Google Gemini Cookbook：代码生成与执行的最佳实践

在Google Gemini Cookbook项目中，开发者们正在探索如何更高效地利用AI模型进行代码生成与执行。本文将深入探讨这一技术实践的核心要点。

代码生成与执行的现状

当前项目中存在一个有趣的挑战：当使用Gemini模型生成Python代码时，虽然能够获得正确的代码逻辑，但直接执行生成的代码却存在一些技术障碍。特别是在使用gemini-2.0-flash模型时，会遇到缩进格式问题，导致代码无法直接执行。

解决方案的实现

通过技术实践，我们找到了一个可靠的解决方案：

1. 模型选择：发现不同模型的表现存在差异，gemini-2.0-flash存在缩进问题，而其他模型则能生成可直接执行的代码

2. 代码提取技术：使用正则表达式从模型响应中精确提取Python代码块

import re
match = re.search(r"python\n(.*?)```\n", response.text, re.DOTALL)
if match:
    code = match.group(1)

3. 动态执行机制：利用Python的exec()函数动态执行提取的代码

exec(code)

技术实现细节

这个解决方案的核心在于：

• 正则表达式模式r"python\n(.*?)```\n"能够准确匹配Markdown格式中的Python代码块
• re.DOTALL标志确保跨行匹配
• exec()函数提供了安全的代码执行环境

实际应用效果

实现这一改进后，代码生成示例能够：

1. 自动从模型响应中提取代码
2. 正确执行生成的倒计时程序
3. 输出预期的倒计时效果和结束提示

技术启示

这一实践揭示了AI辅助编程的几个关键点：

• 不同模型在代码生成质量上存在差异
• 后处理对于AI生成代码的可靠性至关重要
• 动态执行需要谨慎处理安全性和错误处理

通过这样的技术改进，Google Gemini Cookbook项目为开发者提供了更流畅的AI辅助编程体验，展示了AI代码生成与实际执行的完整工作流程。