本文主要介绍了如何利用PandasAI这个工具进行对话式的数据分析，包括安装、引入SmartDataFrame、生成和分析数据以及绘制图表等步骤，并提醒读者注意大模型生成的结果需要进一步验证。PandasAI 是一个能让数据分析变得更加有趣的库，它充分利用了 Pandas 的强大功能，并结合大型语言模型的优势，使得用户能够以日常对话的方式进行数据分析。例如，你问 PandasAI：累计购买次数最多的客户是谁？PandasAI 会直接告诉你答案，而不你用去写很多代码，也不用做一些繁琐的操作。那么，具体应该怎么用 PandasAI 进行对话式的数据分析呢？首先，你需要安装 PandasAI，如果你还没有安装的话，可以在数据分析环境的 Jupyter Notebook 中运行以下命令：!pip install pandasai其次，用以下代码，引入智能数据框 SmartDataframe：from pandasai import SmartDataframe接下来，为了方便演示 PandasAI 的功能，我们模拟生成一些数据：import numpy as npimport pandas as pdfrom faker import Faker# 创建数据生成器fake = Faker(‘zh_CN’)# 设置随机种子以确保可重复的结果np.random.seed ...继续阅读 (43)

你好，我是猫哥。在创作《Python潮流周刊》一年多的时间里，我已累计通过抽奖赠书 80 本！早期周刊是免费分享，所以参与人数很多，现在周刊转为付费后，参与人数较少。在人数较少的情况下，我考虑将送福利的方式调整一下，以便能普惠到更多读者，答谢大家对潮流周刊的支持！赠书规则1、仅限周刊的付费订阅读者参与2、每期赠书约 5 人，每人可从奖品书单中任选一本书3、参与方式一：在小报童的本文下方留言，说说在过去一年里，对你影响最大的一个东西是什么（比如某本书、电影、思维方法等），它如何影响了你？希望你的留言是对他人也有启发的。4、参与方式二：通过小报童的邀请海报或邀请链接，邀请超过 3 人全年订阅本周刊，可获赠任选一本书5、参与方式三：可能还有额外的赠书，会在微信福利群中抽奖送出（猫哥微信可从Python猫公众号获取）6、以上每种方式可叠加，预计每期周刊选出 5 人7、规则可能会调整，以最新发文时为准推荐书单（感谢人民邮电出版社的赞助）Python工匠流畅的PythonPython数据结构与算法分析（第3版）明解Python算法与数据结构Python语言及其应用（第2版）Python基础教程（第3版·修订版）Python编程：从入门到实践（第3版）图解TCP/IP（第6版）Hello算法黑客与画家（10万册纪念版）图解IT基础设施网络是怎样连接的程序是怎样跑起来的（第3版）计算机是怎样跑起来 ...继续阅读 (52)

本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。本期周刊分享了 12 篇文章，12 个开源项目，赠书 5 本，全文 2100 字。（PS.全新的赠书规则，31 本书籍任选，请查看Python猫周刊赠书规则与书单）以下是本期摘要：🦄文章&教程① 给 NumPy 2.0 实现更快速的字符串函数② Python 中的 __pycache__ 文件夹是什么？③ CPython 垃圾回收：内部机制和实现算法④ 从零开始搭建自己的相似图片搜索引擎⑤ 使用 Pydantic Logfire 满足你的日志记录需求⑥ FastAPI 深度揭秘：高效 Web 开发指南⑦ 通过用 Python 实现 HTTP 服务器来理解它⑧ 我对“Excel 里的 Python”的看法⑨ 用 Python 将卷曲文本的图像提取成 PDF⑩ Python Celery 的缺陷⑪ 事件驱动的 Ansible，是什么、为什么以及如何使用？⑫ 我国出版的 Python 教材几乎都有基本概念错误🐿️项目&资源① WeasyPrint：非常棒的工具，将 Web 生成 PDF 文档② oxo：现代的安全扫描编排器③ jupyterlab-desktop：Jupyte ...继续阅读 (52)

之前在轻量云进行快照备份都是手工处理的，一般是升级系统或者版本发布的时候进行备份。但是这个备份机制有个比较麻烦的问题在于快照并不是非常及时。例如用户上传的头像文件，这些是存在服务器上的，手工备份就有点麻烦。前几天看到杜郎的《腾讯云轻量应用服务器初体验》里面提到了自动备份脚本，体验了一下，能用，但是备份策略有点过于简单。轻量云一共可以创建两个快照，但是至于保留策略，提供了两种，一个是保留旧的，一个是保留新的。代码的处理逻辑也很简单粗暴：# 删除之前较早一个备份,就是列表里的第二个,状态需要正常才能删除 SnapshotState = (get_rest['SnapshotSet'][Instanceidx]['SnapshotState']) if SnapshotState == 'NORMAL': SnapshotId = (get_rest['SnapshotSet'][Instanceidx]['SnapshotId']) DeleteSnapshots_re = DeleteSnapshots(SecretId, SecretKey, SnapshotId, region) if Delete ...继续阅读 (58)

