AiPy: 데이터 분석을 위한 Python 코드 실행 작업 자동화

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일반 소개

AiPy는 Knownsec 팀에서 개발한 오픈 소스 Python 명령줄 도구입니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 파이썬 런타임 환경을 결합하여 사용자가 자연어를 통해 작업을 설명하고 파이썬 코드를 자동으로 생성 및 실행할 수 있으며, 데이터 엔지니어, 프로그래머 및 데이터를 빠르게 처리해야 하는 사용자에게 적합합니다. 데이터 정리, 분석, 시각화 및 기타 기능을 다루는 CSV, Excel, JSON 및 기타 형식을 지원합니다. 데이터 정리, 분석, 시각화 등 데이터 엔지니어와 프로그래머를 위해 설계되었으며, CSV, Excel, JSON 및 기타 형식을 지원하여 데이터 정리, 분석, 시각화 등을 다룹니다. 사용자는 자연어로 요구 사항을 입력하거나 Python 코드를 직접 실행하여 두 모드에서 데이터를 공유하고 간단하게 작업할 수 있습니다.

기능 목록

자연어 코드 생성: 사용자가 작업을 설명하면 AiPy가 자동으로 Python 코드를 생성하고 실행합니다.
데이터 형식 지원: CSV, Excel, JSON, SQLite, Parquet 및 기타 형식을 처리합니다.
데이터 처리: 정리, 변환, 계산, 집계, 정렬, 그룹화 및 필터링을 지원합니다.
데이터 시각화: 막대 차트, 원형 차트 등과 같은 차트를 생성합니다.
Python 명령줄 모드: Python 코드를 직접 입력하고 실행합니다.
타사 라이브러리 관리: 다음과 같은 필수 라이브러리를 설치하라는 자동 프롬프트가 표시됩니다. pandas 어쩌면 psutil.
코드 오류 수정: AST(추상 구문 트리)로 코드 오류를 감지하고 수정합니다.
API 호출: 인터넷 API(예: 날씨, 지도) 및 로컬 비공개 API를 지원합니다.
모드 전환: 작업 모드(자연어)와 Python 모드(코드 입력) 간에 자유롭게 전환할 수 있습니다.
로컬 배포: 개인 정보 보호 및 보안을 위해 로컬 데이터 처리를 지원합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

AiPy는 Windows, macOS 및 Linux를 지원하며 Python 3.9 이상을 권장합니다. 설치 단계는 다음과 같습니다:

Python 버전 확인
Python 3.9 이상이 설치되어 있는지 확인합니다. 다음 명령을 실행하여 확인합니다:
```
python3 --version
```
버전이 충분하지 않은 경우 Python 웹사이트에서 다운로드하여 설치할 수 있습니다.
pip를 통한 설치
pip를 사용하여 AiPy를 설치합니다:
```
pip install aipyapp
```
그러면 종속 라이브러리가 자동으로 설치됩니다. 문제가 발생하면 pip를 업그레이드하세요:
```
pip install --upgrade pip
```

소스 코드 복제(선택 사항)
최신 기능을 체험하려면 GitHub 리포지토리를 복제하세요:

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

가상 환경을 만들고 종속 요소를 설치합니다:

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

Windows 무료 버전
Windows 사용자는 원클릭으로 런타임 패키지를 다운로드하여 압축을 풀고 실행할 수 있습니다. update.bat 환경을 구성하지 않고 AiPy를 시작하세요. 다운로드 링크:AiPy 무료 설치 패키지.
빅 모델 구성
AiPy는 대형 모델 지원이 필요합니다, 추천! DeepSeek API(비용 효율적). 설치 디렉터리 또는 사용자 디렉터리에 구성 파일을 만듭니다(예 .aipyconfig)를 클릭하고 API 정보를 입력합니다:
```
[llm]
api_key = your_deepseek_api_key
model = deepseek
```
로컬 모델(예: Ollama, LMStudio)을 지원하려면 API 주소를 구성해야 합니다.
AiPy 실행
다음 명령을 실행합니다:
```
aipython
```
기본적으로 다음과 같은 프롬프트와 함께 작업 모드로 들어갑니다. AiPy (Quit with 'exit()') >>>.

