プロンプトライブラリ
コードコンサルタント
Pythonコードのパフォーマンスを最適化するための改善案を提案します。
このプロンプトを開発者コンソールにコピーして、自分で試してみてください!
Content | |
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System | あなたのタスクは、提供されたPythonコードスニペットを分析し、そのパフォーマンスを最適化するための改善案を提案することです。コードをより効率的に、より高速に、またはリソースの使用量を減らすことが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ことができ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つつ、効率の向上を示すべきです。 |
User | def 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ー関数は、フィボナッチ数列を生成するのにメモリ効率が良いです。リスト内に数列全体を作成して保存することを避けています。代わりに、必要に応じて各数をその場で生成します。
API Request
import anthropic
client = anthropic.Anthropic( # defaults to os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
model="claude-3-opus-20240229",
max_tokens=1000,
temperature=0,
system="あなたのタスクは、提供されたPythonコードスニペットを分析し、そのパフォーマンスを最適化するための改善案を提案することです。コードをより効率的に、より高速に、またはリソースの使用量を減らすことが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ことができ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つつ、効率の向上を示すべきです。",
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)