Code Interpreter Sandbox Detayları
Modül 6'da tanıştığımız Code Interpreter'ın gelişmiş kullanımları: dosya üretimi, multi-step pipeline, performans.
Şükrü Yusuf KAYA
9 dakikalık okuma
Orta
Modül 6'da temel — burada gelişmiş#
Code Interpreter sandbox detayları:
- Önceden yüklü kütüphaneler: 200+ Python paket (pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn, statsmodels, plotly, sympy, networkx, beautifulsoup, openpyxl, python-docx, fpdf, pillow, opencv-python-headless...)
- Kayıtlı sandbox: aynı sohbet boyunca dosyalar kalıcı (sohbet bitince siler)
- Süre limit: tek run 30 dk (Plus), 60+ dk (Pro)
- RAM: 8GB (Plus), 16GB+ (Pro)
Senaryo: Excel raporu, PDF, Word, görsel üret.
Şu CSV'yi al, 3 sayfalık Excel raporu üret: - Sayfa 1: özet (KPI cards, top 10 tablo) - Sayfa 2: aylık trend grafikleri - Sayfa 3: detaylı veri (filtreli) Tasarım: kurumsal stil, mavi-beyaz palette. Header'da logo placeholder. Footer'da tarih. Sonunda dosyayı indirilebilir hale getir.
ChatGPT ile dosya yapar, link verir.
openpyxl💡 Performance ipuçları
(1) Büyük dosya: parçala. 100MB CSV'yi tek read_csv ile yükleme — ile parça parça. (2) engine kullan: 3-10x hızlı. (3) NumPy vektörel: for loop yerine vectorized op. (4) Plotly yerine matplotlib önbellekteyken — Plotly bazen yavaş yükleniyor.
chunksize=10000pyarrowpd.read_csv(... , engine='pyarrow')Özet#
✓ Code Interpreter dosya üretebilir (Excel, PDF, Word, görsel)
✓ Multi-step pipeline tek mesajda yapılır
✓ Performans için: chunking, vectorized, pyarrow engine
Sıradaki ders: File Upload — PDF, DOCX, XLSX, CSV, görsel.
Yorumlar & Soru-Cevap
(0)Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...
İlgili İçerikler
Modül 1: Başlangıç ve Temeller
ChatGPT Nedir? Tarihçe, Evrim ve Bugünün Manzarası
Öğrenmeye BaşlaModül 1: Başlangıç ve Temeller
Hesap Açma ve Plan Karşılaştırması: Free, Plus, Pro, Team, Enterprise
Öğrenmeye BaşlaModül 1: Başlangıç ve Temeller