用Codex+DeepSeek写Python脚本:从需求描述到可运行代码的全流程
- 2026-09-05 04:14:40
这周我终于把拖了超久的一件事给干了——用 Codex + DeepSeek 帮我写一段真正能跑的 Python 脚本。🤯
以前都是让它给我文字需求，这回要跑个流程：从提需求开始，到拿到代码、运行、报错、再修，完整走一遍。下面就是全过程，顺便附上我踩过的两个坑，给各位避避雷。
起因：我习惯于记账数据可没时间整理 📝
我有记账的习惯，但记得很糙——用的是手机备忘录，格式全靠手敲，大概长这样：
88月1日 早餐 12 午餐 408月2日 早餐 6 午餐 28 晚餐1288月3日 泡泡玛特 698月3日 早餐 12 午餐 408月5日 早餐 6 午餐 28 晚餐3008月5日 泡泡玛特 207
攒了快一个月，我想知道两件事：总共花了多少，以及每类花了多少。手动加肯定能加，但太累，而且我想顺便学学用 Python 处理数据。
我之前学过一点点类似的，但很多操作已经记不清了。与其再重新拾起来，不如直接让 DeepSeek 帮我写。💪
第一步：描述需求（第一版，翻车版）🚗💥
我跟 DeepSeek 是这么说的：
帮我写个Python脚本，分析我的记账数据，算一下总花费和每类花费。它给的回复其实不算差——给了一段用 pandas 的代码，大致逻辑是读 CSV、按类别 groupby 求和、打印结果。
但问题是：我的数据根本不是 CSV。我就是备忘录里一行行的纯文本，没有逗号分隔，没有表头。它默认我给的是规整的 CSV，我直接用肯定不行。
备注：AI 不会替你判断你的数据长什么样。它默认了一个"标准"场景，但我的场景一点都不标准。😅
第二步：把真实情况讲清楚（第二版）🎯
我重新组织了一下语言，这次把数据的真实样子贴进去了：
我有一份记账数据，存在一个txt文件里，每行格式是：日期 类别 金额 备注（备注可能没有）示例：8月1日 早餐 12 午餐 408月2日 早餐 6 午餐 28 晚餐1288月3日 泡泡玛特 69我想用Python写一个脚本，实现：1. 读取这个txt文件2. 算出总花费3. 按”类别”分组，算每类花了多少，从高到低排4. 把结果打印出来环境：Python 3.10，没装pandas（能不能只用标准库？）
这次说清楚了三件事：数据长什么样、我要什么结果、我的环境限制。
它的回复质量明显上来了。下面是我贴出来的它给的关键部分：
# parts[0]=日期 parts[1]=类别 parts[2]=金额 parts[3:]=备注(可选)if len(parts) < 3:print(f”这行格式不对，跳过：{line}”)continuecategory = parts[1]try:amount = float(parts[2])except ValueError:print(f”金额不是数字，跳过：{line}”)continuetotal += amountby_category[category] += amount# 按花费从高到低排序sorted_cats = sorted(by_category.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)print(f”总花费：{total:.2f} 元\n”)print(”分类明细（从高到低）：”)for cat, amt in sorted_cats:print(f” {cat}：{amt:.2f} 元”)if __name__ == '__main__':analyze_expenses('expenses.txt')
它还顺手提醒我："如果你的txt文件编码不是utf-8（比如Windows记事本默认存成gbk），读取时把 encoding 改成 gbk。"
这点提醒后来真的有用。
第三步：跑起来——然后报错了
我把代码存成 analyze.py，记账数据存成 expenses.txt，放同一个目录下，敲：
python analyze.py报错来得很快：
Traceback (most recent call last):File ”analyze.py”, line 30, inanalyze_expenses('expenses.txt')File ”analyze.py”, line 9, in analyze_expenseswith open(filepath, encoding='utf-8') as f:UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd4 in position 2...
