Programmazione assistita dall'AI per sviluppatori
Francesca Donadoni
AI Curriculum Manager, DataCamp

def sales_trend(self):
...
if increasing > decreasing:
return "Increasing trend"
else:
return "Decreasing or stable trend"
def sales_trend(self):
"""Analizza i dati di vendita per determinare il trend generale"""
[...]
Richiesta utente: Genera una docstring per questa funzione che includa:
Risposta del modello:
Ecco una docstring completa che puoi usare per la tua funzione:
def sales_trend(self):
"""
Analizza i dati di vendita per determinare se c'è un trend in aumento
o un trend in diminuzione/stabile nel tempo.
[...]
"""
Ecco una docstring completa che puoi usare per la tua funzione:
def sales_trend(self):
"""
Analizza i dati di vendita per determinare se c'è un trend in aumento
o un trend in diminuzione/stabile nel tempo.
Parametri
----------
self : oggetto
Un oggetto che contiene un attributo `daily_sales` (lista di int o float),
che rappresenta i valori di vendita giornalieri in ordine cronologico.
[...]
"""



Ecco una bozza di README.md per la tua classe SalesAnalyzer:
SalesAnalyzer
La classe SalesAnalyzer offre un modo semplice per analizzare i dati di vendita giornalieri e rilevare se il trend delle vendite è generalmente in aumento o in diminuzione/stabile. Questo strumento può essere utile per aziende o individui che desiderano una panoramica rapida delle loro performance di vendita nel tempo.

(base) datacamp@test:~/datacamp/docstring-generation$ git diff
+
+ Raises:
+ ValueError: If daily_sales contains non-numeric values.
"""
- return sum(self.daily_sales)
+ if not all(isinstance(sale, (int, float)) for sale in self.daily_sales):
+ raise ValueError("All sales figures must be numeric.")
+ return sum(sale for sale in self.daily_sales)


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