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Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Méthodes de travail
Méthodes de développement · Échantillonnage par réservoir de flux
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Méthodes de travail
Prélevez un réservoir de 32 éléments au plus dans un flux fini de 1000 éléments au plus avec un générateur local initialisé par une graine. Répétez la graine pour vérifier la reproductibilité et rejetez un flux trop court, sans modifier les listes d’entrée.
Ouvrez le dossier du projet
Choisissez un endpoint compatible. Les outils disponibles et la qualité des réponses dépendent du modèle et du serveur utilisés.
Connectez et testez le modèle
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
Examinez les modifications et lancez les tests
Comparez le comportement observé au résultat attendu. Si une vérification échoue, cherchez la cause avant de poursuivre les modifications.
Échantillonnage par réservoir de flux
Méthodes de travail
from random import Random
def reservoir_sample(items, size, seed):
if type(size) is not int or not 0 <= size <= 32:
raise ValueError("size.range")
if type(seed) is not int or not 0 <= seed < 2**32:
raise ValueError("seed.range")
rng, sample, count = Random(seed), [], 0
for index, item in enumerate(items):
count = index + 1
if count > 1000:
raise ValueError("stream.limit")
if index < size:
sample.append(item)
elif size:
position = rng.randrange(count)
if position < size:
sample[position] = item
if size > count:
raise ValueError("stream.short")
return sampleVérifiez avant d’appliquer. Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.