プロンプトでアプリケーションの要件を説明することで、API 駆動の Python アプリケーションを作成できるコンテナを作成しました。
これにより、1 分以内にデータ モデルと Python Flask API が生成され、そのために汎用の反応管理フロントエンドが作成されます。
プロジェクトはダウンロードして IDE で編集できます。または、プロジェクトがプッシュされる (環境にログイン トークンが設定される) github リポジトリを使用して、github コードスペースで編集 (および実行) することもできます
ジェネレーターは編集可能な Python SQLAlchemy ORM クラスを作成します
単純なタスクの場合、プロジェクト ウィンドウの「反復」ポップアップで要件を指定することで、自然言語を使用してプロジェクトを調整することもできます
これにより、入力に従ってアプリケーションが拡張されます
アプリケーションには OpenAPI が付属しているため、独自のフロントエンド統合を開発したり、デフォルトの反応管理コードを拡張したりできます。
コンテナをデプロイして構成したくない場合、または OpenAI キーを使用したくない場合は、当社のサイトにデモ バージョンをデプロイし、これらのアプリケーションを無料で生成できます.
以上がGenAI を使用して Python アプリを生成するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

pythonusesahybridmodelofcompilation andtertation:1)thepythoninterpretercompilessourcodeodeplatform-indopent bytecode.2)thepythonvirtualmachine(pvm)thenexecuteTesthisbytecode、balancingeaseoputhswithporformance。

pythonisbothintersedand compiled.1)it'scompiledtobytecode forportabalityacrossplatforms.2)bytecodeisthenは解釈され、開発を許可します。

loopsareideal whenyouwhenyouknumberofiterationsinadvance、foreleloopsarebetterforsituationsは、loopsaremoreedilaConditionismetを使用します

henthenumber ofiterationsisknown advanceの場合、dopendonacondition.1)forloopsareideal foriterating over for -for -for -saredaverseversives likelistorarrays.2)whileopsaresupasiable forsaresutable forscenarioswheretheloopcontinupcontinuspificcond

pythonisnotpurelyLepted; itusesahybridapproachofbytecodecodecodecodecodecodedruntimerttation.1)pythoncompilessourcodeintobytecode、whodythepythonvirtualmachine(pvm).2)

ToconcatenateListsinpythothesheElements、使用:1)Operatortokeepduplicates、2)asettoremoveduplicates、or3)listcomplunting for controloverduplicates、各メトドハスディフェルフェルフェントパフォーマンスアンドソーダーインプリテーション。

pythonisantertedlanguage、useaseofuseandflexibility-butfactingporformantationationsincriticalapplications.1)解釈されたlikepythonexecuteline-by-lineを解釈します

Useforloopswhenthenumberofiterationsisknowninadvance、andwhiloopswheniterationsdependonacondition.1)forloopsareidealforsecenceslikelistoranges.2)


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