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Systemあなたの任務は、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案を提案することです。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と、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を提供してください。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は、フィボナッチ数列の生成においてメモリ効率が高くなります。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。

​
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-3-7-sonnet-20250219",
    max_tokens=1000,
    temperature=0,
    system="あなたの任務は、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案を提案することです。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と、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を提供してください。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)

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