开始，fib(0)=0, fib(1)=1）
       pass
   

   将光标放在 pass 行，按下 Alt+Enter（Windows/Linux）或 Option+Enter（macOS），选择 “Generate code with JetBrains AI”（或 “Ask Copilot”）。

3. 输入需求描述：
   在弹出的对话框中，输入具体要求（或直接让 AI 理解上下文）：

   “实现斐波那契数列第 n 项，n 为非负整数。要求：用循环而非递归，处理 n=0 和 n=1 的边界情况，返回整数。”

4. AI 生成代码：
   PyCharm 会自动生成符合要求的代码，例如：

   def fibonacci(n: int) -> int:
       if n < 0:
           raise ValueError("n 必须是非负整数")
       a, b = 0, 1
       for _ in range(n):
           a, b = b, a + b
       return a
   

5. 验证代码：
   在 if __name__ == "__main__": 下添加测试代码：

   print(fibonacci(0))  # 输出 0
   print(fibonacci(1))  # 输出 1
   print(fibonacci(5))  # 输出 5（数列：0,1,1,2,3,5）
   

   运行后结果正确，说明 AI 生成的代码可用。

关键价值：

无需手动推导循环逻辑或边界条件，AI 直接生成可运行代码，减少调试时间。

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场景 2：AI 解释陌生函数（代码理解）

背景：你在学习 Pandas 处理数据，遇到 df.drop_duplicates() 方法但不清楚参数含义，手动查文档效率低。

操作步骤：

1. 准备工作：

   • 安装 Pandas：在 PyCharm 的虚拟环境中运行 pip install pandas。
   • 新建 pandas_demo.py，导入 Pandas 并创建示例数据：

     import pandas as pd
     
     data = {"姓名": ["张三", "李四", "张三", "王五"], "分数": [85, 90, 85, 95]}
     df = pd.DataFrame(data)
     

2. 触发 AI 解释函数：
   在 df.drop_duplicates() 行输入代码（或选中该行），按下 Alt+Enter，选择 “Explain this code with JetBrains AI”（或 “Ask Copilot to explain”）。

3. AI 输出解释：
   PyCharm 会在右侧弹出 AI 解释面板，内容包括：

   • 功能：删除 DataFrame 中的重复行（基于指定列）。
   • 参数说明：
     • subset：指定要检查重复的列（默认所有列）。
     • keep：保留哪个重复项（'first' 默认保留第一个，'last' 保留最后一个，False 删除所有）。
     • inplace：是否直接修改原 DataFrame（默认 False，返回新 DataFrame）。
   • 示例代码（AI 自动生成）：

     # 删除所有列的重复行，保留第一个出现的
     df_clean = df.drop_duplicates()  # 结果：保留张三（第0行）、李四（第1行）、王五（第3行）
     
     # 仅根据“姓名”列删除重复，保留最后一个
     df_clean = df.drop_duplicates(subset="姓名", keep="last")  # 结果：李四（第1行）、张三（第2行）、王五（第3行）
     

4. 验证解释：
   运行代码并打印结果，观察是否符合 AI 描述，加深对函数的理解。

关键价值：

无需离开 IDE 即可快速理解陌生函数的功能和用法，尤其适合学习第三方库时使用。

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注意事项

1. 启用 AI 功能：若 PyCharm 未提示 AI 选项，需确认已安装插件（File → Settings → Plugins → 搜索 "JetBrains AI" 并安装）。
2. 网络要求：AI 功能依赖云端计算，需保持网络连接（部分企业环境可能限制，需联系管理员）。
3. 代码验证：AI 生成的代码可能存在边界条件错误（如斐波那契数列中 n=0 的处理），建议运行测试验证。

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总结

PyCharm + AI 的核心优势是降低学习成本：新手无需死记硬背复杂代码或文档，通过 AI 快速生成可用代码、理解函数逻辑，将更多精力放在业务逻辑和算法设计上。初学者可从“生成简单函数”“解释库函数”入手，逐步尝试更复杂的场景（如 AI 优化代码性能、生成单元测试）。