TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #191 · 14 дек.

Как разделить строку с shell-командой на отдельные аргументы в виде списка? Если сделать просто сплит по пробелу то получим то что надо, кроме случаев со вставками текста с пробелами. Например так: >>> '-arg "I Am Groot"'.split(' ') ['-arg', '"I', 'Am', 'Groot"'] Чтобы учитывать текст в кавычках как единый аргумент можно воспользоваться функцией shlex.split() Кто читает мой канал давно, уже в курсе. А что делать, если нужно обратное действие? Объединить аргументы из списка в строку и при этом добавить кавычки в аргумент с пробелами. Конечно, если вы используете subprocess то он сам всё разрулит. Но если вам нужна именно команда одной строкой, то можно воспользоваться готовой функцией в том же subprocess. >>> from subprocess import list2cmdline >>> list2cmdline(['-arg', 'I Am Groot']) '-arg "I Am Groot"' Он также позаботится об экранировании уже имеющихся кавычек >>> list2cmdline(['-arg', 'I Am "Groot"']) '-arg "I Am \"Groot\""' А вот так он может "схлопнуть" в команду JSON >>> list2cmdline(['--json', json.dumps({'key': 'value'})]) '--json "{\"key\": \"value\"}"' _______________ Возможно кто-то спросит, а зачем соединять аргументы в строку если subprocess сам это сделает а os.system не наш путь? Мне как-то потребовалось отправлять команду на удалённое выполнение и в API поддерживалось указание команды только строкой. Так что всякое бывает) #libs#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025 г., 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid