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
📌Андрей Карпаты написал ИИ-пайплайн для проверки IT-прогнозов десятилетней давности.
Андрей опубликовал разбор своего нового пет-проекта. Он создал систему, которая анализирует архивные треды Hacker News и с помощью LLM проверяет, сбылись ли предсказания пользователей спустя 10 лет.
Проект использует так называемые «послезнание» (hindsight), чтобы сравнивать старые комментарии с реальностью, выявлять визионеров и находить самые громкие ошибки.
Технически решение представляет собой пайплайн, который собирает данные через API Algolia и обрабатывает их с помощью структурированного промпта.
Тестовый прогон на 930 обсуждениях (месячный архив статей Hacker News) занял около часа и обошелся всего в 58 долларов.
На выходе система генерирует статический сайт с «Залом славы» аналитиков и рейтингом точность прогнозов.
Исходный вайб-код проекта, по традиции - в открытом доступе.
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#Tutorial#Karpaty