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Décoder des fonctions avec les bons prompts

Vous faites partie de l’équipe Sales Data Analytics d’une société de location de mobilité urbaine qui propose des vélos et des motos en courte durée. La tarification est dynamique : aux heures de pointe (7–10 h, 17–20 h) aucune réduction ne s’applique ; en heures creuses, les prix peuvent baisser jusqu’à 40 % selon la demande et l’usage.

La fonction ci-dessous calcule les prix et est enregistrée dans pricing.py, un fichier que le LLM peut lire et utiliser :

def calc_price(base_price, is_peak, discount_ratio):
  if is_peak:
    return base_price
  return base_price * (1 - 0.4 * discount_ratio)

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Instructions

- Demandez au modèle d’améliorer la fonction pour une meilleure **lisibilité et justesse**, en incluant le contexte des tarifs en heures de pointe et en heures creuses et le **cas d’usage de tarification dynamique**, et en demandant de retourner la réponse sous forme de **code Python formaté selon PEP 8**.

Exercice interactif pratique

Passez de la théorie à la pratique avec l’un de nos exercices interactifs

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