Anwendungsfall: Code generieren und umgestalten

Mit Gemini Enterprise können Sie neuen Code generieren und vorhandenen Code umgestalten.

Beispiel-Prompt

Geben Sie im Chatfeld einen Prompt wie den folgenden ein:

Can you generate a Python function to parse a JSON file and extract specific
keys? Also, can you refactor the code in the attached file to improve its
readability and efficiency?

Beispielausgabe

Als Antwort auf diesen Prompt gibt Gemini Enterprise eine Ausgabe aus, die in etwa so aussieht:

Natürlich. Ich kann Ihnen bei beiden Anfragen helfen.

Zuerst eine allgemeine Python-Funktion zum Parsen einer JSON-Datei und zum Extrahieren einer Liste angegebener Schlüssel. Sie enthält eine Fehlerbehandlung für häufige Probleme wie eine fehlende Datei oder ungültige JSON-Inhalte.

Funktion zum Parsen von JSON und Extrahieren von Schlüsseln

import json

def extract_keys_from_json(file_path, keys_to_extract):
    """
    Parses a JSON file and extracts values for a specific list of keys.

    Args:
        file_path (str): The path to the JSON file.
        keys_to_extract (list): A list of strings representing the keys to extract.

    Returns:
        dict: A dictionary containing the extracted keys and their values.
              Returns an empty dictionary if the file is not found or is invalid.
    """
    extracted_data = {}
    try:
        with open(file_path, 'r') as f:
            data = json.load(f)
            # ...

---

Refaktorierter Code

Hier ist die überarbeitete Version der von Ihnen bereitgestellten Datei hi.py. Die wichtigsten Verbesserungen bestehen darin, den Code sicherer und lesbarer zu machen, indem die tief verschachtelten if-Anweisungen entfernt werden.

In dieser Version wird die Methode .get() verwendet, die eine „Python-freundlichere“ Möglichkeit ist, auf Wörterbuchschlüssel zuzugreifen, die möglicherweise nicht vorhanden sind. So werden KeyError-Ausnahmen vermieden und der Code wird übersichtlicher und leichter nachzuvollziehen.

import json

def update_user_status_refactored(json_data):
    """
    Parses user data, updates status, and handles nested keys safely.
    """
    data = json.loads(json_data)

    # Safely get the email using .get() to avoid errors if keys are missing
    # .get('user', {}) returns an empty dict if 'user' is not found
    email = data.get('user', {}).get('details', {}).get('email')

    if email:
        print(f"Processing user: {email}")

    # Update the user status
    if 'user' in data:
        # ...