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1. 前言Docker兴起已经非常长的一段时间了，现在Docker已经非常成熟了，作为实践本文将尝试打包一个使用Flask框架的Web服务应用https://github.com/chancelyg/syncmemoTips：本文默认已简单了解Docker的一些基础知识，如仓库、镜像、容器之间的关系以及基础的Docker操作如拉取镜像、运行容器等2. 准备要学习Docker项目打包，首先要安装Docker的环境，这里以Ubuntu1804为例子进行环境安装部署，官方已支持大部分Linux发行版直接安装，如下Bashcontent_copycurl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh bash get-docker.sh# 如果get-docker.sh下载不顺利，可从阿里云镜像站点下载bash get-docker.sh --mirror Aliyun拉取Hello World镜像测试安装是否顺利Bashcontent_copydocker run hello-world# 输出如下Unable to find image'hello-world:latest'locally ... For more examples and ideas, visit: https://docs.docker.com/get-started ...继续阅读 (65)

大家好，我是猫哥，今天给大家分享几个高质量的技术类信息源。本文分享的信息源都是周刊类型的，所谓周刊类，就是以固定每周的频率更新，每期分享很多精华内容的链接。它的特点是信息密度极高，可以节省你去查找信息的时间，高效的学习者都会喜欢这类内容。如果不是看了这篇文章，我猜你可能想不到 Python 竟会有那么多的好东西，所以建议你可以收藏起来，总会有用的。接下来我会逐一介绍每个信息源，并给出简短的点评。推荐指数从低到高，越往后面的越值得推荐！话不多说，开始吧——1、Awesome Python Weekly一份创刊自 2016 年的老牌周刊，每期分享大约 10 篇文章和 5 个开源项目，只有标题和链接，没有推荐语。已有 22K 订阅。我并不推荐订阅，原因是：它是唯二把喂养蟒蛇的文章当成 Python 技术文章分享的；开源项目的链接放的是它网站的链接，需要再点一次才能跳到 Github；每期周刊有 3 则广告，而且是带描述语的，妥妥是所有周刊里含广率最高的……虽然不推荐订阅，但我挺佩服周刊作者，因为他有 20 份技术类的周刊矩阵，能挣不少钱吧……推荐指数：⭐订阅地址：https://python.libhunt.com/newsletter2、Python weekly newsletter这份周刊跟上一份有不少相似之处：有标题和链接（以及评论数），但没有推荐语；曾把喂养蟒蛇的文章当成技术文 ...继续阅读 (53)

海康威视DS-E14a其实就是一个简单的外设相机，也没啥加密保护，使用opencv调用非常简单。下面是一个示例代码。# coding:utf-8 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(1, cv2.CAP_DSHOW) flag = cap.isOpened() index = 1 while (flag): ret, frame = cap.read() cv2.imshow("Capture_Paizhao", frame) k = cv2.waitKey(1) & 0xFF if k == ord('s'): # 按下s键，进入下面的保存图片操作 cv2.imwrite("E:/" + str(index) + ".jpg", frame) print("save" + str(index) + ".jpg successfuly!") print("-------------------------") index += 1 elif k == ord('q'): # 按下q键，程序退出 break cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindow ...继续阅读 (58)

本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。本期周刊分享了 12 篇文章，12 个开源项目，3 则音视频，全文 2100 字。以下是本期摘要：🦄文章&教程① 许多实用的 Python 命令行程序② 我最喜欢教的编程问题：数字长度③ 修复 Python 循环导入的一种方法④ PEP-789：限制异步生成器的 yield，防止任务取消错误⑤ 我的 PyCon US 2024 回顾⑥ Python 开发游戏如何选择引擎？⑦ ChatTTS：语气韵律媲美真人的开源 TTS 模型⑧ 使用特定的算法将运行速度提高 15×⑨ 用 GPT-4o 生成 Flask 项目代码，能做到多好？⑩ 用 Python 开发 Scrapscript 语言的编译器⑪ 什么是 Python 的可哈希对象？⑫ 用一道算法题比较 Python、Go、C++、C、AWK、Forth 和 Rust 的性能🐿️项目&资源① Think Python 第三版（免费在线）—Think Python, 3rd edition② 关于音乐处理的 Python 基础笔记③ ChatTTS：用于日常对话的生成语音模型④ 几个与 ChatTTS 相关的项目⑤ kohee ...继续阅读 (45)

