AiPy: Automatisierung der Ausführung von Python-Code für die Datenanalyse

Allgemeine Einführung

AiPy ist ein quelloffenes Python-Kommandozeilen-Tool, das vom Knownsec-Team entwickelt wurde. Es kombiniert das Large Language Model (LLM) und die Python-Laufzeitumgebung, so dass Benutzer die Aufgabe in natürlicher Sprache beschreiben, automatisch Python-Code generieren und ausführen können.AiPy eignet sich für Dateningenieure, Programmierer und Benutzer, die Daten schnell verarbeiten müssen. Es unterstützt CSV-, Excel-, JSON- und andere Formate und deckt Datenbereinigung, Analyse, Visualisierung und andere Funktionen ab. AiPy eignet sich für Dateningenieure und Programmierer, die schnell mit Daten arbeiten müssen. Es unterstützt CSV-, Excel-, JSON- und andere Formate und deckt Datenbereinigung, -analyse, -visualisierung usw. ab. Die Benutzer können Anforderungen in natürlicher Sprache eingeben oder Python-Code direkt ausführen, wobei die Daten in beiden Modi gemeinsam genutzt werden und die Bedienung einfach ist.

Funktionsliste

• Codegenerierung in natürlicher Sprache: Der Benutzer beschreibt die Aufgabe und AiPy generiert automatisch den Python-Code und führt ihn aus.
• Unterstützung von Datenformaten: Verarbeitung von CSV, Excel, JSON, SQLite, Parquet und anderen Formaten.
• Datenverarbeitung: unterstützt Bereinigung, Konvertierung, Berechnung, Aggregation, Sortierung, Gruppierung und Filterung.
• Datenvisualisierung: Erstellen Sie Diagramme wie Balkendiagramme, Kreisdiagramme usw.
• Python-Befehlszeilenmodus: Geben Sie Python-Code direkt ein und führen Sie ihn aus.
• Verwaltung von Bibliotheken von Drittanbietern: automatische Aufforderungen zur Installation erforderlicher Bibliotheken, z. B. pandas vielleicht psutil.
• Code-Fehlerkorrektur: Erkennen und Beheben von Code-Fehlern mit Abstract Syntax Trees (AST).
• API-Aufrufe: Unterstützung für Internet-APIs (z. B. Wetter, Karten) und lokale private APIs.
• Moduswechsel: Freies Umschalten zwischen Aufgabenmodus (natürliche Sprache) und Python-Modus (Codeeingabe).
• Lokale Bereitstellung: Unterstützt die lokale Datenverarbeitung zum Schutz der Privatsphäre und der Sicherheit.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

AiPy unterstützt Windows, macOS und Linux, und Python 3.9 oder höher wird empfohlen. Hier sind die Installationsschritte:

1. Überprüfen der Python-Version
   Stellen Sie sicher, dass Python 3.9+ installiert ist. Führen Sie zur Bestätigung den folgenden Befehl aus:

   python3 --version
   

   Wenn die Version nicht ausreicht, können Sie sie von der Python-Website herunterladen und installieren.

2. Installation über pip
   Installieren Sie AiPy mit pip:

   pip install aipyapp
   

   Dadurch werden abhängige Bibliotheken automatisch installiert. Wenn Sie Probleme haben, aktualisieren Sie pip:

   pip install --upgrade pip
   

3. Klonen des Quellcodes (optional)
   Um die neuesten Funktionen zu nutzen, klonen Sie Ihr GitHub-Repository:

   git clone https://github.com/knownsec/aipyapp.git
   cd aipyapp
   

   Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und installieren Sie die Abhängigkeiten:

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/macOS
   venv\Scripts\activate     # Windows
   pip install -r requirements.txt
   

4. Windows Free Edition
   Windows-Benutzer können das One-Click-Runtime-Paket herunterladen, entpacken und ausführen. update.bat Starten Sie AiPy, ohne Ihre Umgebung zu konfigurieren. Link zum Download:AiPy Kostenloses Installationspaket.
5. Konfigurieren des großen Modells
   AiPy braucht Unterstützung für große Modelle, empfohlen! DeepSeek API (kostengünstig). Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei im Installations- oder Benutzerverzeichnis (z. B. .aipyconfig), geben Sie die API-Informationen ein:

   [llm]
   api_key = your_deepseek_api_key
   model = deepseek
   

   Die Unterstützung lokaler Modelle (z. B. Ollama, LMStudio) erfordert die Konfiguration der API-Adresse.

6. AiPy starten
   Führen Sie den folgenden Befehl aus:

   aipython
   

   Standardmäßig wird der Aufgabenmodus mit der Eingabeaufforderung AiPy (Quit with 'exit()') >>>.

Grundlegende Verwendung

AiPy bietet einen Task-Modus und einen Python-Modus, beide Modi sind interoperabel.

