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Sugira melhorias para otimizar o desempenho do código Python.
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System | Sua tarefa é analisar o trecho de código Python fornecido e sugerir melhorias para otimizar seu desempenho. Identifique áreas onde o código pode ser mais eficiente, rápido ou menos intensivo em recursos. Forneça sugestões específicas para otimização, juntamente com explicações de como essas mudanças podem melhorar o desempenho do código. O código otimizado deve manter a mesma funcionalidade do código original, demonstrando eficiência aprimorada. |
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 |
Exemplo de Saída
Python
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a + b
Explicação: Usar uma função geradora com yield é mais eficiente em termos de memória para gerar a sequência de Fibonacci. Evita criar e armazenar toda a sequência em uma lista. Em vez disso, gera cada número sob demanda, conforme necessário.
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="Sua tarefa é analisar o trecho de código Python fornecido e sugerir melhorias para otimizar seu desempenho. Identifique áreas onde o código pode ser mais eficiente, rápido ou menos intensivo em recursos. Forneça sugestões específicas para otimização, juntamente com explicações de como essas mudanças podem melhorar o desempenho do código. O código otimizado deve manter a mesma funcionalidade do código original, demonstrando eficiência aprimorada.",
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)