Rocky9.4默认的Python版本是Python 3.9.18，本文记录如何快速升级Python 3.9.18到Python 3.11.9步骤：1、查看系统版本[root@rocky94 ~]# cat /etc/redhat-release Rocky Linux release 9.4 (Blue Onyx)2、更新系统:[root@rocky94 ~]# dnf update -y3、安装依赖项:[root@rocky94 ~]# dnf install vim wget openssl-devel bzip2-devel libffi-devel -y [root@rocky94 ~]# dnf groupinstall "Development Tools" -y4、下载编译安装:[root@rocky94 ~]# wget https://www.python.org/ftp/python/3.11.9/Python-3.11.9.tgz [root@rocky94 ~]# tar xvf Python-3.11.9.tgz [root@rocky94 ~]# cd Python-3.11.9 [root@rocky94 ~]# ./configure --enable-optimizations [root@rocky94 ~]# make -j 2 [root@ ...继续阅读 (66)

Rocky9.4默认的Python版本是Python 3.9.18，本文记录如何快速升级Python 3.9.18到Python 3.11.9步骤：1、查看系统版本[root@rocky94 ~]# cat /etc/redhat-release Rocky Linux release 9.4 (Blue Onyx)2、更新系统:[root@rocky94 ~]# dnf update -y3、安装依赖项:[root@rocky94 ~]# dnf install vim wget openssl-devel bzip2-devel libffi-devel -y [root@rocky94 ~]# dnf groupinstall "Development Tools" -y4、下载编译安装:[root@rocky94 ~]# wget https://www.python.org/ftp/python/3.11.9/Python-3.11.9.tgz [root@rocky94 ~]# tar xvf Python-3.11.9.tgz [root@rocky94 ~]# cd Python-3.11.9 [root@rocky94 ~]# ./configure --enable-optimizations [root@rocky94 ~]# make -j 2 [root@ ...继续阅读 (70)

import cv2 import numpy as np import onnxruntime as ort def load_model(model_path): """加载ONNX模型""" session = ort.InferenceSession(model_path) return session def preprocess_image(image_path): image = cv2.imread(image_path) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = cv2.resize(image, (224, 224)) image = image.astype(np.float32) / 255.0 # 归一化至0-1之间 # 标准化参数 mean_val = np.array([0.485, 0.456, 0.406], dtype=np.float32) std_val = np.array([0.229, 0.224, 0.225], dtype=np.float32) # 标准化图片 […] ...继续阅读 (77)

To create a pipeline schedule of Vertex AI, we can usebelow snippet:from google.cloud import aiplatform pipeline_job = aiplatform.PipelineJob( template_path="COMPILED_PIPELINE_PATH", pipeline_root="PIPELINE_ROOT_PATH", display_name="DISPLAY_NAME", ) pipeline_job_schedule = pipeline_job.create_schedule( display_name="SCHEDULE_NAME", cron="TZ=CRON", max_concurrent_run_count=MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT, max_run_count=MAX_RUN_COUNT, service_account="XYZ", )This Python code runs with service account “XYZ” and we also want the schedule to run as service account “XYZ& ...继续阅读 (64)

chsrc是一个开源项目，主要用来为常见的 Linux 操作系统、编程语言、软件更换最快的国内源，让更新变得简单一些。@Appinn来自发现频道，@kero990 同学的推荐：https://meta.appinn.net/t/topic/57121全平台通用换源工具 chsrc全平台命令行换源工具，目标支持 Linux (包括麒麟、openEuler、deepin等), Windows, macOS, BSD 等尽可能多的操作系统，龙芯、飞腾、RISC-V 等尽可能多的CPU。只需要使用一行命令，即可为系统或者软件更换最快的国内源。注意这里仅有国内源，并无任何国外源，所以仅适合国内用户。如何使用chsrc本身支持在 Windows、macOS、Linux 中运行，以 Ubuntu 系统为例，只需要输入：./chsrc-x64-linux set ubuntu它就会帮你先测速，找到最快的镜像站，再更换源，然后就好了。就…很方便。chsrc 支持的系统与程序编程语言开发gem ruby rubygem rb rubygems bundlerpip python pypi py pdmnpm node nodejs js yarn pnpmperl cpanphp composerlua luarocksrust cargo crate cratesgo golang go ...继续阅读 (43)