• Missionsmodus
  Ideal für die schnelle Bearbeitung von Aufgaben. Der Benutzer gibt natürliche Sprache ein, und AiPy generiert den Code und führt ihn aus. Beispiel:

  ai("读取 orders.csv，计算每种产品的总收入")
  

  AiPy Code generieren:

  import pandas as pd
  df = pd.read_csv('orders.csv')
  df['收入'] = df['价格'] * df['数量']
  result = df.groupby('产品')['收入'].sum()
  print(result)
  

  Wenn eine Bibliothek eines Drittanbieters erforderlich ist, wird diese abgefragt:

  📦 LLM requests to install third-party packages: ['pandas']
  If you agree, enter 'y [y/n] (n):
  

  Einfuhr y Danksagung.

• Python-Modus
  Startbefehl für Benutzer, die mit Python vertraut sind:

  aipython --python
  

  Geben Sie den Code direkt ein, zum Beispiel:

  import pandas as pd
  df = pd.read_csv('orders.csv')
  print(df.head())
  

  Die im Task-Modus erzeugten Daten können im Python-Modus fortgesetzt werden.

Featured Function Bedienung

1. Programmierung in natürlicher Sprache
   Der Benutzer beschreibt die Anforderungen und AiPy generiert automatisch den Code. Beispiel:

   ai("从 data.csv 筛选薪资高于 5000 的记录，按年龄排序")
   

   Code generieren:

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')
   result = df[df['薪资'] > 5000][['姓名', '年龄', '薪资']].sort_values(by='年龄')
   print(result)
   

2. Visualisierung der Daten
   Unterstützung für die Erstellung von Diagrammen. Beispiel:

   ai("绘制 orders.csv 中产品收入的饼图")
   

   Code generieren:

   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   df = pd.read_csv('orders.csv')
   df['收入'] = df['价格'] * df['数量']
   result = df.groupby('产品')['收入'].sum()
   plt.pie(result, labels=result.index, autopct='%1.1f%%')
   plt.show()
   

3. API-Aufrufe
   Unterstützt werden z. B. Internet- und lokale APIs:

   ai("查询上海明天天气")
   

   AiPy ruft die Wetter-API auf und gibt die Ergebnisse zurück. Der API-Schlüssel muss konfiguriert werden.

4. Korrektur des Codes
   AiPy verwendet AST, um Codefehler wie Einrückungs- oder Syntaxprobleme zu erkennen und zu beheben, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.
5. lokaler Einsatz
   Unterstützt den lokalen Betrieb, die Datenverarbeitung wird im Gerät des Benutzers abgeschlossen, geeignet für sensible Daten Szenarien. Nach der Konfiguration des lokalen Modells ist kein Netzwerk erforderlich.

Beispiel für den Betriebsablauf

mit sales.csv(Spalten: Produkt, Preis, Volumen) als Beispiel:

1. Starten Sie AiPy:

   aipython
   

2. Geben Sie die Aufgabe ein:

   ai("读取 sales.csv，计算每种产品总销量")
   

   Ausgabe:

   产品    总销量
   手机    100
   电脑     50
   

3. Erstellen Sie Diagramme:

   ai("绘制总销量的柱状图")
   

   Zeigt ein Balkendiagramm an.

4. Wechseln Sie in den Python-Modus:

   aipython --python
   

   Eingabe:

   plt.title('产品销量')
   plt.show()
   

caveat

• Vergewissern Sie sich, dass der Dateipfad korrekt ist, andernfalls wird eine Fehlermeldung angezeigt.
• Überprüfen Sie den Status des Netzwerks oder des lokalen Modells, wenn Sie die API konfigurieren.
• Lokale Modelle erfordern Hardware-Unterstützung (z. B. GPU).
• Beenden von AiPy Eingabe exit().

Anwendungsszenario

1. Datenanalyse
   Dateningenieure können Excel- oder CSV-Dateien schnell für Bereinigungen, Statistiken und Visualisierungen verarbeiten, so dass manuelle Kodierungen entfallen.
2. Programmieren Lernen
   Anfänger probieren Aufgaben in natürlicher Sprache aus, sehen generierten Code und lernen die Verwendung der Python-Bibliothek.
3. Automatisierungs-Skript
   Entwickler erstellen Skripte, um Dateien zu verarbeiten, Ressourcen zu überwachen oder APIs aufzurufen.
4. Lebenshelfer
   Prüfen Sie das Wetter, planen Sie Ihre Reise oder filtern Sie Ihr Essen, und AiPy stellt die Ergebnisse automatisch zusammen.

QA

1. Welche Modelle werden von AiPy unterstützt?
   Unterstützen Sie DeepSeek, Ollama, LMStudio usw., können Sie die API in der Konfigurationsdatei festlegen. DeepSeek wird empfohlen.
2. Wie kann ich die lokale API aufrufen?
   Fügen Sie die API-Adresse und die Beschreibung in die Konfigurationsdatei ein, und AiPy generiert automatisch den Aufrufcode.
3. Was ist mit Code-Fehlern?
   AiPy behebt häufige Fehler über AST. Wenn dies nicht gelingt, passen Sie es manuell im Python-Modus an.
4. Brauche ich ein Netzwerk?
   Lokale Bereitstellung erfordert kein Netzwerk, geeignet für private Szenarien. Internet-API-Aufrufe erfordern ein Netzwerk.