現今軟體開發講求效率與穩定性，AI 輔助程式設計工具的出現，讓開發者得以更有效率地完成任務。從類別設計、資料生成到框架選擇，AI 工具都能提供相當程度的幫助，讓開發者更專注於核心業務邏輯的開發。資料函式庫的選擇與組態也是開發流程中至關重要的一環，本文也將探討 PostgreSQL 在 Linux 環境下的安裝與組態，並提供一些最佳實務建議，確保資料函式庫的效能與安全性。
使用人工智慧工具設計初始類別結構
在軟體開發中，人工智慧輔助程式設計工具可以幫助開發者設計初始的類別結構。以下是一些範例提示：
範例提示
Employee 類別
提示：設計一個 Employee 類別，包含 employeeName、employeeID 和 department 屬性。實作一個方法來顯示員工的詳細資訊。另外，還需要一個建構函式來設定這些屬性。
class Employee:
def __init__(self, employeeName, employeeID, department):
self.employeeName = employeeName
self.employeeID = employeeID
self.department = department
def display_details(self):
return f"Employee Name: {self.employeeName}, ID: {self.employeeID}, Department: {self.department}"
# 使用範例
emp = Employee("John Doe", "E123", "Engineering")
print(emp.display_details())
內容解密：
這段程式碼定義了一個 Employee 類別，包含三個屬性：employeeName、employeeID 和 department。這些屬性在建構函式（init 方法）中初始化。此外，display_details 方法會傳回一個字串，包含員工的詳細資訊。這樣的設計可以方便地建立和管理員工的資料。
BankAccount 類別
提示：我需要一個 Java 的 BankAccount 類別。它應該有私有屬性如 balance 和 accountNumber。可以新增 deposit、withdraw 和 checkBalance 方法來安全地修改或存取這些屬性嗎？
public class BankAccount {
private double balance;
private String accountNumber;
public BankAccount(String accountNumber, double initialBalance) {
this.accountNumber = accountNumber;
this.balance = initialBalance;
}
public void deposit(double amount) {
if (amount > 0) {
balance += amount;
}
}
public void withdraw(double amount) {
if (amount > 0 && amount <= balance) {
balance -= amount;
}
}
public double checkBalance() {
return balance;
}
// 使用範例
public static void main(String[] args) {
BankAccount account = new BankAccount("123456789", 1000);
account.deposit(500);
System.out.println("Balance: " + account.checkBalance());
account.withdraw(200);
System.out.println("Balance: " + account.checkBalance());
}
}
內容解密：
這段程式碼定義了一個 BankAccount 類別，包含兩個私有屬性：balance 和 accountNumber。建構函式用來初始化這些屬性。deposit 方法用來增加金額，withdraw 方法用來減少金額，checkBalance 方法則用來查詢當前餘額。這樣的設計確保了對銀行帳戶資料的安全存取和修改。
Vehicle 與 Truck 類別
提示：可以展示如何在 C# 中建立一個 Vehicle 類別，然後再建立一個從它繼承的 Truck 類別嗎？請包括 wheels 和 fuelType 屬性，並展示不同的存取修飾符。
