TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #197 · 4 јан.

Подразумеваемые неймспейсы или неявные пакеты. Этот функционал добавлен в Python 3.3 Что он означает? Ранее, до 3.3 пакетами считались лишь директории, в которых есть файл __init__.py. Этот файл одновременно являлся свидетельством того, что директория это Python-пакет, и служил "телом" этого пакета. То есть местом, где можно написать код, как это делается внутри модуля. Этот код исполняется в момент импорта пакета, так что его принято называть "код инициализации пакета". Начиная с версии 3.3 Любая директория считается пакетом и Python будет пытаться использовать любую директорию для импорта. Конечно, не любую в файловой системе, а только те что находятся в sys.path. Это значит, что теперь __init__.py нужно делать только если: 🔸 вам требуется создать код инициализации пакета 🔸 нужна совместимость со старыми версиями Python На мой взгляд это немного упрощает разработку, делает её чище, но с другой стороны убивает некоторую однозначность происходящего. Например, я создал репозиторий со своей библиотекой и рядом положил код примеров или тестов. repo_name/ my_library/ __init__.py main.py examples/ exam1.py exam2.py В этом репозитории пакетом является только my_library, остальные директории это не пакеты, это просто дополнительный код в файлах. Директория examples не добавлена в sys.path, в ней нет рабочих модулей. Но если она лежит рядом с my_library, то Python вполне сможет импортнуть из неё модули, так как посчитает что examples это валидный пакет. Конечно, пример несколько надуманный. Никто не будет добавлять корень репозитория в sys.path. Но, я думаю, суть ясна. Иногда директория это просто директория а не пакет! #basic#pep

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #cua

当前筛选 #cua清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15063 · 15.08.2025 г., 13:00

#python#agents#ai#ai_ux#autogen#browser_use#computer_use_agent#cua#ui Magentic-UI is a tool that helps you automate complex web tasks by working together with you. It lets you plan step-by-step actions, watch the progress, and approve sensitive steps to keep control and safety. You can interact with it through a browser, upload files, and even run multiple tasks at once. It learns from past tasks to improve future automation. This means you save time on repetitive or complicated web activities while staying in control, making your work easier and more efficient. It supports Python 3.10+ and works best with Docker or WSL2 on Windows. https://github.com/microsoft/magentic-ui

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14711 · 15.05.2025 г., 14:00

#python#agent#ai_agent#apple#computer_use#cua#lume#macos#manus#operator#swift#virtualization#virtualization_framework The information provided doesn't directly relate to Discord bots or their benefits. However, if we consider the broader context of automation and AI tools like those mentioned in the text, these technologies can enhance user experiences by automating tasks and providing interactive features. For example, AI agents can control virtual environments, which might be useful in various applications, including gaming or educational settings. This kind of automation can save time and increase efficiency, similar to how Discord bots automate tasks and engage communities[1][2]. https://github.com/trycua/cua

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15071 · 18.08.2025 г., 12:30

#typescript#agent#agentic_ai#agents#ai#ai_agents#ai_tools#anthropic#automation#bytebot#computer_use#computer_use_agent#cua#desktop#desktop_automation#docker#gemini#llm#mcp#openai Bytebot is an open-source AI desktop agent that acts like a virtual employee with its own computer, able to use real applications, browse websites, handle passwords, and process documents automatically. You just describe tasks in plain English, and Bytebot completes them by clicking, typing, downloading files, organizing data, and running complex workflows across multiple programs. It runs locally on your own infrastructure, ensuring privacy and full control, and supports many AI models. This helps you save time by automating repetitive or complex tasks without scripting, improving efficiency and accuracy in business, research, or development work. https://github.com/bytebot-ai/bytebot