기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# Python 예제
<a name="examples-python"></a>

다음 Python 예제에서는 Amazon Q Developer를 사용하여 인라인 코드 제안을 생성하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서는 자체 프로젝트에 대해 코딩 도우미를 트리거하는 방법을 보여줍니다. 다음 예제의 대부분은 다른 언어에 적용됩니다.
+ [클래스 및 함수 생성](#classes-python)
+ [문서 코드](#code-python)
+ [알고리즘 생성](#algorithms-python)
+ [단위 테스트 생성](#tests-python)

## 클래스 및 함수 생성
<a name="classes-python"></a>

 전체 또는 부분 클래스 구현을 생성하려면 코드 설명을 사용합니다. 주석은 클래스의 의도를 설명합니다. 간단히 시작하고 필요한 경우 세부 정보를 추가합니다. 클래스를 생성한 후 해당 스켈레톤 내에서 함수를 계속 생성할 수 있습니다.

주석을 작성할 때는 언어의 주석 구조를 사용하는 것이 좋습니다. 에서 한 줄 주석의 Python경우 `#`**를 사용합니다*. * **여러 줄 주석의 경우 `''' '''` 또는를 사용합니다`""" """`.

입력:

```
'''
DocumentReader class. has a name, children and optional parent. 
Includes I/O functions to read and
write document
'''
```

출력:

```
class DocumentReader:
    def __init__(self, name, children, parent=None):
        self.name = name
        self.parent = parent
        self.children = children
        
    def read(self):
        """Reads current document and returns text"""
        pass
    
    def write(self, text):
        """Writes text to current document"""
        pass
```

이제 초기 클래스가 있으므로 추가 설명과 함께 추가 함수를 생성할 수 있습니다.

입력:

```
'''
function to read document from local directory path and print the first line of the document
'''
```

출력:

```
def read_document(self, path):
        """Reads document from path and prints first line"""
        import os
        if os.path.isfile(path):
            with open(path, 'r') as f:
                print(f.readline())
        else:
            print(f"File not found at {path}")
```

## 문서 코드
<a name="code-python"></a>

인라인 설명서에 의존하여 코드 문서의 시간을 단축합니다. Python 설명 나누기 추가`''' '''`.

입력:

```
class S3Utils:
    '''
    <place cursor here>
    '''
    def __init__(self):
        self.base_url = "https://s3"

    def generate_s3_url(self, bucket_name, region):
        return f"{self.base_url}.{region}.amazonaws.com/{bucket_name}"

# Example usage:
if __name__ == "__main__":
    s3_util = S3Utils()
    bucket_name = "my-example-bucket"
    region = "us-west-1"
    s3_url = s3_util.generate_s3_url(bucket_name, region)
    print(f"S3 URL for bucket '{bucket_name}' in region '{region}': {s3_url}")
```

출력:

```
class S3Utils:
    '''
    Class to generate S3 URL from bucket name and region
    '''
    def __init__(self):
        self.base_url = "https://s3"

    def generate_s3_url(self, bucket_name, region):
        return f"{self.base_url}.{region}.amazonaws.com/{bucket_name}"

# Example usage:
if __name__ == "__main__":
    s3_util = S3Utils()
    bucket_name = "my-example-bucket"
    region = "us-west-1"
    s3_url = s3_util.generate_s3_url(bucket_name, region)
    print(f"S3 URL for bucket '{bucket_name}' in region '{region}': {s3_url}")
```

## 알고리즘 생성
<a name="algorithms-python"></a>

Amazon Q Developer는 특히 AWS SDKs. 스크립트에 원하는 함수를 지정하는 프롬프트를 추가합니다.

이 예제에서는 이름 값에 대한 사용자 ID 키 사전을 생성한 다음 버블 정렬 알고리즘을 사용하여 정렬 함수를 생성하는 방법을 보여줍니다.