要用Python连接SQL Server 2000数据库，可以使用pyodbc库。以下是一个简单的步骤和代码示 ...Read morePython怎么连接SQL2000的数据库 ...继续阅读 (45)

为什么用这个脚本分享一个批量通过图片链接下载图片的python脚本，个人感觉还挺好用，就分享一下当然也有很多第三方工具，不过我找了几个，要么就是很难用，要么就是有广告，或者收费等等，太麻烦，我喜欢直来直去，简单点儿使用门槛执行python脚本，肯定是要python环境的，可以参考这篇文章Python 超级详细安装教程（Windows），也不复杂有些依赖自行百度安装下即可如何使用先分享下python源码1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344importosimportrequestsfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor, as_completed# 壁纸文件夹路径wallpaper_folder =r"E:\download\testimg"os.makedirs(wallpaper_folder, exist_ok=True)# 失败图片链接存储文件路径failed_urls_file =r"E:\download\testimg\shibai.txt"# 读取img.txt文件中的图片链接withopen(r"E:\download\testimg\img.txt","r")asfile:image_url ...继续阅读 (29)

为什么用这个脚本分享一个批量通过图片链接下载图片的python脚本，个人感觉还挺好用，就分享一下当然也有很多第三方工具，不过我找了几个，要么就是很难用，要么就是有广告，或者收费等等，太麻烦，我喜欢直来直去，简单点儿使用门槛执行python脚本，肯定是要python环境的，可以参考这篇文章Python 超级详细安装教程（Windows），也不复杂有些依赖自行百度安装下即可如何使用先分享下python源码1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344importosimportrequestsfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor, as_completed# 壁纸文件夹路径wallpaper_folder =r"E:\download\testimg"os.makedirs(wallpaper_folder, exist_ok=True)# 失败图片链接存储文件路径failed_urls_file =r"E:\download\testimg\shibai.txt"# 读取img.txt文件中的图片链接withopen(r"E:\download\testimg\img.txt","r")asfile:image_url ...继续阅读 (40)

【摘要】JetBrains是一家全球知名的软件开发公司，他们公司推出的IDE几乎是编程语言的首选，IntelliJ IDEA 之于Java，PyCharm之于Python，以及GoLand之于go等。 5月24号JetBrains官方宣布Aqua正式公开发布，这是一款专门针对自动化测试打造的IDE。 对于一阅读全文 ...继续阅读 (52)

本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。本期周刊分享了 12 篇文章，12 个开源项目，赠书 5 本《程序是怎样跑起来的（第3版）》，全文 2200 字。以下是本期摘要：🦄文章&教程① 我「接见」了诺奖得主② 450 天成为 Python 核心开发者③ Python 如何比较浮点数和整数？④ JIT 和移除 GIL 都不是我最期待的 Python 3.13 特性⑤ 从事 Python 打包工作 6 年的不为人知的故事⑥ 庆祝 Beautiful Soup 的 20 周年⑦ 曾经最喜欢 Ruby，现在可能是 Python⑧ 使用 Postgres 的 Django 异步任务队列（不是 Kafka、Rabbit MQ、Celery 或 Redis）⑨ 在 Streamlit 中支持异步 MongoDB 操作⑩ LangChain 实战：利用 LangChain SQL Agent 和 GPT 进行文档分析和交互⑪ pyo3_asyncio：Python Asyncio 事件循环的 Rust 绑定⑫ PyPy 已经悄悄地为我工作了好几年了🐿️项目&资源① llama-fs：基于 llama 3 的自组织文件系统② ...继续阅读 (63)

关于SpeedyTestSpeedyTest是一款功能强大的命令行工具，该工具基于纯Python 3开发，旨在帮助广大研究人员检测目标设备的网络连接质量和其他网络相关信息。 ...继续阅读 (37)

本文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/AvLpKKsqRkzdzatvqqvfuQ背景随着时间推移，BBScan作为一款漏洞扫描工具已经过时，在9年前，这样的工具还能够以数量和速度优势，捡到一些中低危漏洞，但如今，确实是扫不到什么有价值的东西了。常见Web框架引入了更多的默认安全设计、WAF/RASP等防护技术更加成熟，曾经常见的SQL注入/XSS/命令注入等，现在反而见得不多了。取而代之的，各大SRC现在收到的漏洞中，有相当比例是逻辑越权类的。于是，笔者对这款古董级的BBScan进行了如下改造支持Web指纹识别，帮助安全工程师快速定位到感兴趣的应用Web指纹来自 https://github.com/0x727/FingerprintHub 感谢作者支持Javascript 解析功能目前很多站点是单页应用，对扫描器可见的仅仅是静态资源打包后的少数几个.js。扫描器需要解析js，扫描诸如 Token/Secrets/Password/Key 泄露，发现API接口支持从javascript文件中，正则提取疑似API接口在当前版本中，考虑到速度，并没有对提取的URL进行自动化测试，但计划增加一个heavy mode ，扫描API接口减少漏报: 优化减少DNS查询次数，提高稳定性。在家庭网络环境下，观察到DNS设施相对脆弱，容易出现漏报问题减少误报：优化了误 ...继续阅读 (63)