果然是编码问题。我之前用 Windows 记事本存的这个 txt，默认就是 GBK。
第四步：把报错原样贴回去
这一步是整个流程里我觉得最值的一步——我没有自己去查这个错，直接把整段报错复制粘贴回给 DeepSeek：
我运行你的代码报错了，完整报错如下：Traceback (most recent call last):File ”analyze.py”, line 30, inanalyze_expenses('expenses.txt')File ”analyze.py”, line 9, in analyze_expenseswith open(filepath, encoding='utf-8') as f:UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd4 in position 2...
它回得很干脆：
这就是编码问题。你的txt文件是GBK编码（Windows记事本默认）。把代码里第9行的
encoding='utf-8'改成encoding='gbk'就行。或者更稳妥的做法——用
chardet自动检测编码，但你只想用标准库的话，直接改gbk最快。
我改了一行：
with open(filepath, encoding='gbk') as f:再跑：
总花费：1478.00 元分类明细（从高到低）：午餐：158.00 元晚餐：360.00 元泡泡玛特：828.0元早餐：72.00 元地铁：60.00 元
第五步：加点功能，又踩一坑（排序的坑）🕳️
跑通之后我有点飘，想加个功能：按日期算每天花了多少。
我跟它说：
在原来的基础上加一个：按日期统计每天的总花费，按日期升序打印。它给了我补丁式的代码（在循环里多存一个 by_date 字典，最后多打印一段）。逻辑没问题，我粘进去再跑，结果输出里日期排序是乱的：
8月1日：52.00 元8月10日：69.00 元8月2日：162.00 元...
8月10日 排在了 8月2日 前面。原因不复杂——字符串排序是按字典序的，"8月10日" 的第三个字符是 "1"，比 "8月2日" 的 "2" 小，所以排前面。
这种字符串排序的坑，自己写十有八九也会踩。我又把现象贴给 DeepSeek：
日期排序乱了，8月10日排在了8月2日前面。应该按真实日期顺序排。
它的修法是把日期里的数字抠出来排序：
# 提取”8月10日”里的日数字，转成整数来排def date_key(date_str):# date_str 形如 ”8月10日”，取”月”和”日”之间的数字# 这里假设都是8月，简化处理day_part = date_str.split('月')[1].replace('日', '')return int(day_part)sorted_dates = sorted(by_date.items(), key=lambda x: date_key(x[0]))
这里我得多说一句：它给的
date_key只处理了"8月"的情况，如果我数据跨月了（比如7月和8月混着），这个函数会出问题。我当时追问了一句"如果跨月怎么办"，它给了一个更完整的版本（把月和日都拆出来转成(月, 日)元组排序）。这种边界情况你不追问，它不一定主动想到。所以 多问一嘴，少踩一坑。😉
我把整个流程拆成一张表 📊
走完这一圈，我回头总结了一下"用 DeepSeek 写代码"到底分几步：
几个我用下来的真实感受 💬
“描述清楚需求”这步最花时间，也最值。第一版太糙，它直接给我假设了一个不存在的场景。第二版贴了真实数据和限制条件，代码立马靠谱。跟上周 Prompt 工程那篇的结论一样——说清楚比说得多重要。
报错不要怕，原样贴回去就行。以前我遇到报错第一反应是去百度，现在第一反应是贴给 DeepSeek。它给的修法不一定全对，但至少能告诉你“问题大概出在哪”，省了大半定位时间。
它写的代码不能盲信，但也不用怕。这次踩的两个坑（编码、排序）都不是它写错了，是我没说清楚 + 字符串本身的特性。但像“跨月排序”这种边界，你不追问它就不会主动处理。把它当个反应贼快但需要你盯细节的搭档，这个心态比较合适。
同一个对话里迭代，比开新对话效率高。加“按日期统计”功能时我是在原对话里追加的，它记得前面的数据格式和代码结构，直接给补丁式修改。如果开新对话，得把背景重讲一遍，太费劲。
小结 🌟
这周最大的收获，是第一次完整走通了 需求 → 代码 → 运行 → 报错 → 修复 的全流程。让AI写代码，跑程序已经省去了我们90%的时间，就算是新手小白，只要一遍遍的改需求，修bug，很多问题就都不是问题，很多日常需要解决的问题都可以写个代码，比如待办清单、抽签器，要事提醒等大家可以动手试一试，还是蛮有趣的。
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