ユースケース: コードの生成とリファクタリング

Gemini Enterprise を使用して、新しいコードを生成したり、既存のコードをリファクタリングしたりできます。

サンプル プロンプト

チャット ボックスに次のようなプロンプトを入力します。

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?

出力例

このプロンプトに対して、Gemini Enterprise は次のような出力を生成します。

承知しました。ご依頼の 2 つの内容どちらにも対応できます。

まず、JSON ファイルをパースして、指定したキーの一覧を抽出するための汎用的な Python 関数を示します。これには、ファイルが見つからない場合や JSON の内容が無効な場合など、よくある問題に対するエラー処理も含まれています。

JSON を解析してキーを抽出する関数

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)
            # ...

---

リファクタリングされたコード

ご提供いただいた hi.py ファイルのリファクタリング版がこちらです。主な改善点は、深くネストされた if 文を削除することで、コードをより安全で読みやすくすることに重点を置いています。

このバージョンでは .get() メソッドを使用しています。これは、存在しない可能性のあるディクショナリ キーにアクセスするためのより Python らしい方法です。これにより、KeyError の例外発生を防ぐことができ、コードをフラットにして理解しやすくすることができます。

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:
        # ...