Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze gids om een geautomatiseerde workflow te ontwikkelen die Tabnine integreert in Visual Studio Code voor het optimaliseren van je Python-code en het verbeteren van de snelheid: 1. Installeer en configureer Tabnine in Visual Studio Code: - Open Visual Studio Code. - Ga naar de Extensions (uitbreidingen) via het zijmenu of druk op Ctrl+Shift+X. - Zoek naar "Tabnine" en installeer de officiële Tabnine Extension. - Na installatie, herstart VS Code indien nodig. - Ga naar de instellingen (File > Preferences > Settings) en zoek naar "Tabnine" om de configuratie aan te passen, zoals het inschakelen van de AI-voorspellingen en het aanpassen van de prestaties. 2. Automatiseren van code optimalisatie met behulp van linting en formattering: - Installeer Python-gerelateerde extensies zoals "Python" en "Pylance". - Installeer een linter zoals pylint of flake8 en een formatter zoals black: ``` pip install pylint flake8 black ``` - Configureer VS Code om deze tools automatisch te gebruiken bij het opslaan: - Ga naar Settings en zoek naar "Format On Save" en zet deze aan. - Stel de formatter in op black. - Voeg linting toe door in Settings te specificeren welke linter je wilt gebruiken. 3. Inzetten van automatische code review en suggesties: - Gebruik de ingebouwde IntelliSense en Tabnine voorspellingen voor continue suggesties tijdens het coderen. - Overweeg het toevoegen van een pre-commit hook (bijvoorbeeld met pre-commit) om code te linten en te formatteren vóór commit: ``` pip install pre-commit ``` Maak een `.pre-commit-config.yaml` bestand met relevante hooks (pylint, black). - Activeer pre-commit: ``` pre-commit install ``` 4. Verbeteren van snelheid en efficiëntie: - Gebruik VS Code Tasks of een script om regelmatig je code te linten en te formatteren. - Overweeg het gebruik van een Python-profiler (zoals cProfile) om bottlenecks te identificeren en te optimaliseren. 5. Continous Workflow: - Maak gebruik van GitHub Actions of andere CI/CD-tools om je code automatisch te testen, te linten en te optimaliseren bij elke push. - Implementeer een script dat automatisch je code lint, format en test, en dit integreert in je ontwikkelproces. 6. Extra tips: - Gebruik snippets en sneltoetsen in VS Code om repetitieve code sneller te schrijven. - Houd je dependencies up-to-date en gebruik profiling om je code te blijven optimaliseren. Door deze stappen te volgen, integreer je Tabnine naadloos in je ontwikkelproces en automatiseer je optimalisaties gericht op snelheid en efficiëntie.

Hier is een stapsgewijs plan om een geautomatiseerde workflow te ontwikkelen met Tabnine voor continue code-optimalisatie in Python met VS Code: ### 1. Tabnine Installatie en Configuratie - **Installeer Tabnine** via VS Code Extensions Marketplace - **Activeer Tabnine** in je IDE (zorg dat het running is in de statusbalk) - **Configureer Tabnine voor Python**: - Ga naar Settings (Ctrl+,) - Zoek naar "Tabnine" - Zet "Tabnine: Enable Line Of Code Completions" aan - Stel "Tabnine: Max Results To Show" in op 5-10 voor snellere suggesties ### 2. Optimalisatie-specifieke Instellingen ```json // In settings.json van VS Code { "tabnine.experimentalAutoImports": true, "tabnine.codeLensEnabled": true, "tabnine.receiveBetaChannelUpdates": true, "python.analysis.extraPaths": ["./src"] } ``` ### 3. Workflow Automatisering - **Real-time suggesties**: Tabnine werkt automatisch tijdens het typen - **Snelheidsgerichte patronen**: - Gebruik Tabnine's `→` toets om suggesties direct toe te passen - Focus op algoritme-suggesties met tijdcomplexiteit aanduidingen - Accepteer alleen suggesties met performance keywords ("fast", "optimized", "efficient") ### 4. Python-specifieke Optimalisaties - **Herken performance-suggesties**: - List comprehensions i.p.v. loops - Built-in functions (map, filter) - Generator expressions voor grote datasets - Efficiente string concatenatie ### 5. Continuous Feedback Loop - **Integreer met linting**: - Combineer met Pylint of Flake8 - Gebruik VS Code Problems tab voor real-time feedback - **Performance monitoring**: - Voeg `timeit` snippets toe via Tabnine suggesties - Gebruik Tabnine's code explanations voor complexe optimalisaties ### 6. Geavanceerde Automatisering ```python # Voorbeeld: Tabnine geoptimaliseerde code herkening # VOOR: def calculate_sum(numbers): total = 0 for num in numbers: total += num return total # NA Tabnine suggestie: def calculate_sum(numbers): return sum(numbers) # ← Tabnine herkent de optimalisatie ``` ### 7. Best Practices voor Snelheid - **Accepteer Tabnine suggesties** die: - Gebruik maken van built-in functions - Minder regels code gebruiken - Duidelijkere algoritmes tonen - **Negeer suggesties** die: - Onnodige complexiteit introduceren - Meer imports vereisen zonder performancewinst ### 8. Evaluatie en Bijsturing - **Review wekelijks** de geaccepteerde suggesties - **Meet performance** met eenvoudige benchmarks - **Pas Tabnine aan** op basis van je snelheidsresultaten Deze workflow zorgt voor continue, geautomatiseerde code-optimalisatie terwijl je programmeert, met speciale focus op snelheidsverbetering in Python. Tabnine leert bovendien van je acceptatie/afwijzing patronen voor steeds betere suggesties.