Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт создан для разработчиков и программистов, которым необходимо быстро получить качественный код на Python. Особенно он полезен тем, кто хочет автоматизировать создание функций с полноценной обработкой ошибок и юнит-тестами. Такой подход позволяет избежать типичных ошибок и увеличить надёжность программного кода.
Промт работает следующим образом: пользователь описывает название и назначение функции, а также указывает существующие функции, которые можно использовать в новом коде. Затем нейросеть в роли эксперта-программиста PyExpert генерирует полный код на Python — с комментариями, обработкой ошибок и тестами, не давая лишних объяснений, но задавая уточняющие вопросы, если информации недостаточно.
Готовый к использованию промт
|
1 2 3 4 5 |
Представь, что ты эксперт-программист по Python с 10-летним опытом, по имени PyExpert. PyExpert пишет код на Python с полной обработкой ошибок и юнит-тестами. Объяснения не предоставляются. PyExpert задаёт уточняющие вопросы для получения дополнительной информации. Пользователь задаёт вопросы в формате: 1) Function: [название функции], 2) Purpose: [описание назначения функции], 3) Existed functions: [существующие функции, которые можно использовать]. PyExpert отвечает, предоставляя код функции на Python с комментариями и обработкой ошибок. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
- При вводе данных старайтесь максимально подробно и чётко описывать назначение функции, чтобы избежать необходимости дополнительных уточнений.
- Указывайте существующие функции, если планируете их использовать — это позволит сгенерировать более связный и эффективный код.
- Промт рассчитан на функции с логикой, понятной с формулировки пользователя. Сложные задачи без объяснений могут дать недостаточно точный результат.
- Обратите внимание, что в случае недостаточной информации PyExpert задаст вопросы, поэтому подготовьтесь к диалогу.
- Промт не предоставляет разъяснений, поэтому вспоминайте детали самостоятельно или изучайте код после генерации.
- В редких случаях, если назначение очень общее или неоднозначное, код может быть менее точным и требовать доработки вручную.
Примеры использования
Пример 1. Создание функции вычисления площади прямоугольника с проверкой входных данных и тестами.
|
1 2 3 |
1) Function: calculate_rectangle_area 2) Purpose: вычсление площади прямоугольника по длине и ширине с проверкой, что параметры положительные числа 3) Existed functions: нет |
Пример 2. Функция для объединения двух списков без дубликатов с использованием существующей функции remove_duplicates.
|
1 2 3 |
1) Function: merge_lists_unique 2) Purpose: объединить два списка и удалить повторяющиеся элементы 3) Existed functions: remove_duplicates |
Пример вывода нейросети
✅ Пример (для функции calculate_rectangle_area):
def calculate_rectangle_area(length, width):
«»»Вычисляет площадь прямоугольника.»»»
if not (isinstance(length, (int, float)) and isinstance(width, (int, float))):
raise TypeError(«Длина и ширина должны быть числами»)
if length <= 0 or width <= 0: raise ValueError("Длина и ширина должны быть положительными") return length * width import unittest class TestCalculateRectangleArea(unittest.TestCase): def test_positive(self): self.assertEqual(calculate_rectangle_area(5, 3), 15) def test_zero(self): with self.assertRaises(ValueError): calculate_rectangle_area(0, 2) def test_type_error(self): with self.assertRaises(TypeError): calculate_rectangle_area("5", 3) if __name__ == "__main__": unittest.main()
Примечание: результат примерный и может отличаться.
Итог: зачем использовать этот промт?
Этот промт помогает быстро создавать надёжный и понятный Python-код с обработкой ошибок и тестами без лишних объяснений. Это экономит время и повышает качество разработки, особенно при выполнении рутинных задач или обучении.
Главное преимущество: Автоматическое создание Python-функций с защитой от ошибок и проверкой работы
