set GOOGLE_API_KEY=あなたのAPIキー

export GOOGLE_API_KEY=あなたのAPIキー

GOOGLE_API_KEY=あなたのAPIキー

pip install python-dotenv

import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="あなたのAPIキー")

pip install google-generativeai

import google.generativeai as genai
import os

# APIキーの設定
genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])

# モデルの初期化
model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

# テキスト生成
response = model.generate_content("Pythonでの機械学習について教えてください")
print(response.text)

import google.generativeai as genai
import os
import requests

# より安全なヘッダー指定方式
def secure_api_call(prompt):
    api_key = os.environ["GOOGLE_API_KEY"]
    
    # ヘッダーでAPIキーを指定（推奨）
    headers = {
        'x-goog-api-key': api_key,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    # 通常のSDK利用
    genai.configure(api_key=api_key)
    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
    response = model.generate_content(prompt)
    return response.text

# 使用例
result = secure_api_call("Pythonの特徴を教えてください")
print(result)

import google.generativeai as genai
import os
from google.api_core import exceptions

def generate_with_gemini(prompt):
    try:
        # APIキーの設定
        genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
        
        # モデルの初期化
        model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
        
        # コンテンツ生成
        response = model.generate_content(prompt)
        return response.text
        
    except exceptions.PermissionDenied:
        return "APIキーが無効です。正しいキーを設定してください。"
    except exceptions.ResourceExhausted:
        return "API制限に達しました（429エラー）。Free Tierのレート制限を超過しています。しばらく時間をおいてから再試行してください。"
    except Exception as e:
        return f"エラーが発生しました: {str(e)}"

# 使用例
result = generate_with_gemini("Pythonの学習のコツを教えて")
print(result)

import google.generativeai as genai
import os

class GeminiChatBot:
    def __init__(self):
        genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
        self.model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
        self.chat = self.model.start_chat(history=[])
    
    def send_message(self, message):
        try:
            response = self.chat.send_message(message)
            return response.text
        except Exception as e:
            return f"エラーが発生しました: {str(e)}"

# 使用例
bot = GeminiChatBot()

print("Geminiチャットボットです。'quit'で終了します。")
while True:
    user_input = input("あなた: ")
    if user_input.lower() == 'quit':
        break
    
    response = bot.send_message(user_input)
    print(f"Gemini: {response}")

import google.generativeai as genai
import os

def summarize_text(text, max_length=200):
    genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
    
    prompt = f"""
    以下のテキストを{max_length}文字以内で要約してください。
    重要なポイントを漏らさず、簡潔にまとめてください。
    
    テキスト:
    {text}
    """
    
    try:
        response = model.generate_content(prompt)
        return response.text
    except Exception as e:
        return f"要約エラー: {str(e)}"

# 使用例
long_text = """
人工知能（AI）は、人間の知能を模倣する技術として急速に発展しています。
機械学習、深層学習、自然言語処理など、様々な分野で活用されており、
私たちの日常生活にも大きな影響を与えています。
"""

summary = summarize_text(long_text, 100)
print("要約結果:")
print(summary)

pip install google-generativeai

import google.generativeai as genai
import os
from PIL import Image

def analyze_image(image_path, question="この画像について説明してください"):
    genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
    
    try:
        image = Image.open(image_path)
        response = model.generate_content([question, image])
        return response.text
    except Exception as e:
        return f"画像解析エラー: {str(e)}"

# 使用例
# result = analyze_image("sample.jpg", "この画像に写っているものを教えてください")
# print(result)

import google.generativeai as genai
import os
import json

def generate_structured_data(prompt):
    genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
    
    structured_prompt = f"""
    以下のリクエストに対して、JSON形式で回答してください。
    
    {prompt}
    
    回答はvalid JSONフォーマットで出力してください。
    """
    
    try:
        response = model.generate_content(structured_prompt)
        json_data = json.loads(response.text)
        return json_data
    except json.JSONDecodeError:
        return {"error": "JSON形式の解析に失敗しました"}
    except Exception as e:
        return {"error": f"生成エラー: {str(e)}"}

# 使用例
result = generate_structured_data(
    "プログラミング学習のロードマップを初心者向けに3ステップで作成してください"
)
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

import google.generativeai as genai
import os

def stream_generate(prompt):
    genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
    
    try:
        response = model.generate_content(prompt, stream=True)
        
        print("応答をストリーミング中...")
        for chunk in response:
            if chunk.text:
                print(chunk.text, end='', flush=True)
        print()  # 改行
        
    except Exception as e:
        print(f"ストリーミングエラー: {str(e)}")

# 使用例
stream_generate("Pythonの特徴について詳しく説明してください")