Bagaimana ChatGPT Bisa Membantu Kehidupan Developer Menjadi Lebih Mudah?
Salah satu cara ChatGPT membantu kehidupan pengembang jadi lebih mudah dengan memberikan respons instan dan tepat untuk pertanyaan atau permintaan umum. Misalkan, pengembang yang mengerjakan proyek kemungkinan sering perlu cari dokumentasi atau contoh kode.
Alih-alih menghabiskan waktu cari informasi ini secara manual, ChatGPT sediakan sumber daya yang dibutuhkan dalam hitungan detik. Ini bukan hanya menghemat waktu, tapi juga memungkinkan pengembang untuk fokus pada tugas yang sulit.
Manfaat lain dari ChatGPT adalah kekuatan untuk membantu proses debug dan pemecahan masalah. Pengembang kerap menghadapi masalah saat kerjakan proyek, dan mendapati akar penyebab permasalahan ini menjadi proses yang memerlukan waktu. Bantuan ChatGPT dengan memberi saran untuk jalan keluar potensial dan menolong mempersempit pencarian permasalahan.
Secara keseluruhan, ChatGPT memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas pengembang secara signifikan, membuat hidup mereka lebih mudah dan memungkinkan mereka untuk fokus pada tugas yang kompleks dan penting.
Gunakan Masalah
- Pembuatan kode
- Dokumentasi dan Kode bersih
- Kerjasama (Gagasan Diskusi)
- Revisi kesalahan dan Debug
- Kode penjelasan
1. Pembuatan Kode
Saya :
Perhitungan fungsi tulis adalah luas persegi dan lingkaran dengan input type_geometry
ChatGPT :
Untuk menghitung luas persegi atau lingkaran, Anda dapat menggunakan fungsi berikut:
def calculate_area(type_geometry, dimension1, dimension2=None):
if type_geometry == "square":
return dimension1 ** 2
elif type_geometry == "circle":
return 3.14 * (dimension1 ** 2)
else:
return "Invalid geometry"ChatGPT :
Untuk memakai fungsi ini, Anda bisa memasukkan jenis geometri yang ingin Anda hitung luasnya (baik "persegi" atau "lingkaran") dan dimensi yang diperlukan. Untuk persegi, Anda perlu melalui satu dimensi (panjang sisi). Untuk lingkaran, Anda harus melalui radius.
Misalkan, untuk hitung luas persegi dengan panjang segi 5, Anda akan panggil fungsi semacam ini:
# Square
area = calculate_area("square", 5)
print(area) # Output: 25
# Circle
area = calculate_area("circle", 3)
print(area) # Output: 28.26Saya :
Bisakah Anda menulis tes Unit
ChatGPT :
Tentu. Berikut adalah contoh unit test untuk fungsi count_area:
import unittest
def calculate_area(type_geometry, *args):
if type_geometry == "square":
return args[0] ** 2
elif type_geometry == "circle":
return 3.14 * (args[0] ** 2)
class TestCalculateArea(unittest.TestCase):
def test_square(self):
result = calculate_area("square", 5)
self.assertEqual(result, 25)
def test_circle(self):
result = calculate_area("circle", 5)
self.assertEqual(result, 78.5)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()2. Dokumentasi & Kode bersih
Saya :
Bersihkan kode ini
def mutate(elites_mutate,n_swaps):
temp_mutate = elites_mutate[:]
for index_m,path_m in enumerate(elites_mutate) :
if len(path_m) == 1 or len(path_m) == 2 : #case order =1
index_swap = 0
else :
index_swap = randrange(1,len(path_m)-n_swaps)
li_swap_values = path_m[index_swap:index_swap + n_swaps]
for swap_values in li_swap_values :
temp_mutate[index_m].remove(swap_values)
for swap_values in li_swap_values :
temp_mutate[index_m].insert(index_swap,swap_values)
return temp_mutateChatGPT :
def mutate(elites, n_swaps):
mutated_elites = copy.copy(elites)
for index, path in enumerate(elites):
if len(path) in (1, 2): # case order = 1
index_swap = 0
else:
index_swap = randrange(1, len(path) - n_swaps)
swapped_nodes = path[index_swap:index_swap + n_swaps]
for node in swapped_nodes:
mutated_elites[index].remove(node)
for node in swapped_nodes:
mutated_elites[index].insert(index_swap, node)
return mutated_elitesChatGPT :
Saya membuat perubahan berikut:
-
Mengganti nama parameter
elites_mutatemenjadielitesuntuk kejelasan. -
Digunakan
copy.copy()untuk membuat salinan elit yang dangkal dan menyimpannya dimutated_elites, untuk menghindari modifikasi daftar asli. -
Memindahkan logika mutasi ke dalam lingkaran di atas daftar elite, menggunakan
enumerateuntuk mendapatkan indeks dan jalur untuk setiapiterasi. - Meningkatkan keterbacaan kode dengan menambahkan lekukan yang sesuai dan menggunakan nama variabel yang lebih deskriptif.
