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 2 слични објави

Пребарај: #dataanalysts

当前筛选 #dataanalysts清除筛选
KYVE Announcements

@kyveannouncements · Post #288 · 07.04.2023 г., 16:35

Any #dataengineers or #dataanalysts interested in a little weekend project? 🧑‍💻 📄 A new tutorial is live & ready to guide you through setting up an ELT pipeline to fetch trustless data from KYVE & import it into a local Postgres database! Try it out 🔎https://github.com/KYVENetwork/DataPipeline/blob/kyvve-test-pagination/README.md https://twitter.com/KYVENetwork/status/1644321002418057216

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1420 · 15.04.2023 г., 07:01

Всем привет! Мы в Okko расширяем департамент анализа данных. Сейчас в команде больше 50 человек, мы продолжаем расти, совершенствуя работу с данными, в т.ч. рекомендательную систему. Поэтому ищем близких по духу людей, вместе с которыми создадим принципиально новый подход к зрительскому опыту. Мы ждем Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers, Python Developers и т.д. уровня middle+/senior. Можно выбрать направление – «Платформа экспериментов», «Рекомендации», «Поиск», «Монетизация», «Growth», «Контент», «Техническая команда». Сделали страничку со всеми подробностями, там же можно откликнуться на понравившуюся вакансию: https://analytics.okko.tv/ Ждем твой отклик #data#datascientists#dataanalysts#dataengineers#ds#da#de#ml#recsys#recommendations#search#datadriven#AB#growth#okko