public class Vehicle
{
public int Wheels { get; set; }
protected string FuelType { get; set; }
public Vehicle(int wheels, string fuelType)
{
Wheels = wheels;
FuelType = fuelType;
}
}
public class Truck : Vehicle
{
public Truck(int wheels, string fuelType) : base(wheels, fuelType)
{
}
public void DisplayDetails()
{
System.Console.WriteLine($"Wheels: {Wheels}, Fuel Type: {FuelType}");
}
}
// 使用範例
class Program
{
static void Main()
{
Truck truck = new Truck(6, "Diesel");
truck.DisplayDetails();
}
}
內容解密：
這段程式碼定義了一個 Vehicle 基礎類別和一個從它繼承的 Truck 派生類別。Vehicle 基礎類別包含兩個屬性：Wheels 和 FuelType，其中 FuelType 是受保護的（protected），只能在派生類別中存取。Truck 派生類別繼承了這些屬性並新增了一個 DisplayDetails 方法來顯示車輛的詳細資訊。
FileHandler 類別
提示：在 C++ 中，如何撰寫一個 FileHandler 類別，它在建構函式中開啟檔案並在解構函式中關閉檔案？另外，還需要包含 writeToFile 和 readFromFile 方法。
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
class FileHandler {
private:
std::ofstream writeStream;
std::ifstream readStream;
public:
FileHandler(const std::string& filename) {
writeStream.open(filename, std::ios::out);
readStream.open(filename, std::ios::in);
}
~FileHandler() {
writeStream.close();
readStream.close();
}
void writeToFile(const std::string& data) {
if (writeStream.is_open()) {
writeStream << data << std::endl;
}
}
std::string readFromFile() {
std::string line;
std::string content;
if (readStream.is_open()) {
while (std::getline(readStream, line)) {
content += line + "\n";
}
}
return content;
}
};
// 使用範例
int main() {
FileHandler fileHandler("example.txt");
fileHandler.writeToFile("Hello, World!");
std::cout << fileHandler.readFromFile() << std::endl;
}
框架與圖書館
框架與圖書館
進入軟體開發而不使用框架和圖書館，就好像試圖從頭開始製作複雜的蛋糕而沒有食譜或預混料——雖然可能但會更困難且耗時。框架和圖書館是開發者生活中的「秘密調味料」，讓開發者能輕鬆地完成工作。你不需要每次都重新發明輪子，只需利用現有的功能即可。
AI 輔助程式設計工具
AI 輔助程式設計工具當然能提供幫助。首先，它們可以幫助學習基本功能和工作流程。它們也能告訴你何時最好使用框架或圖書館。
然而，使用它們時要謹慎。以下是 Capilnean 的觀點：
「考慮到 React 得到大量更新以及我們使用特定版本的框架，我必須將這些作為系統提示提供給我的 ChatGPT 檔案以最佳化結果。有時候，GPT 提供的是更學術性而非適合生產環境的解決方案，所以我更傾向於與我們的高階開發者合作以解決更複雜的問題。」
相同情況也適用於 NodeJS。「我必須考慮我們內部 API 和處理資料的方式，才能去 ChatGPT 拿取特定功能的程式碼片段。」Capilnean 說道，「一旦我能描述其中一個函式的輸出作為要建立之功能的輸入時，通常就能提供穩定程式碼。」
