I modelli gemini-1.0-pro
e code-bison
supportano la generazione di codice mediante una descrizione in linguaggio naturale. Questo argomento illustra le strategie per creare prompt compatibili con i modelli supportati per generare codice.
Casi d'uso
Alcuni casi d'uso comuni per la generazione del codice sono:
Test delle unità: progetta un prompt per richiedere un test delle unità per una funzione.
Scrivi una funzione: passa un problema al modello per ottenere una funzione che lo risolva.
Creare un corso: utilizza un prompt per descrivere lo scopo di una classe e avere un codice che definisca la classe restituita.
Modelli supportati
I seguenti modelli supportano le attività di generazione del codice:
gemini-1.0-pro
code-bison
Prompt di generazione di codice di esempio
Utilizza i seguenti esempi per imparare a progettare prompt di generazione di codice.
Genera uno script Docker
Puoi usare il modello di generazione del codice per generare uno script Docker. La seguente richiesta genera uno script Docker per creare una macchina Linux in cui sono installate librerie specifiche:
Generate a Docker script to create a simple linux machine that has python 3.10 installed with following libraries: pandas, tensorflow, numpy ``` # Create a new Dockerfile FROM ubuntu:20.04 # Update the package list RUN apt-get update # Install Python 3.10 RUN apt-get install -y python3.10 # Install Python libraries RUN pip install pandas tensorflow numpy # Create a new user RUN useradd -m user # Set the default user USER user # Start the Python shell CMD ["python"] ``` To build the Docker image, run the following command: ``` docker build -t my-python-image . ``` To run the Docker image, run the following command: ``` docker run -it --rm my-python-image ``` This starts a new container based on the `my-python-image` image. You can then use the Python shell to interact with the container. For example, you can install additional Python libraries or run Python scripts. |
Generare una funzione
Puoi utilizzare il modello di generazione del codice per generare una funzione. La seguente richiesta genera una funzione che inserisce un anno e determina se è un anno bisestile o meno:
Write a function that checks if a year is a leap year. ```python def is_leap_year(year): """ def is_leap_year(year): """ Check if a year is a leap year. Args: year: The year to check. Returns: True if the year is a leap year, False otherwise. """ if year % 4 != 0: return False elif year % 100 == 0 and year % 400 != 0: return False else: return True ``` |
Generare un test delle unità
Puoi utilizzare il modello di generazione del codice per generare un test delle unità.
Il seguente prompt genera un test delle unità per una funzione che determina se un anno è un anno bisestile.
Write a unit test for this function: def is_leap_year(year): """ Check if a year is a leap year. Args: year: The year to check. Returns: True if the year is a leap year, False otherwise. """ if year % 4 != 0: return False elif year % 100 == 0 and year % 400 != 0: return False else: return True ```python import unittest class IsLeapYearTest(unittest.TestCase): def test_is_leap_year_true(self): self.assertTrue(is_leap_year(2000)) self.assertTrue(is_leap_year(2004)) self.assertTrue(is_leap_year(2012)) def test_is_leap_year_false(self): self.assertFalse(is_leap_year(1900)) self.assertFalse(is_leap_year(1999)) self.assertFalse(is_leap_year(2100)) def test_is_leap_year_invalid_input(self): with self.assertRaises(TypeError): is_leap_year("2000") if __name__ == '__main__': unittest.main() ``` |
Passaggi successivi
- Scopri come inviare richieste di prompt di chat Gemini.
- Scopri come creare richieste di chat di codice.
- Scopri come creare richieste di completamento del codice.
- Scopri le best practice per l'IA responsabile e i filtri di sicurezza di Vertex AI.