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 8 слични објави

Пребарај: #easy

当前筛选 #easy清除筛选

​​Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R". Содержание: - Комментарии - Переменные и векторы - Внешние модули - Ввод и вывод - Присваивание и сравнение - Условный оператор if - Цикл for - Функции - Классы, методы и объекты #статьи #easy

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG