Cursor code generate介绍
之前看过github copilot 的代码生成能力。可以说解放了码农的双手，基础的代码完全可以来生成。可是后来它收费了。
今天在网上发现这个免费的code generate。
下面官网
Cursor 代码生成实战
prompt1
prompts : 比较两个数据库的差异，数据库的ip地址是10.50.10.170，…
prompt2
我的prompts: 是两个数据库比较差异，第二个数据库是的ip是10.50.10.171. 两个数据库的port都是5432
# 导入所需库 import psycopg2 # 连接数据库 connection1 = psycopg2.connect(host='10.50.10.170', port=5432, user='username', password='xxx', dbname='qmstst') cursor1 = connection1.cursor() connection2 = psycopg2.connect(host='10.50.10.171', port=5432, user='username', password='xxx', dbname='qmstst') cursor2 = connection2.cursor() # 从文件中获取表名 with open("tables.txt", "r") as file: table_names = [line.strip() for line in file.readlines()] differences = [] for i in range(len(table_names) - 1): # 查询两个表的数据量 cursor1.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {table_names[i]}") table1_count = cursor1.fetchone()[0] cursor2.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {table_names[i+1]}") table2_count = cursor2.fetchone()[0] # 计算数据量差异 difference = abs(table1_count - table2_count) differences.append(difference) # 输出结果到文件 with open("output.txt", "w") as output_file: for i in range(len(differences)): output_file.write(f"表 {table_names[i]} 和表 {table_names[i+1]} 的数据量差异为: {differences[i]}\n") # 关闭数据库连接 cursor1.close() connection1.close() cursor2.close() connection2.close()
prompt3
promtps : 最终输出结果是有差异的表，结果需要有时间。需要包含哪个ip的哪个表。
# 导入所需库 import psycopg2 from datetime import datetime # 连接数据库 connection1 = psycopg2.connect(host='10.50.10.170', port=5432, user='username', password='xxx', dbname='qmstst') cursor1 = connection1.cursor() connection2 = psycopg2.connect(host='10.50.10.171', port=5432, user='username', password='xxx', dbname='qmstst') cursor2 = connection2.cursor() # 从文件中获取表名 with open("tables.txt", "r") as file: table_names = [line.strip() for line in file.readlines()] differences = [] for i in range(len(table_names) - 1): # 查询两个表的数据量 cursor1.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {table_names[i]}") table1_count = cursor1.fetchone()[0] cursor2.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {table_names[i+1]}") table2_count = cursor2.fetchone()[0] # 计算数据量差异 difference = abs(table1_count - table2_count) if difference > 0: differences.append((table_names[i], table_names[i+1], difference)) # 输出结果 current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") for table1, table2, difference in differences: message = f"{current_time} - IP: 10.50.10.170 表 {table1} 和 IP: 10.50.10.171 表 {table2} 的数据量差异为: {difference}" print(message) connection1.close() cursor2.close() connection2.close()
prompt4
将输出结果推送到企业微信。
from datetime import datetime # 连接数据库 connection1 = psycopg2.connect(host='10.50.10.170', port=5432, user='username', password='xxx', dbname='qmstst') cursor1 = connection1.cursor() connection2 = psycopg2.connect(host='10.50.10.171', port=5432, user='username', password='xxx', dbname='qmstst') cursor2 = connection2.cursor() # 从文件中获取表名 with open("tables.txt", "r") as file: table_names = [line.strip() for line in file.readlines()] differences = [] for i in range(len(table_names) - 1): # 查询两个表的数据量 cursor1.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {table_names[i]}") table1_count = cursor1.fetchone()[0] cursor2.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {table_names[i+1]}") table2_count = cursor2.fetchone()[0] # 计算数据量差异 difference = abs(table1_count - table2_count) if difference > 0: differences.append((table_names[i], table_names[i+1], difference)) # 导入企业微信库 from wxwork_bot import WxWorkBot # 初始化企业微信机器人 bot = WxWorkBot("your_bot_key") # 输出结果并发送到企业微信报警 current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") for table1, table2, difference in differences: message = f"{current_time} - IP: 10.50.10.170 表 {table1} 和 IP: 10.50.10.171 表 {table2} 的数据量差异为: {difference}" bot.send_text(message) connection1.close() cursor2.close() connection2.close()
我的感受
- 从prompt1可以看出代码生成之后还会提示合并还是丢弃，这个比较人性化。因为不确定cursor对prompts的理解，这样的好处是可以及时调整prompts来生成更加符合要求的结果
- 从prompt3来看这个还是会一行一行扫描，而不是直接定位到需要修改的地方。这一点比较慢。
- 其实可以只对部分代码进行框选进行优化，这个速度应该会提升。
- 竟然可以回滚prompt。
