Optimaliseer mijn bestaande code voor betere prestaties
description
Met deze prompt kan de gebruiker zijn bestaande code verbeteren door concrete optimalisaties en verbeterpunten te ontdekken. Dit helpt bij het verhogen van de prestaties, het verbeteren van de leesbaarheid en het toepassen van duurzame programmeertechnieken, waardoor de code beter onderhoudbaar en efficiënter wordt dan met standaard code reviews.
prompt
Verbeter de efficiëntie en leesbaarheid van mijn code door optimalisatiesuggesties te geven en mogelijke valkuilen te identificere ...
try_prompt
generate_helper
disclaimerOnPageApi
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Hier zijn enkele optimalisaties en best practices voor je code:
1. Verbeter de leesbaarheid door een duidelijke functiedefinitie en documentatie toe te voegen.
2. Voeg foutafhandeling toe voor het geval de lijst leeg is, om een deling door nul te voorkomen.
3. Overweeg het gebruik van type hints voor duidelijkheid.
4. Maak de code toekomstbestendig door rekening te houden met verschillende invoerformaten en mogelijke uitbreidingen.
Hier is een verbeterde versie van je code:
```python
from typing import List, Optional
def bereken_gemiddelde(lijst: List[float]) -> Optional[float]:
"""
Bereken het gemiddelde van een lijst getallen.
Retourneert None als de lijst leeg is.
"""
if not lijst:
return None # Of raise een exception, afhankelijk van de use case
totaal = sum(lijst)
return totaal / len(lijst)
```
**Valkuilen en aandachtspunten:**
- Zorg dat de lijst niet leeg is, anders krijg je een ZeroDivisionError.
- Overweeg het gebruik van exceptions om fouten expliciet af te handelen.
- Als je met grote gegevenssets werkt, kun je kijken of er optimalisaties mogelijk zijn, bijvoorbeeld door gebruik te maken van numpy voor numerieke berekeningen.
- Documenteer je functies zodat ze makkelijk te onderhouden en uit te breiden zijn.
**Best practices voor toekomstbestendigheid:**
- Voeg type hints toe.
- Documenteer je code met docstrings.
- Gebruik exception handling voor robuustheid.
- Overweeg het gebruik van unit tests om functionaliteit te garanderen bij toekomstige wijzigingen.
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Hier zijn verbeteringen en suggesties voor je code:
**Optimalisatiesuggesties:**
1. Je huidige code is al efficiënt - sum() en len() zijn beide O(n) operaties
2. Geen verdere optimalisatie nodig voor deze eenvoudige functie
**Leesbaarheidsverbeteringen:**
```python
def bereken_gemiddelde(getallen_lijst):
"""Bereken het gemiddelde van een lijst met getallen.
Args:
getallen_lijst: Lijst met numerieke waarden
Returns:
float: Het rekenkundig gemiddelde
Raises:
ZeroDivisionError: Als de lijst leeg is
TypeError: Als de lijst niet-numerieke waarden bevat
"""
if not getallen_lijst:
raise ValueError("Lijst mag niet leeg zijn")
totaal = sum(getallen_lijst)
aantal = len(getallen_lijst)
return totaal / aantal
```
**Mogelijke valkuilen:**
1. **Lege lijst**: `len(lijst)` retourneert 0 → ZeroDivisionError
2. **Niet-numerieke waarden**: sum() zal falen met TypeError
3. **Deling door nul**: Ongehandelde exceptie
**Best practices voor toekomstbestendigheid:**
1. **Type hints toevoegen**:
```python
from typing import List, Union
def bereken_gemiddelde(getallen_lijst: List[Union[int, float]]) -> float:
```
2. **Duidelijke variabelenamen**: `lijst` → `getallen_lijst`
3. **Documentatie**: Docstring toevoegen met parameters en return value
4. **Foutafhandeling**: Expliciete checks voor edge cases
5. **Unit tests schrijven**: Test verschillende scenario's (leeg, negatieve getallen, etc.)
6. **Validatie toevoegen**:
```python
if not all(isinstance(x, (int, float)) for x in getallen_lijst):
raise TypeError("Alle elementen moeten numeriek zijn")
```
**Alternatieve robuuste versie:**
```python
import statistics
from typing import List
def bereken_gemiddelde(getallen_lijst: List[float]) -> float:
"""Bereken gemiddelde met ingebouwde statistics module."""
return statistics.mean(getallen_lijst)
```
De statistics module biedt ingebouwde foutafhandeling en is minder foutgevoelig.