1. 作为一个编程小白，我曾经以为代码是天书我是一名市场营销专员，日常工作离不开Excel、PPT和数据分析。但每次遇到稍微复杂一点的数据处理，我就得求助于公司的技术同事，甚至熬夜手动整理表格。
我也曾尝试自学Python，但光是配置环境、理解“变量”“循环”这些概念就让我头大。买了本书，翻了三天，最后只学会了打印Hello World，然后……就没有然后了。
直到上个月，同事推荐我试了试aipy，一款号称“让非程序员也能写代码”的AI工具。本来没抱太大希望，结果用了不到一周，我竟然自己写出了一个微博热搜爬虫，还能自动把数据整理成Excel报表！
而这一切，全靠aipy的三个核心功能。
2.功能一：用“人话”写代码，告别天书aipy最让我惊喜的功能，就是“自然语言生成代码”。我不需要懂任何编程语法，只要用大白话描述需求，它就能自动生成可运行的代码。
比如，我想抓取微博热搜榜的前10条内容并保存到Excel，以前这种需求只能找程序员帮忙。但在aipy里，我只需要输入：
帮我写一个Python脚本，抓取微博热搜前10条，并保存到Excel文件到桌面上
立即进行响应，并给出分析结果：
发生错误自动修改，安全感满满：
代码附带中文注释，编程小白友好：
代码语言：txt复制import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from datetime import datetime
import sys
import re
# 设置headers模拟浏览器访问
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36',
'Cookie': 'SUB=_2AkMSIQmYf8NxqwFRmP4dyWjjaIh1zATEieKl5U9gJRMxHRl-yT9jqmYgtRB6PwLPGHJhQx7L10D0aVM0XW7NCQCLcyjZ;'
}
def clean_heat_value(heat_str):
"""清理热度值，提取数字部分"""
if not heat_str:
return "0"
# 提取数字部分
numbers = re.findall(r'\d+', heat_str)
return numbers[0] if numbers else "0"
try:
# 获取微博热搜页面
print("正在获取微博热搜数据...")
url = "https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot"
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
response.raise_for_status()
# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 查找热搜列表
hot_elements = soup.select('div.data tbody tr') or soup.select('div[class^="data"] tbody tr')
if not hot_elements:
raise ValueError("无法定位热搜列表元素")
# 提取前10条数据
hot_items = []
for i, item in enumerate(hot_elements[:10], 1):
try:
title_tag = item.select_one('td[class$="02"] a')
if not title_tag:
continue
title = title_tag.text.strip()
link = "https://s.weibo.com" + title_tag['href'] if not title_tag['href'].startswith('javascript') else "无效链接"
count_tag = item.select_one('td[class$="02"] span')
count = clean_heat_value(count_tag.text if count_tag else "0")
hot_items.append({
'排名': i,
'标题': title,
'热度': count,
'链接': link
})
except Exception as e:
print(f"处理第{i}条热搜时出错: {str(e)}", file=sys.stderr)
continue
if not hot_items:
raise ValueError("未能提取任何热搜数据")
# 转换为DataFrame并保存为CSV
df = pd.DataFrame(hot_items)
desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop')
filename = f"微博热搜_优化版_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.csv"
save_path = os.path.join(desktop_path, filename)
# 保存为CSV文件
df.to_csv(save_path, index=False, encoding='utf_8_sig')
print(f"优化后的热搜数据已保存到: {save_path}")
print("\n优化后的热搜数据预览:")
print(df.to_string(index=False))
__result__ = {
'status': 'success',
'data': hot_items,
'save_path': save_path,
'file_type': 'csv'
}
except Exception as e:
print(f"程序运行出错: {str(e)}", file=sys.stderr)
__result__ = {'status': 'error', 'message': str(e)}结果直接清晰：
3. 功能二：代码错误自动修复，小白也能调试 生成代码只是第一步，但作为小白，我连怎么运行都可能出错。比如有一次，我手滑删掉了代码里的一个括号，结果运行时报错：
SyntaxError: unexpected EOF while parsing
按照以前，我肯定直接放弃，或者去网上搜半天。但现在，我可以直接问aipy：
“这段代码报错了，怎么办？”
它会分析错误原因，并给出修复后的代码。这比我翻书查语法快多了！
4. 功能三：像聊天一样修改代码，不用学编程有时候生成的代码需要微调，比如：
“能不能让爬取速度慢一点，避免被封？”
“Excel能不能加个时间戳？”
传统编程得去查文档、学参数，但在aipy里，我只需要像聊天一样提需求，它就会自动调整代码。比如我输入：
“加个2秒延迟，再在Excel文件名里加上当前日期。”
aipy立刻修改了代码，还解释了改动的地方。
5. 现在的我：从“求人”到“自助”，效率翻倍用了aipy之后，我陆续做了很多以前不敢想的事情：
1.自动化日报：每天自动抓取竞品数据，生成可视化报表
2.批量处理文件：一键整理100个Excel文件，合并去重
3.简易网页爬虫：爬取行业新闻，自动汇总到Notion
我不需要成为程序员，但aipy让我“会想就能做”，节省了大量重复劳动的时间。
6. 如果你也想试试，我的建议是…先从小需求开始：比如自动整理文件、爬取网页数据
1.善用“自然语言输入”：描述得越具体，生成的代码越精准
2.别怕报错：aipy的纠错功能能帮你快速定位问题
3.aipy目前提供免费试用，感兴趣的话可以试试看：https://www.aipyaipy.com/#download
你曾经因为不会编程卡在哪个环节？欢迎留言，说不定aipy能帮你解决！ 🚀