기본 사용

AiPy는 작업 모드와 Python 모드를 제공하며, 두 모드 모두 상호 운용이 가능합니다.

미션 모드
빠른 작업 처리에 이상적입니다. 사용자가 자연어를 입력하면 AiPy가 코드를 생성하고 실행합니다. 예시:

ai("读取 orders.csv，计算每种产品的总收入")

AiPy 코드 생성:

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)

타사 라이브러리가 필요한 경우 메시지가 표시됩니다:

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

가져오기 y 감사합니다.

Python 모드
파이썬에 익숙한 사용자를 위한 시작 명령어입니다:
```
aipython --python
```
예를 들어 코드를 직접 입력합니다:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('orders.csv')
print(df.head())
```
작업 모드에서 생성된 데이터는 Python 모드에서 계속 사용할 수 있습니다.

주요 기능 작동

자연어 프로그래밍
사용자가 요구 사항을 설명하면 AiPy가 자동으로 코드를 생성합니다. 예시:

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

코드를 생성합니다:

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)

데이터 시각화
차트 생성 지원. 예시:

ai("绘制 orders.csv 中产品收入的饼图")

코드를 생성합니다:

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()

API 호출
예를 들어 인터넷 및 로컬 API가 지원됩니다:
```
ai("查询上海明天天气")
```
AiPy는 날씨 API를 호출하여 결과를 반환합니다. API 키를 구성해야 합니다.
코드 수정
AiPy는 AST를 사용하여 들여쓰기 또는 구문 문제와 같은 코드 오류를 감지하고 수정하여 원활한 작동을 보장합니다.
로컬 배포
로컬 작업을 지원하며, 데이터 처리가 사용자 장치에서 완료되어 민감한 데이터 시나리오에 적합합니다. 로컬 모델을 구성한 후 네트워크에 연결할 필요가 없습니다.

작업 흐름의 예

와 함께 sales.csv(열: 제품, 가격, 볼륨)을 예로 들어 보겠습니다:

AiPy를 시작합니다:
```
aipython
```

작업을 입력합니다:

ai("读取 sales.csv，计算每种产品总销量")

출력:

产品    总销量
手机    100
电脑     50

차트를 생성합니다:
```
ai("绘制总销量的柱状图")
```
막대 그래프를 표시합니다.

Python 모드로 전환합니다:

aipython --python

입력:

plt.title('产品销量')
plt.show()

주의

파일 경로가 올바른지 확인하세요. 그렇지 않으면 오류 메시지가 표시됩니다.
API를 구성할 때 네트워크 또는 로컬 모델 상태를 확인하세요.
로컬 모델에는 하드웨어 지원(예: GPU)이 필요합니다.
AiPy 입력 종료 exit().

애플리케이션 시나리오

데이터 분석
데이터 엔지니어는 정리, 통계 및 시각화를 위해 Excel 또는 CSV를 신속하게 처리하여 수동 코딩을 하지 않아도 됩니다.
프로그래밍 학습
초보자는 자연어로 작업을 시도해보고, 생성된 코드를 확인하고, Python 라이브러리 사용법을 배웁니다.
자동화 스크립트
개발자는 파일 처리, 리소스 모니터링 또는 API 호출을 위한 스크립트를 생성합니다.
생활 도우미
날씨를 확인하거나 여행 계획을 세우거나 음식을 필터링하면 AiPy가 자동으로 결과를 취합합니다.

QA

AiPy는 어떤 모델을 지원하나요?
딥서치, 올라마, LM스튜디오 등을 지원하며, 구성 파일에서 API를 설정할 수 있습니다. DeepSeek를 권장합니다.
로컬 API는 어떻게 호출하나요?
구성 파일에 API 주소와 설명을 추가하면 AiPy가 자동으로 호출 코드를 생성합니다.
코드 오류는 어떻게 되나요?
AiPy는 AST를 통해 일반적인 오류를 수정합니다. 실패하면 파이썬 모드에서 수동으로 조정하세요.
네트워크가 필요한가요?
로컬 배포에는 네트워크가 필요하지 않으므로 비공개 시나리오에 적합합니다. 인터넷 API 호출에는 네트워크가 필요합니다.