資料處理
資料處理概述
資料是每個應用程式的生命線，真的是如此。它讓應用程式保持活力和運作。就像血液攜帶氧氣和營養素來維持身體功能一樣，資料流經應用程式並提供它所需的資訊和見解來實作其魔法。
然而，建立範例資料可能是一項繁瑣的工作。想像一下：你興奮地想測試你那閃亮新應用程式，但首先你需要大量資料來看到它在真實世界中的執行情況。你開始輸入行列資料——名字、日期、數字等——但然後它只是不停地進行下去。
此外，你必須小心地讓它足夠真實以使測試有效，但又不能太詳細以至於為每條記錄寫一部小說。如果你需要大量資料集？別開玩笑：你基本上是註冊了一場複製、修改和重複檢查的馬拉松比賽。
AI 輔助工具與資料處理
AI 輔助程式設計工具在這方面可能會很方便。首先，你需要選擇資料函式庫並啟動結構描述和表格。AI 工具還需要了解表格之間的關係等資訊。然後你需要進行組態和設定。但是之後 AI 工具就能開始幫忙了。
資料函式庫評估提示
以下是一些提示來幫助評估資料函式庫：
- 提示：哪種型態的資料函式庫最適合處理<特定資料型態或功能>？
- 提示：對於預期<高/低>流量且<型態資料>（例如：影像、文字、即時資料）之應用程式而言，應考慮哪種資料函式庫？
- 提示：我在預算緊張下進行開發；可以建議一款小規模<型態應用程式>（例如：本地配送服務應用程式）之成本效益高的資料函式庫解決方案嗎？
- 提示：我對於管理資料函式庫較為陌生；哪些資料函式庫對於初學者友好且容易維護？
資料函式庫結構描述（Schema） 提示
以下是一些提示來幫助設計結構描述：
- 提示：可以幫忙設計一個<型態應用程式>（例如：線上商店、部落格）之基本資料函式庫結構嗎？我知道我需要什麼表格及其主要關係。
- 提示：什麼樣的一張高效率表格結構適合管理<特定型態資料>（例如：客戶訂單、庫存）在關聯型資料函式庫中？該包括那些欄位及其型態？
- 提示：如何定義關聯型資料函式庫中的表格之間關係以管理<描述應用功能>（例如：事件管理、課程登記）之應用？特別是外部索引鍵與連線表格。
- 提示：正在為<描述專案>設定關聯型資料函式庫結構；可以指導我如何有效設定主鍵與外部索引鍵以維護資料完整性嗎？
- 提示：對於處理<型態資料或應用功能>之資料函式庫而言您推薦什麼規範策略？如何避免資料重複並確保資料完整性？
- 提示：正在進行 NoSQL 資料函式庫於<專案型態>（例如：社交媒體應用程式）之專案；如何設計檔案結構來儲存<特定型態資料>（例如：使用者檔案、文章、留言）？
小段落標題
資料函式庫環境設定 提示
以下是一些提示來幫助設定初始環境：
- 提示：請告訴我如何製作 <特定型態資料>(例如：全文檢索、常見更新) 操作最佳化查詢效能之索引策略。
- 提示：需要遷移現有資料函式庫至新結構；在不損失資料完整性之下重新設計結構之關鍵考量與步驟為何？
架構圖
此圖表示 AI 在程式設計中的不同角色及其協同方式：
graph TD A[AI 輔助工具] --> B[程式碼生成] A --> C[框架選擇] A --> D[資料生成] B --> E[初步程式碼] C --> F[生產級程式碼] D --> G[測試環境]
此圖表示 AI 在協助編寫程式碼中扮演不同角色及其協同方式：
- AI 輔助工具 是核心部件。
- 程式碼生成 是 AI 常見功能之一。
- 框架選擇 是 AI 用來幫助選擇合適框架。
- 資料生成 是 AI 常見功能之一。
- 初步程式碼 是 AI 生成之初步程式碼。
- 生產級程式碼 是最終達到可佈署級別之前所需經過諸多調整。
- 測試環境 是最終測試階段。
這些部分透過互動協同工作以達到目標：
- AI 生成初步程式碼並確認其合法性。
- 人員根據需求進一步修改與調整程式碼。
- 在框架選擇方面提供指導與支援。
- 生成測試所需之範例資料以模擬真實環境測試。
- 減少人員重複工作所需時間與精力。
- 提高團隊整體效率與開發速度。
人工智慧輔助編寫程式
人工智慧輔助編寫程式已成為現今軟體開發不可或缺的一部分。透過各種人工智慧輔助工具，開發者可以大幅簡化許多繁瑣且耗時的任務。然而要充分利用這些技術工具並取得最佳結果仍需掌握其技巧及限制。
首先，AI 輔助工具 能快速生成初步程式碼及基礎結構。在設計 Employee 或 BankAccount 或其他簡單物件時特別適合利用此功能。只要給予清楚明確指令，AI 則能快速回傳相關結果。然後再由人員根據需求進行細部調整。
其次，框架與圖書館選擇 是另一項耗時任務。AI 則能根據現行技術趨勢及專案需求提供建議。然而，由技術人員最後判斷最佳方案仍不可缺少，因為某些情況下特別耗費心力。如 React 或 NodeJS 的版本控管問題。透過給予 AI 特定輸出作為輸入，可達成穩定且符合要求之程式碼。