- Menambahkan pemeriksaan untuk kasus khusus di mana jalur memiliki 1 atau 2 node (dalam hal ini tidak diperlukan mutasi).
-
Menambahkan panggilan
randrangeuntuk memilih indeks secara acak untuk memulai swap.
Saya :
Bisakah Anda menambahkan dokumen
ChatGPT :
def mutate(elites, n_swaps):
"""
Mutates a list of paths by swapping a random subset of nodes in each path.
Parameters:
elites (list): A list of paths.
n_swaps (int): The number of nodes to swap in each path.
Returns:
list: The mutated list of paths.
"""
mutated_elites = copy.copy(elites)
for index, path in enumerate(elites):
if len(path) in (1, 2): # case order = 1
index_swap = 0
else:
index_swap = randrange(1, len(path) - n_swaps)
swapped_nodes = path[index_swap:index_swap + n_swaps]
for node in swapped_nodes:
mutated_elites[index].remove(node)
for node in swapped_nodes:
mutated_elites[index].insert(index_swap, node)
return mutated_elitesSaya :
tambahkan beberapa komentar jika menurut Anda baris itu penting
def mutate(elites, n_swaps):
"""
Mutates a list of paths by swapping a random subset of nodes in each path.
Parameters:
elites (list): A list of paths.
n_swaps (int): The number of nodes to swap in each path.
Returns:
list: The mutated list of paths.
"""
mutated_elites = copy.copy(elites)
for index, path in enumerate(elites):
if len(path) in (1, 2): # case order = 1
# If there is only one or two nodes in the path,
# we will swap the first node (index 0)
index_swap = 0
else:
# Otherwise, we will randomly select a subset of nodes to swap
index_swap = randrange(1, len(path) - n_swaps)
swapped_nodes = path[index_swap:index_swap + n_swaps]
# Remove the swapped nodes from the path
for node in swapped_nodes:
mutated_elites[index].remove(node)
# Reinsert the swapped nodes at the original index
for node in swapped_nodes:
mutated_elites[index].insert(index_swap, node)
return mutated_elitesSaya :
Bisakah Anda mengubah kode itu menjadi OOP
ChatGPT :
Tentu! Berikut adalah contoh bagaimana fungsi mutate dapat diimplementasikan sebagai metode kelas Path:
import random
class Path:
def __init__(self, nodes):
self.nodes = nodes
def mutate(self, n_swaps):
"""
Mutates the path by swapping a random subset of nodes.
Parameters:
n_swaps (int): The number of nodes to swap in the path.
Returns:
None
"""
if len(self.nodes) in (1, 2): # case order = 1
index_swap = 0
else:
index_swap = random.randrange(1, len(self.nodes) - n_swaps)
swapped_nodes = self.nodes[index_swap:index_swap + n_swaps]
for node in swapped_nodes:
self.nodes.remove(node)
for node in swapped_nodes:
self.nodes.insert(index_swap, node)ChatGPT
Untuk menggunakan metode mutate, Anda akan membuat instance dari kelas Path dan kemudian memanggil metode tersebut pada instance tersebut:
p = Path([1, 2, 3, 4, 5])
p.mutate(2) # swaps nodes 2 and 3
print(p.nodes) # [1, 4, 3, 2, 5]3. Kerjasama (Gagasan Diskusi)
Saya :
Bagaimanakah cara membuat kode sekarang ini jalan bisa lebih cepat? , Sekarang ini, kami menggunakan apply() untuk hasilkan fitur, tapi cukup lambat karena jumlah data yang besar tapi saya memakai AWS , GCP
ChatGPT :
Salah satunya langkah untuk percepat kode dengan menggunakan pemrosesan paralel. Bukannya menerapkan peranan ke tiap baris dalam kerangka data secara berurut, Anda bisa membagikan data jadi potongan yang lebih kecil dan menerapkan fungsi ke tiap potongan secara paralel memakai modul multiprosesor.
