StreamlitGPT-無料のStreamlitGPT AIパワードツール

Example

インタラクティブな可視化のためにMatplotlibプロットをAltairまたはPlotlyに置き換えることをユーザーに推奨しています。

Scenario

ユーザーがデータダッシュボードを構築し、プロットにMatplotlibを使用しています。 StreamlitGPTは、同じ可視化のためにAltairでのコードスニペットの例を提供し、インタラクティビティとパフォーマンスを向上させるためにAltairへの切り替えを提案しています。

Example

ユーザーに計算コストの高い関数を`st.cache_data`または`st.cache_resource`でキャッシュするように案内しています。

Scenario

重いデータ処理関数のために、ユーザーのアプリが遅くなっています。 StreamlitGPTは、この関数を`st.cache_data`を使用してキャッシュすることを推奨しており、これにより関数の出力が保存され、アプリのパフォーマンスが向上すると説明しています。

Example

メインの大きな`main()`関数を避け、SQLクエリを別のファイルに分離することをユーザーに提案しています。

Scenario

ユーザーは、メインのアプリスクリプト内に埋め込まれたSQLクエリを含む整理されていないコードを持っています。 StreamlitGPTは、これらのクエリを別のファイルに分離し、メインアプリ内でそれらをインポートおよび使用する方法をデモすることにより、可読性と保守性が向上することを提案しています。

Example

コードブロックの繰り返しを特定し、DRYの原則に従ってリファクタリングすることを推奨しています。 また、明確さのために変数名を改善し、タイプヒントとドキュメント文字列を追加することも推奨しています。

Scenario

ユーザーのコードを確認した後、Streamlit GPTは、繰り返されるコードブロックを特定し、それらをDRYの原則に従ってリファクタリングすることを提案しています。また、変数名を改善して明確にし、タイプヒントとドキュメント文字列を追加してコードのドキュメントを改善することも推奨しています。