再次，模擬測試環境所需之資料生成 是重要任務。AI 則可大幅簡化此工作，減少手動輸入無意義且大量重複工作。因為每次測試都需大量範例資料，特別是在涉及多種表格或關聯關係時，手動輸入將大幅消耗時間。
最後，索引策略最佳化查詢效率亦可藉由 AI 助力。正確設定索引可顯著改善查詢效率，但相對地亦會消耗更多儲存空間。因此，AI 持續提供最佳化建議。 透過以上方式，人工智慧輔助編寫程式技術可達成更高效率且更穩定之結果。
安裝及組態 PostgreSQL 伺服器於 Linux
安裝 PostgreSQL
更新系統並安裝 PostgreSQL
首先，我們需要更新系統並安裝 PostgreSQL。以下是具體步驟：
- 開啟終端機並更新系統套件：
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
- 安裝 PostgreSQL：
sudo apt install postgresql postgresql-contrib -y
- 驗證 PostgreSQL 是否成功安裝：
psql --version
初始化及啟動 PostgreSQL
安裝完成後，我們需要初始化並啟動 PostgreSQL 服務：
- 啟動 PostgreSQL 服務：
sudo systemctl start postgresql
- 設定 PostgreSQL 自動啟動：
sudo systemctl enable postgresql
- 檢查 PostgreSQL 服務狀態：
sudo systemctl status postgresql
初始組態
建立新使用者
在進行進一步組態之前，我們需要建立一個新的 PostgreSQL 使用者：
- 切換到 PostgreSQL 使用者：
sudo -i -u postgres
- 進入 PostgreSQL 命令列介面：
psql
- 建立新使用者並賦予許可權：
CREATE USER myuser WITH ENCRYPTED PASSWORD 'mypassword';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydatabase TO myuser;
組態基本設定
接下來，我們需要對 PostgreSQL 做一些基本的組態來提升其效能和安全性。這些設定可以在 postgresql.conf 檔案中進行。
- 編輯
postgresql.conf檔案：
sudo nano /etc/postgresql/13/main/postgresql.conf
請注意，/etc/postgresql/13/main/ 路徑可能會根據你的安裝版本有所不同。
- 修改以下設定：
listen_addresses：將其設定為'*'，以允許來自其他 IP 地址的連線。max_connections：根據你的伺服器資源調整最大連線數。shared_buffers：設定為 RAM 的四分之一。work_mem：設定為每個工作記憶體的最大值。
例如：
listen_addresses = '*'
max_connections = 100
shared_buffers = 256MB
work_mem = 16MB
- 儲存並離開編輯器。
確保安全性
組態防火牆
確保防火牆允許 PostgreSQL 的連線：
- 編輯防火牆規則：
sudo ufw allow 5432/tcp
- 啟用防火牆（如果尚未啟用）：
sudo ufw enable
組態身份驗證
為了提升安全性，我們可以編輯 pg_hba.conf 檔案來組態身份驗證方法：
- 編輯
pg_hba.conf檔案：
sudo nano /etc/postgresql/13/main/pg_hba.conf
請注意，/etc/postgresql/13/main/ 路徑可能會根據你的安裝版本有所不同。
- 新增以下行來強制密碼驗證：
host all all 0.0.0.0/0 md5
-
儲存並離開編輯器。
-
重啟 PostgreSQL 服務以應用更改：
sudo systemctl restart postgresql
應用最佳實踐
為了確保伺服器的安全性和效能，以下是一些最佳實踐：
- 定期備份：設定定期備份策略，以防止資料丟失。
- 監控效能：使用工具如
pgAdmin或pg_stat_activity監控伺服器效能。 - 更新和補丁：定期更新 PostgreSQL 和相關依賴套件，以修復漏洞和改進效能。
- 限制許可權：僅授予必要的許可權給使用者，避免過度許可權帶來的安全風險。
