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Codigo de GENERACION
La generación de código mediante modelos de lenguaje es una de las áreas de aplicación que está adquiriendo cada vez más importancia con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial. Estos modelos ayudan a automatizar tareas de programación complejas y mejorar la productividad de los desarrolladores.
Por ejemplo, sistemas como Copilot de GitHub se utilizan para comprender los lenguajes de programación, identificar la intención del usuario y generar o modificar código. Esto permite a los desarrolladores escribir código más rápido y obtener el soporte que necesitan para resolver problemas complejos.
La clave para la generación de código utilizando modelos de lenguaje es un diseño inteligente. Un mensaje es una entrada que le indica al modelo que realice una tarea específica, lo que hace que el modelo genere código adaptado a las necesidades del usuario. Al proporcionar indicaciones específicas e inequívocas, por ejemplo, "Escribir una función para calcular la suma de una lista en Python" o "Crear un encabezado para un sitio web responsivo usando HTML y CSS", el modelo cumple con ese requisito. Puede generar código de manera efectiva. que cumpla con los requisitos.
Digamos que realmente intentas codificar. Digamos que queremos recibir las últimas novedades relacionadas con la inteligencia artificial en forma de Slack o mensajería instantánea. Entonces puedes dar un comando como este:
Prompt : 네이버에서 "인공지능"이라고 검색한 뒤, 최근 뉴스 10개를 가지고 오는 파이썬 코드를 작성해줘
Recuperar las 10 últimas noticias de los resultados de búsqueda de Naver News es diferente a utilizar una fuente RSS normal. La página de resultados de búsqueda de Naver News no está en formato de fuente RSS, sino que consta de una página HTML. Para extraer datos de estas páginas, debe utilizar el web scraping.
El web scraping se puede implementar en Python utilizando bibliotecas como BeautifulSoup y solicitudes. A continuación se muestra un código de ejemplo que recupera las últimas noticias de la página de resultados de búsqueda de Naver News.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_latest_naver_news(query, num_articles=10):
"""
네이버 뉴스 검색 결과에서 최신 뉴스 아이템들을 가져오는 함수.
Args:
query (str): 검색할 쿼리.
num_articles (int): 가져올 뉴스 아이템의 수.
Returns:
list: 최신 뉴스 아이템들의 제목과 URL이 담긴 리스트.
"""
# 네이버 뉴스 검색 URL
url = f"https://search.naver.com/search.naver?where=news&sm=tab_jum&query={query}"
# 페이지 내용 가져오기
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 뉴스 아이템 추출
news_items = soup.find_all('div', {'class': 'news_area'}, limit=num_articles)
latest_news = []
for item in news_items:
title = item.find('a', {'class': 'news_tit'}).text
link = item.find('a', {'class': 'news_tit'})['href']
latest_news.append({'title': title, 'link': link})
return latest_news
# 최신 10개 뉴스 아이템 가져오기
latest_news_items = get_latest_naver_news('인공지능')
# 결과 출력
for news in latest_news_items:
print(f"제목: {news['title']}\n링크: {news['link']}\n")
Si realmente lo ejecutas, verás que funciona bien. Esta pregunta es solo una pregunta, pero si tiene más conocimientos sobre codificación o una mejor comprensión de un servicio específico, puede hacer la pregunta en detalle. Entonces podremos editar o escribir código de nivel superior y más complejo.
Por lo tanto, la generación de código utilizando modelos de lenguaje puede ser una herramienta muy útil para los desarrolladores y se espera que desempeñe un papel cada vez más importante en el campo del desarrollo de software en el futuro. Un modelo de lenguaje, con su capacidad para comprender el lenguaje de programación y la intención del desarrollador, puede contribuir en gran medida a mejorar la velocidad y la calidad de la escritura de código.
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