一、项目背景
在B端领域工作久了听到的最多的一句话就是：你做的这个系统，还不如Excel好用。每每听到这样的回答，我总是心里咯噔一下，随即陷入了漫长的思考。
某日心血来潮，想着Excel无非是表格嘛，不如我就搭建一个Excel可视化工具，让用户日常对于Excel的查看更方便一些。虽说想好了就准备要开始做，但由于许久没有写过代码了，擅长的python语言的很多语法都忘得差不多了。
刚好想起字节新推出的国产的AI编程工具— —豆包MarsCode，豆包MarsCode还支持Cloud IDE开发模式，连IDE都不用安装，于是便尝试使用豆包MarsCode的AI助手来帮助我完成这个项目的开发。
二、豆包MarsCode初体验
项目搭建
使用手机号注册了豆包MarsCode后，由于豆包MarsCode支持使用模版搭建项目，这倒是省了我不少创建文件的前期工作。如下如所示：
项目搭建完成后，一眼就注意到了豆包MarsCode编辑器右侧的“AI助手”栏目，那也就是说我可以一边聊天，一边编程？
灵感获取
那么在正式开始编程之前，我将我准备做的项目需求告知AI助手，希望能得到一些需求实现的解决方案。如下图所示：
豆包MarsCode的AI助手根据我的问题给出了不错的解决方案，除了给出了项目实现的步骤和思路，还给出了实现的示例代码。
代码AI修复
我们打开“main.py”文件，尝试点击代码块的“插入光标处”按钮，代码便被直接插入到了编辑区域中。但当我点击“运行”来项目时，发现项目报错了，在“终端”中打印出了错误信息。如下图所示：
和其他的IDE的终端不同，豆包MarsCode除了报错信息外，在终端处还显示了一个“AI修复”的按钮。当我们点击“AI修复”按钮时，豆包MarsCode直接将终端中的报错信息直接询问AI助手，AI助手根据问题立即给出了解决方案。如下图所示：
在AI助手的帮助下，我们发现由于项目中未安装pandas、matplotlib模块导致的。那么接下来我们直接根据AI助手的提示再次询问AI助手如何解决，此时AI助手不仅给出了解决方案，还直接给出了安装模块所需的命令行代码。
点击命令行上的“运行”按钮，命令行便直接添加到了终端中，执行完成后，项目所依赖的模块便被安装完成。如下图所示：
模块安装完成后，我们发现代码上的“Value”代码处还存在报错信息，当我们鼠标移动到相应的代码时，豆包MarsCode也提供了“AI修复”功能，在唤起“AI对话”的窗口中，我们直接可以在当前代码处进行AI对话，并且获得建议。如下图所示：
点击“接受”按钮后，AI助手便把修复问题的代码直接插入到了编辑器中。
三、项目实战
在了解了豆包MarsCode的基础使用方法后，下一步该正式开始项目开发阶段。
导入模块
首先，我们先导入项目所依赖的python模块，并且借助豆包MarsCode终端安装所模块。这一次我们采用“面向注释”编程，当输入注释文字并换行，豆包MarsCode会根据注释文字给出代码补全建议，如下代码所示：
# 导入pandas和streamlit模块
import pandas as pd
import streamlit as st
对于缺少的streamlit模块的问题，我们可以直接询问AI助手，并且执行命令行来安装streamlit模块到项目中。如下图所示：
上传文件
下一步，我们为工具设置一个标题，然后实现一个上传文件的功能。只需要输入注释，豆包MarsCode会自动预测和补全代码块，如下代码所示：
# 设置标题为"Excel可视化"
st.title("Excel可视化")
# 上传文件
uploaded_file = st.file_uploader("请选择Excel文件", type=["xlsx", "xls"])
显示数据
当我们需要显示导入的文件的数据时，虽然我们只需要显示内容，但豆包MarsCode似乎很聪明，它写了一个判断逻辑，当上传的文件不为空时才显示数据。如下代码所示：
# 显示文件内容
if uploaded_file is not None:
df = pd.read_excel(uploaded_file)
st.write(df)
预览项目
初步完成项目基础功能后，我们希望预览当前项目。点击豆包MarsCode顶部导航栏的“运行”按钮，可以看到在终端中看到项目运行的结果，如下图所示：
从终端中我们可以看到，要运行该项目需要执行「streamlit run main.py」命令行，运行命令行后，豆包MarsCode会直接生成一个网络服务，我们甚至可以在豆包MarsCode的“Web预览”中访问项目运行的结果。如下图所示：
我们也可以点击「网络服务」栏目上的“地址”来在浏览器中查看项目，我们尝试下上传一个Excel文件来看看项目运行的效果，如下图所示：
