AiPy: автоматизация задачи выполнения кода на Python для анализа данных

Общее введение

AiPy - это инструмент командной строки Python с открытым исходным кодом, разработанный командой Knownsec. Он сочетает в себе Большую языковую модель (LLM) и среду выполнения Python, позволяя пользователям описывать задачи с помощью естественного языка, автоматически генерировать и запускать Python-код. AiPy подходит для инженеров по обработке данных, программистов и пользователей, которым необходимо быстро обрабатывать данные. Он поддерживает форматы CSV, Excel, JSON и другие, охватывая очистку данных, анализ, визуализацию и другие функции. AiPy предназначен для инженеров, программистов и пользователей, которым необходимо быстро обрабатывать данные. Он поддерживает форматы CSV, Excel, JSON и другие, охватывая очистку данных, анализ, визуализацию и т. д. Пользователи могут вводить требования на естественном языке или запускать код Python напрямую, разделяя данные в обоих режимах и упрощая работу.

Список функций

• Генерация кода на естественном языке: пользователь описывает задачу, а AiPy автоматически генерирует и запускает Python-код.
• Поддержка форматов данных: работа с CSV, Excel, JSON, SQLite, Parquet и другими форматами.
• Обработка данных: поддерживает очистку, преобразование, вычисление, агрегирование, сортировку, группировку и фильтрацию.
• Визуализация данных: создание диаграмм, таких как гистограммы, круговые диаграммы и т. д.
• Режим командной строки Python: вводите и выполняйте код Python напрямую.
• Управление библиотеками сторонних производителей: автоматические подсказки для установки необходимых библиотек, таких как pandas возможно psutil.
• Исправление ошибок в коде: обнаружение и исправление ошибок в коде с помощью абстрактных синтаксических деревьев (AST).
• Вызовы API: поддержка интернет API (например, погода, карты) и локальных частных API.
• Переключение режимов: свободное переключение между режимом задач (естественный язык) и режимом Python (ввод кода).
• Локальное развертывание: поддержка локальной обработки данных для защиты конфиденциальности и безопасности.

Использование помощи

Процесс установки

AiPy поддерживает Windows, macOS и Linux, рекомендуется использовать Python 3.9 или выше. Вот шаги по установке:

1. Проверка версии Python
   Убедитесь, что установлен Python 3.9+. Для подтверждения выполните следующую команду:

   python3 --version
   

   Если этой версии недостаточно, вы можете загрузить и установить ее с сайта Python.

2. Установка через pip
   Установите AiPy с помощью pip:

   pip install aipyapp
   

   Это автоматически установит зависимые библиотеки. Если у вас возникли проблемы, обновите pip:

   pip install --upgrade pip
   

3. Клонирование исходного кода (необязательно)
   Чтобы воспользоваться новейшими функциями, клонируйте свой репозиторий на GitHub:

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

   Создайте виртуальную среду и установите зависимости:

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

4. Windows Free Edition
   Пользователи Windows могут скачать пакет для запуска в один клик, распаковать его и запустить. update.bat Запустите AiPy без настройки окружения. Ссылка на скачивание:Бесплатный установочный пакет AiPy.
5. Настройка большой модели
   AiPy нуждается в поддержке больших моделей, рекомендуем! DeepSeek API (экономически эффективный). Создайте файл конфигурации в каталоге установки или каталоге пользователя (например. .aipyconfig), заполните информацию об API:

   [llm]
   api_key = your_deepseek_api_key
   model = deepseek
   

   Поддержка локальных моделей (например, Ollama, LMStudio) требует настройки адреса API.

6. Запустите AiPy
   Выполните следующую команду:

   aipython
   

   По умолчанию вы входите в режим задач с подсказкой AiPy (Quit with 'exit()') >>>.

Основное использование

AiPy предоставляет режим задач и режим Python, оба режима совместимы.

• режим миссии
  Идеально подходит для быстрой обработки задач. Пользователь вводит естественный язык, а AiPy генерирует и выполняет код. Пример:

  ai("读取 orders.csv，计算每种产品的总收入")
  

  AiPy Генерация кода:

  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)
  

  Если требуется библиотека стороннего производителя, будет предложено ввести ее:

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

  импорт y Благодарность.

• Режим Python
  Команда запуска для пользователей, знакомых с Python:

  aipython --python
  

  Введите код напрямую, например:

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

  Данные, сгенерированные в режиме задачи, можно продолжить в режиме Python.

Функциональное управление

1. программирование на естественном языке
   Пользователь описывает требования, а AiPy автоматически генерирует код. Пример:

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

   Сгенерируйте код:

   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. Визуализация данных
   Поддержка генерации графиков. Пример:

   ai("绘制 orders.csv 中产品收入的饼图")
   

   Сгенерируйте код:

   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. Вызовы API
   Поддерживаются интернет и локальные API:

   ai("查询上海明天天气")
   

   AiPy вызывает API погоды и возвращает результаты. Ключ API должен быть настроен.

4. Исправление кода
   AiPy использует AST для обнаружения и исправления ошибок в коде, таких как отступы или проблемы с синтаксисом, чтобы обеспечить бесперебойную работу.
5. локальное развертывание
   Поддерживает локальную работу, обработка данных завершается на устройстве пользователя, что подходит для сценариев с конфиденциальными данными. После настройки локальной модели нет необходимости подключаться к сети.

Пример потока операций

с sales.csv(столбцы: продукт, цена, объем) в качестве примера:

1. Запустите AiPy:

   aipython
   

2. Введите задание:

   ai("读取 sales.csv，计算每种产品总销量")
   

   Выход:

   产品    总销量
   手机    100
   电脑     50
   

3. Создавайте графики:

   ai("绘制总销量的柱状图")
   

   Отображает гистограмму.

4. Переключитесь в режим Python:

   aipython --python
   

   Вход:

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

предостережение

• Убедитесь, что путь к файлу указан правильно, иначе будет выдано сообщение об ошибке.
• Проверьте состояние сети или локальной модели при настройке API.
• Локальные модели требуют аппаратной поддержки (например, GPU).
• Выход из AiPy Input exit().

сценарий применения

1. анализ данных
   Инженеры по обработке данных быстро обрабатывают данные Excel или CSV для очистки, статистики и визуализации, исключая ручное кодирование.
2. Обучение программированию
   Новички пробуют решать задачи на естественном языке, видят сгенерированный код и изучают использование библиотеки Python.
3. сценарий автоматизации
   Разработчики создают сценарии для обработки файлов, мониторинга ресурсов или вызова API.
4. Помощник по жизни
   Проверьте погоду, спланируйте поездку или отфильтруйте продукты, а AiPy автоматически сопоставит результаты.

QA

1. Какие модели поддерживает AiPy?
   Поддержка DeepSeek, Ollama, LMStudio и т.д., вы можете установить API в конфигурационном файле. Рекомендуется использовать DeepSeek.
2. Как вызвать локальный API?
   Добавьте адрес и описание API в конфигурационный файл, и AiPy автоматически сгенерирует код вызова.
3. А как насчет ошибок в коде?
   AiPy исправляет распространенные ошибки с помощью AST. Если он не работает, настройте его вручную в режиме Python.
4. Нужна ли мне сеть?
   Локальное развертывание не требует сети, подходит для частных сценариев. Вызовы API через Интернет требуют наличия сети.