我们知道，Python里面，json.dumps是序列化操作，json.loads是反序列化操作。当我使用json.dumps把一个字典转换为字符串以后，也可以使用json.loads把这个字符串转换为字典。那么，有没有可能出现这样的情况：某个字典，使用json.dumps转换成了字符串s。但是当我使用json.loads(s)时，却会报错？你别不信，我们来做一个实验。执行下面这段代码，打印出一段JSON字符串：12345678910111213importjsontext ='''## 摘要这篇文章主要包含xx和yy## 详情1. abc2. def'''item = {'title':'关于abc','raw': text}output = json.dumps(item, ensure_ascii=False)print(output)运行效果如下图所示：接下来，你把下面这个字符串复制到Python里面并使用json.loads解析：1{"title":"关于abc","raw":"## 摘要\n这篇文章主要包含xx和yy\n\n## 详情\n1. abc\n2. def\n"}运行效果如下图所示：但如果你不是复制JS ...继续阅读 (64)

有时候，我们需要使用多行字符串配合format格式化函数来生成Markdown文本。例如，我现在开发了一个AI对话机器人，我发送一个txt文件过去，他首先帮我总结整个文件的内容，然后以问答的形式列出10个要点。你的代码可能是这样写的：1234567891011121314defbot(text):summary = summary_text_by_gpt(text)qa = get_qa_by_gpt(text)output ='''## 文本总结{summary}## 核心问答{qa}'''returnoutput返回Markdown以后，通过前端渲染出正常的文本。但如果你直接这样写，你会发现Markdown的渲染好像出问题了。如下图所示：为什么会出现这个问题呢？其实很简单，因为你的Markdown文本有问题。我们来看一下正常的Markdown长什么样：你上下对比看看，会不会觉得非常疑惑，这明明就是一样的，为什么下面可以上面不行？实际上，他们关键的差异，就在于你看不到的空格：在Python里面，三引号表示多行字符串。在一对三引号之间的所有字符都是这个多行字符串的一部分。包括你在Python里面习以为常的缩进。我们使用repr命令来看看这个有缩进的output实际上长什么样：注意到了 ...继续阅读 (82)

在 Python 中，你可以使用 PyPDF2 库来拆分 PDF 文件。以下是一个简单的示例，演示如何将一个 ...Read morePython怎样将PDF拆分成多个文件 ...继续阅读 (60)

本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。本期周刊分享了 12 篇文章，12 个开源项目，赠书 5 本《网络是怎样连接的》，全文 1900 字。以下是本期摘要：🦄文章&教程① 正则表达式匹配可以很简单且高速② 如何利用内存中还在运行的代码，恢复已删除的源码？③ PEP-667：命名空间的一致视图④ 用 100 行代码替换 pyinstaller⑤ py.space：免费开发在线的 Python 应用⑥ 使用 Python 3.12 作静态类型函数式编程⑦ 如何用 Python 动态生成 Github 个人主页 README？⑧ 用 pyastgrep 作自定义 linting⑨ 使用 pygments 生成代码片段的图片⑩ 使用纯 NumPy 实现 Llama 3⑪ AI 帮你写的代码，所有权归谁？⑫ 聪明的代码可能是你写过最糟糕的代码🐿️项目&资源① 用于处理 Excel 的 Python 资源② yen：Python 虚拟环境管理工具，无需预装 Python③ Tensor-Puzzles：21 个张量谜题④ dishka：依赖注入框架⑤ hstream：将 Python 脚本转换为 Web 应用⑥ cov ...继续阅读 (54)

openstack中的所有对象如(BlockDeviceMapping)对实现了__deepcopy__方法, 这样无论是openstack中的对象还是 python中的对象都可以通过copy.deepcopy(obj)来实现深拷贝了。Python的copy模块中的deepcopy函数紧密相关，因为deepcopy函数在复制对象时会检查并可能调用该对象的__deepcopy__方法。在实际应用中，你可以根据对象的结构逐一递归地进行深拷贝操作，以确保对象及其嵌套元素都被正确复制。何为deepcopy? ...继续阅读 (60)