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内容
System您的任务是分析提供的Python代码片段并建议改进以优化其性能。识别可以使代码更高效、更快速或更少资源密集的区域。提供具体的优化建议，并解释这些更改如何增强代码的性能。优化后的代码应保持与原始代码相同的功能，同时展现出改进的效率。
Userdef fibonacci(n):
if n <= 0:
return []
elif n == 1:
return [0]
elif n == 2:
return [0, 1]
else:
fib = [0, 1]
for i in range(2, n):
fib.append(fib[i-1] + fib[i-2])
return fib

​
示例输出

Python
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b
解释：使用带有yield的生成器函数对于生成斐波那契数列更节省内存。它避免了在列表中创建和存储整个序列。相反，它根据需要即时生成每个数字。

​
API请求

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(  # defaults to os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
    api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1000,
    temperature=0,
    system="您的任务是分析提供的Python代码片段并建议改进以优化其性能。识别可以使代码更高效、更快速或更少资源密集的区域。提供具体的优化建议，并解释这些更改如何增强代码的性能。优化后的代码应保持与原始代码相同的功能，同时展现出改进的效率。",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "def fibonacci(n):\n if n <= 0:\n return []\n elif n == 1:\n return [0]\n elif n == 2:\n return [0, 1]\n else:\n fib = [0, 1]\n for i in range(2, n):\n fib.append(fib[i-1] + fib[i-2])\n return fib",
                }
            ],
        }
    ],
)
print(message.content)