Caso de uso: Generar y refactorizar código

Puedes usar Gemini Enterprise para generar código nuevo y refactorizar el código existente.

Ejemplo de instrucción

En el cuadro de chat, ingresa una instrucción como la siguiente:

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?

Resultado de ejemplo

En respuesta a esta instrucción, Gemini Enterprise produce un resultado similar al siguiente:

Por supuesto. Puedo ayudarte con ambas solicitudes.

Primero, aquí tienes una función de Python de uso general para analizar un archivo JSON y extraer una lista de claves especificadas. Incluye el manejo de errores para problemas comunes, como la falta de un archivo o contenido JSON no válido.

Función para analizar JSON y extraer claves

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)
            # ...

---

Código refactorizado

Esta es la versión refactorizada del archivo hi.py que proporcionaste. Las principales mejoras se centran en hacer que el código sea más seguro y legible quitando las instrucciones if anidadas de forma profunda.

Esta versión usa el método .get(), que es una forma más "pythoniana" de acceder a las claves del diccionario que podrían no existir. Ayuda a evitar excepciones de KeyError y hace que el código sea más plano y fácil de seguir.

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:
        # ...