입력:

```
class SortList:
    @staticmethod
    def get_user_id_name_map():
        user_id_name_map = {
            1: "Amit",
            2: "Rahul",
            3: "Vijay",
            4: "Raj",
            5: "Kumar"
        }
        return user_id_name_map
    

    '''
    Sort the list of user id's alphabetically using bubble sort
    '''
```

출력:

```
    @staticmethod
    def sort_user_id_name_map():
        user_id_name_map = SortList.get_user_id_name_map()
        list_of_user_ids = list(user_id_name_map.keys())
        list_of_user_names = list(user_id_name_map.values())
        print("Before sort: ", list_of_user_ids)
        for i in range(len(list_of_user_ids)):
            for j in range(len(list_of_user_ids) - i - 1):
                if list_of_user_names[j] > list_of_user_names[j + 1]:
                    list_of_user_ids[j], list_of_user_ids[j + 1] = list_of_user_ids[j + 1], list_of_user_ids[j]
                    list_of_user_names[j], list_of_user_names[j + 1] = list_of_user_names[j + 1], list_of_user_names[j]
        print("After sort: ", list_of_user_ids)
```

또한 표준 절차에 대한 프롬프트를 생성할 수 있습니다. 이 예제에서 사용자는 사전을 Amazon DynamoDB 테이블에 저장하라는 프롬프트를 생성합니다. 스크립트 시작 부분에 사용자는 Amazon Q Developer에 추가 컨텍스트를 제공하는 데 도움이 되는 DynamoDB 라이브러리를 추가하라는 프롬프트를 추가합니다.

입력:

```
'''
Add libraries for Amazon Dynamo DB
'''
```

출력:

```
'''
Add libraries for Amazon Dynamo DB and JSON.

iMport necessary libraries for working with Amazon DynamoDB and JSON data.
'''

import boto3
import json
from botocore.exceptions import ClientError

def load_data_to_dynamodb(table_name, data_file):
    # Create a DynamoDB resource
    dynamodb = boto3.resource('dynamodb')

    # Get a reference to the table
    table = dynamodb.Table(table_name)

    # Load data from the JSON file
    with open(data_file, 'r') as file:
        data = json.load(file)

    # Iterate over the data and load it to the table
    for item in data:
        try:
            table.put_item(Item=item)
            print(f"Successfully loaded data: {item}")
        except ClientError as e:
            print(f"Error loading data: {e.response['Error']['Message']}")

# Example usage
load_data_to_dynamodb('myTable', 'data.json')
```

이제 사용자는 Amazon Q에 DynamoDB에 사전을 저장하는 데 도움을 요청할 수 있습니다.

입력:

```
'''
   function to store the above sorted dict to dynamodb table named users    
'''
```

출력:

```
@staticmethod
    def store_user_id_name_map_in_dynamodb():
        user_id_name_map = SortList.get_user_id_name_map()
        list_of_user_ids = list(user_id_name_map.keys())
        list_of_user_names = list(user_id_name_map.values())
        dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
        table = dynamodb.Table('users')
        for i in range(len(list_of_user_ids)):
            try:
                response = table.put_item(
                    Item={
                        'user_id': list_of_user_ids[i],
                        'user_name': list_of_user_names[i]
                    }
                )
            except ClientError as e:
                print(e.response['Error']['Message'])
```

## 단위 테스트 생성
<a name="tests-python"></a>

Amazon Q Developer는 인라인 주석을 사용하여 단위 테스트를 생성하여 어설션 및 기타 테스트를 수행할 수 있습니다. 이 예제에서 사용자는 Amazon Q에 테스트 스크립트의 컨텍스트를 설정하기 위한 단위 테스트를 위한 해당 라이브러리를 생성하도록 요청합니다. 그런 다음 사용자는 Amazon Q에 함수에 대한 테스트 `sort_user_id_name_map` 함수를 작성하도록 요청합니다.

입력:

```
'''
Import all the required unit test libraries for python and then generate a unit test for sort_user_id_name_map function.
'''
```

출력:

```
import unittest
from unittest.mock import patch
from sort_user_id_name_map import sort_user_id_name_map

class TestSortUserIdNameMap(unittest.TestCase):
    @patch('sort_user_id_name_map.sort_user_id_name_map')
    def test_sort_user_id_name_map(self, mock_sort):
        mock_sort.return_value = {'id1': 'name1', 'id2': 'name2'}
        result = sort_user_id_name_map({'id2': 'name2', 'id1': 'name1'})
        self.assertEqual(result, {'id1': 'name1', 'id2': 'name2'})

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
```

또한 사용자와 Amazon Q Developer 간의 채팅에서 사용자의 코드 입력 프롬프트를 기반으로 단위 테스트를 제안하고 생성합니다. 자세한 내용은 [채팅 예제](examples-chat.md)를 참조하세요.