Pilihan yang lain dengan menggunakan kerangka kerja pemrosesan terdistribusi seperti Apache Spark, yang memungkinkan Anda untuk meningkatkan perhitungan Anda di satu kelompok mesin. Ini dapat benar-benar membantu bila Anda mempunyai akses ke sebagian besar mesin atau bila Anda bekerja dengan kelompok data yang sangat besar.
Terakhir, Anda dapat menimbang untuk memakai bahasa yang dikompilasi seperti Python atau C++ untuk menerapkan fungsi yang Anda aplikasikan. Ini kerap kali bisa hasilkan kenaikan performa yang berarti, khususnya untuk pekerjaan intensif komputasi.
4. Revisi kesalahan dan Debug
Saya :
TypeError: tipe operan yang tidak didukung untuk -: 'datetime.datetime' dan 'float'
ChatGPT :
Sepertinya Anda coba lakukan operasi pengurangan pada objek datetime dan objek float, yang tidak didukung.
Di Python, objek datetime adalah tipe data yang mewakili titik waktu tertentu, termasuk tanggal dan waktu. Ini diartikan dalam modul datetime, yang disebut modul bawaan di Python.
Di lain sisi, objek float adalah tipe data yang mewakili angka titik-mengambang, yakni angka dengan titik desimal.
Anda tidak bisa mengurangi float dari objek datetime secara langsung, karena ini adalah dua tipe data yang lain dan operator pengurangan tidak paham langkah menanganinya.
Untuk memperbaiki kesalahan ini, Anda perlu pastikan jika Anda memakai tipe data yang betul untuk operasi yang ingin Anda kerjakan. Bila Anda ingin kurangi dua titik waktu, Anda bisa memakai object timedelta dari modul datetime untuk sebagai wakil ketidaksamaan antara keduanya.
Sebagai contoh:
from datetime import datetime, timedelta
# Subtract two points in time
time1 = datetime(2022, 1, 1, 12, 0, 0)
time2 = datetime(2022, 1, 1, 11, 0, 0)
time_difference = time1 - time2
print(time_difference)Ini akan cetak 1:00:00, yang disebut perbedaan di antara dua waktu dalam jam, menit, dan detik.
Bila Anda ingin mengurangi angka dari object datetime, Anda harus mengonversi angka itu jadi object timedelta lebih dulu.
Sebagai contoh:
from datetime import datetime, timedelta
# Subtract 2.5 hours from a point in time
time = datetime(2022, 1, 1, 12, 0, 0)
time_difference = timedelta(hours=2.5)
new_time = time - time_difference
print(new_time)Ini akan mencetak 09:30:00, yang merupakan waktu asli dikurangi 2,5 jam.
Semoga membantu! Beri tahu saya jika Anda memiliki pertanyaan.
5. Kode penjelasan
def plot_acc_loss(result, epochs):
acc = result.history['accuracy']
loss = result.history['loss']
val_acc = result.history['val_accuracy']
val_loss = result.history['val_loss']
plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.subplot(121)
plt.plot(range(1,epochs), acc[1:], label='Train_acc')
plt.plot(range(1,epochs), val_acc[1:], label='Test_acc')
plt.title('Accuracy over ' + str(epochs) + ' Epochs', size=10)
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.subplot(122)
plt.plot(range(1,epochs), loss[1:], label='Train_loss')
plt.plot(range(1,epochs), val_loss[1:], label='Test_loss')
plt.title('Loss over ' + str(epochs) + ' Epochs', size=10)
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()ChatGPT :
Untuk memakai fungsi ini, Anda perlu menyediakan object hasil yang berisi nilai akurasi pelatihan dan validasi dan rugi dan jumlah jaman di mana model dilatih sebagai argumen.
Misalkan, bila Anda mempunyai model yang dilatih sepanjang 50 jaman dan objek hasil berisi nilai akurasi dan rugi training dan validasi, Anda bisa panggil peranan seperti berikut:
plot_acc_loss(result, 50)ChatGPT :
Ini akan memplot dua grafik, satu memperlihatkan akurasi dan yang lain memperlihatkan kerugian sepanjang 50 periode training. Garis biru pada diagram mewakili nilai training dan garis oranye mewakili nilai validasi.
Anda selanjutnya bisa memakai grafik ini untuk memvisualisasikan performa mode Anda dan menyaksikan bagaimana kenaikannya (atau mungkin tidak) sepanjang training. Ini bisa membantu Anda mengenali permasalahan apa saja dengan model, seperti overfitting atau underfitting, dan mengubah untuk tingkatkan performanya.