Caso d'uso: generare e refactoring del codice

Puoi utilizzare Gemini Enterprise per generare nuovo codice e refactoring del codice esistente.

Prompt di esempio

Nella casella di chat, inserisci un prompt come il seguente:

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?

Output di esempio

In risposta a questo prompt, Gemini Enterprise produce un output simile al seguente:

Naturalmente. Posso aiutarti con entrambe le richieste.

Innanzitutto, ecco una funzione Python generica per analizzare un file JSON ed estrarre un elenco di chiavi specificate. Include la gestione degli errori per problemi comuni come un file mancante o contenuti JSON non validi.

Funzione per analizzare JSON ed estrarre le chiavi

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)
            # ...

---

Codice sottoposto a refactoring

Ecco la versione refactored del file hi.py che hai fornito. I miglioramenti principali si concentrano sul rendere il codice più sicuro e leggibile rimuovendo le istruzioni if nidificate in profondità.

Questa versione utilizza il metodo .get(), che è un modo più "Pythonico" per accedere alle chiavi del dizionario che potrebbero non esistere. Consente di evitare eccezioni KeyError e rende il codice più semplice da seguire.

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:
        # ...