TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #183 · 23 ное.

Python + bash Если вам часто требуется запускать shell команды из Python-кода, какой способ вы используете? Самый низкоуровневый это функция os.system(), либо os.popen(). Рекомендованный способ это subprocess.call(). Но это всё еще достаточно неудобно. Советую обратить своё внимание на очень крутую библиотеку sh. Что она умеет? 🔸 удобный синтаксис вызова команд как функций # os import os os.system("tar cvf demo.tar ~/") # subprocess import subprocess subprocess.call(['tar', 'cvf', 'demo.tar', '~/']) # sh import sh sh.tar('cvf', 'demo.tar', "~/") 🔸 простое создание функции-алиаса для длинной команды fn = sh.lsof.bake('-i', '-P', '-n') output = sh.grep(fn(), 'LISTEN') в этом примере также задействован пайпинг 🔸 удобный вызов команд от sudo with sh.contrib.sudo: print(ls("/root")) Такой запрос спросит пароль. Чтобы это работало нужно соответствующим способом настроить юзера. А вот вариант с вводом пароля через код. password = "secret" sudo = sh.sudo.bake("-S", _in=password+"\n") print(sudo.ls("/root")) Это не все фишки. Больше интересных примеров смотрите в документации. Специально для Windows💀 юзеров #libs#linux

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #a11y

当前筛选 #a11y清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15573 · 19.03.2026 г., 11:30

#java#a11y#accessibility#ai#bounding_box#document_parsing#eaa#html#json#markdown#ocr#ocr_recognition#pdf#pdf_accessibility#pdf_converter#pdf_extraction#pdf_parser#pdf_ua#rag#tables#tagged_pdf OpenDataLoader PDF is a free, open-source tool (Apache 2.0) that tops benchmarks with 0.90 accuracy for extracting structured data like Markdown, JSON (with bounding boxes), and HTML from any PDF—digital, scanned, or complex with tables, formulas, charts, and OCR in 80+ languages. It runs locally on CPU (0.05s/page fast mode), filters AI prompt injections for safety, integrates with LangChain/RAG, and automates accessibility tagging to Tagged PDF. You save time and costs on parsing for AI pipelines or compliance (vs. $50–200/manual doc), getting precise, private results for better LLM apps and legal standards. https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf