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System提供されたPythonコードスニペットを分析し、パフォーマンスを最適化するための改善を提案することが課題です。コードをより効率的、高速、またはリソース消費の少ないものにできる領域を特定してください。最適化のための具体的な提案を、これらの変更がコードのパフォーマンスをどのように向上させるかの説明とともに提供してください。最適化されたコードは、元のコードと同じ機能を維持しながら、改善された効率性を示す必要があります。
Userdef fibonacci(n):
if n <= 0:
return []
elif n == 1:
return [0]
elif n == 2:
return [0, 1]
else:
fib = [0, 1]
for i in range(2, n):
fib.append(fib[i-1] + fib[i-2])
return fib

​
出力例

Python
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

説明：yieldを使用したジェネレータ関数を使用することで、フィボナッチ数列の生成がよりメモリ効率的になります。シーケンス全体をリストに作成して保存する代わりに、必要に応じて各数値をその場で生成します。

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APIリクエスト

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(  # デフォルトでos.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")を使用
    api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1000,
    temperature=0,
    system="提供されたPythonコードスニペットを分析し、パフォーマンスを最適化するための改善を提案することが課題です。コードをより効率的、高速、またはリソース消費の少ないものにできる領域を特定してください。最適化のための具体的な提案を、これらの変更がコードのパフォーマンスをどのように向上させるかの説明とともに提供してください。最適化されたコードは、元のコードと同じ機能を維持しながら、改善された効率性を示す必要があります。",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "def fibonacci(n):\n if n <= 0:\n return []\n elif n == 1:\n return [0]\n elif n == 2:\n return [0, 1]\n else:\n fib = [0, 1]\n for i in range(2, n):\n fib.append(fib[i-1] + fib[i-2])\n return fib",
                }
            ],
        }
    ],
)
print(message.content)
慣用句解説関数ファブリケーター