一次利用 ChatGPT 给出数据抓取代码，借助 NebulaGraph 图数据库与图算法预测体坛赛事的尝试。
作者：古思为
蹭 ChatGPT 热度
最近因为世界杯正在进行，我受到这篇 Cambridge Intelligence 的文章启发（在这篇文章中，作者仅仅利用有限的信息量和条件，借助图算法的方法做出了合理的冠军预测），想到可以试着用图数据库 NebulaGraph 玩玩冠军预测，还能顺道科普一波图库技术和图算法。
本来想着几个小时撸出来一个方案，但很快被数据集的收集工作劝退了，我是实在懒得去「FIFA 2022 的维基」抓取所需的数据，索性就搁浅、放了几天。
同时，另一个热潮是上周五 OpenAI 发布了 ChatGPT 服务，它可以实现各种语言编码。ChatGPT 可实现的复杂任务设计包括：
- 随时帮你实现一段指定需求的代码
- 模拟任意一个 prompt 界面：Shell、Python、Virtual Machine、甚至你创造的语言
- 带入给定的人设，和你聊天
- 写诗歌、rap、散文
- 找出一段代码的 bug
- 解释一段复杂的正则表达式的含义
ChatGPT 的上下文联想力和理解力到了前所未有的程度，以至于所有接触它的人都在讨论新的工作方式：如何掌握让机器帮助我们完成特定任务。
所以，当我试过让 ChatGPT 帮我写复杂的图数据库查询语句、解释复杂图查询语句的含义、解释一大段 Bison 代码含义之后，我突然意识到：为什么不让 ChatGPT 帮我写好抓取数据的代码呢？
抓取世界杯数据
我真试了下 ChatGPT，结果是：完全可以，而且似乎真的很容易。
整个实现过程，基本上我像是一个代码考试的面试官，或是一个产品经理，提出我的需求，ChatGPT 给出具体的代码实现。我再试着运行代码，找到代码中不合理的地方，指出来并给出建议，ChatGPT 真的能理解我指出的点，并给出相应的修正，像是：
chatGPT-correction-process这一全过程我就不在这里列出来了，不过我把生成的代码和整个讨论的过程都分享在这里，感兴趣的同学可以去看看。
最终生成的数据是一个 CSV 文件：
- 代码生成的文件 world_cup_squads.csv
- 手动修改、分开了生日和年龄的列 world_cup_squads_v0.csv
上面的数据集包含的信息有：球队、小组、编号、位置、球员名字、生日、年龄、参加国际比赛场次、进球数、服役俱乐部。
代码语言：text复制Team,Group,No.,Pos.,Player,DOB,Age,Caps,Goals,Club
Ecuador,A,1,1GK,Hernán Galíndez,(1987-03-30)30 March 1987,35,12,0,Aucas
Ecuador,A,2,2DF,Félix Torres,(1997-01-11)11 January 1997,25,17,2,Santos Laguna
Ecuador,A,3,2DF,Piero Hincapié,(2002-01-09)9 January 2002,20,21,1,Bayer Leverkusen
Ecuador,A,4,2DF,Robert Arboleda,(1991-10-22)22 October 1991,31,33,2,São Paulo
Ecuador,A,5,3MF,José Cifuentes,(1999-03-12)12 March 1999,23,11,0,Los Angeles FC这是手动删除了 CSV 表头的数据集 world_cup_squads_no_headers.csv。
图方法预测 2022 世界杯
图建模
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