AiPy: automatización de la ejecución de código Python para el análisis de datos

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Introducción general

AiPy es una herramienta de línea de comandos Python de código abierto desarrollada por el equipo Knownsec. Combina el Large Language Model (LLM) y el entorno de ejecución de Python , lo que permite a los usuarios describir la tarea a través del lenguaje natural , generar automáticamente y ejecutar código Python.AiPy es adecuado para los ingenieros de datos , programadores y usuarios que necesitan para procesar rápidamente los datos . Es compatible con CSV , Excel , JSON y otros formatos , que cubre la limpieza de datos , análisis , visualización y otras funciones. AiPy está diseñado para ingenieros de datos y programadores que necesitan trabajar con datos rápidamente. Soporta CSV, Excel, JSON y otros formatos, cubriendo limpieza de datos, análisis, visualización, etc. Los usuarios pueden introducir requisitos en lenguaje natural o ejecutar código Python directamente, compartiendo datos en ambos modos y simplificando la operación.

Lista de funciones

Generación de código en lenguaje natural: el usuario describe la tarea y AiPy genera y ejecuta automáticamente el código Python.
Compatibilidad con formatos de datos: admite CSV, Excel, JSON, SQLite, Parquet y otros formatos.
Tratamiento de datos: permite limpiar, convertir, calcular, agregar, clasificar, agrupar y filtrar.
Visualización de datos: generación de gráficos de barras, circulares, etc.
Modo de línea de comandos Python: escriba y ejecute código Python directamente.
Gestión de bibliotecas de terceros: avisos automáticos para instalar las bibliotecas necesarias, como pandas tal vez psutil.
Corrección de errores de código: detección y corrección de errores de código con árboles de sintaxis abstracta (AST).
Llamadas a API: compatibilidad con API de Internet (por ejemplo, meteorología, mapas) y API privadas locales.
Cambio de modo: cambia libremente entre el modo tarea (lenguaje natural) y el modo Python (introducción de código).
Despliegue local: admite el procesamiento local de datos para proteger la privacidad y la seguridad.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

AiPy es compatible con Windows, macOS y Linux, y se recomienda Python 3.9 o superior. Estos son los pasos de instalación:

Comprobación de la versión de Python
Asegúrese de que Python 3.9+ está instalado. Ejecute el siguiente comando para confirmarlo:
```
python3 --version
```
Si la versión no es suficiente, puede descargarla e instalarla desde el sitio web de Python.
Instalación mediante pip
Instala AiPy usando pip:
```
pip install aipyapp
```
Esto instalará automáticamente las bibliotecas dependientes. Si tiene problemas, actualice pip:
```
pip install --upgrade pip
```

Clonación del código fuente (opcional)
Para experimentar las últimas funciones, clone su repositorio de GitHub:

git clone https://github.com/knownsec/aipyapp.git
cd aipyapp

Cree un entorno virtual e instale las dependencias:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
venv\Scripts\activate     # Windows
pip install -r requirements.txt

Edición gratuita para Windows
Los usuarios de Windows pueden descargar el paquete de ejecución en un clic, descomprimirlo y ejecutarlo. update.bat Inicie AiPy sin configurar su entorno. Enlace de descarga:Paquete de instalación gratuita de AiPy.
Configuración del Big Model
AiPy necesita soporte para modelos grandes, ¡recomendado! DeepSeek API (rentable). Cree un archivo de configuración en el directorio de instalación o en el directorio de usuario (p. ej. .aipyconfig), rellene la información de la API:
```
[llm]
api_key = your_deepseek_api_key
model = deepseek
```
La compatibilidad con modelos locales (por ejemplo, Ollama, LMStudio) requiere la configuración de la dirección API.
Iniciar AiPy
Ejecute el siguiente comando:
```
aipython
```
Por defecto, se entra en el modo de tareas con la pregunta AiPy (Quit with 'exit()') >>>.

Uso básico

AiPy proporciona el modo tarea y el modo Python, ambos modos son interoperables.

modo misión
Ideal para el procesamiento rápido de tareas. El usuario introduce lenguaje natural y AiPy genera y ejecuta el código. Ejemplo:

ai("读取 orders.csv，计算每种产品的总收入")

AiPy Generar código:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('orders.csv')
df['收入'] = df['价格'] * df['数量']
result = df.groupby('产品')['收入'].sum()
print(result)

Si se requiere una biblioteca de terceros, se le pedirá:

📦 LLM requests to install third-party packages: ['pandas']
If you agree, enter 'y [y/n] (n):

importación y Agradecimientos.

Modo Python
Comando de inicio para usuarios familiarizados con Python:
```
aipython --python
```
Introduzca directamente el código, por ejemplo:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('orders.csv')
print(df.head())
```
Los datos generados en modo tarea pueden continuar en modo Python.

Función destacada Operación

programación en lenguaje natural
El usuario describe los requisitos y AiPy genera automáticamente el código. Ejemplo:

ai("从 data.csv 筛选薪资高于 5000 的记录，按年龄排序")

Generar código:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
result = df[df['薪资'] > 5000][['姓名', '年龄', '薪资']].sort_values(by='年龄')
print(result)

Visualización de datos
Soporte para la generación de gráficos. Ejemplo:

ai("绘制 orders.csv 中产品收入的饼图")

Generar código:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('orders.csv')
df['收入'] = df['价格'] * df['数量']
result = df.groupby('产品')['收入'].sum()
plt.pie(result, labels=result.index, autopct='%1.1f%%')
plt.show()

Llamadas a la API
Se admiten API locales y de Internet, por ejemplo:
```
ai("查询上海明天天气")
```
AiPy llama a la API meteorológica y devuelve los resultados. Es necesario configurar la clave de la API.
Corrección del código
AiPy utiliza AST para detectar y corregir errores de código, como problemas de indentación o sintaxis, para garantizar un funcionamiento sin problemas.
despliegue local
Soporta el funcionamiento local, el procesamiento de datos se completa en el dispositivo del usuario, adecuado para escenarios de datos sensibles. No es necesario conectarse en red tras configurar el modelo local.

Ejemplo de flujo de operaciones

con respecto a sales.csv(Columnas: Producto, Precio, Volumen) como ejemplo:

Inicie AiPy:
```
aipython
```

Introduzca la tarea:

ai("读取 sales.csv，计算每种产品总销量")

Salida:

产品    总销量
手机    100
电脑     50

Generar gráficos:
```
ai("绘制总销量的柱状图")
```
Muestra un gráfico de barras.

Cambia al modo Python:

aipython --python

Entrada:

plt.title('产品销量')
plt.show()

advertencia

Asegúrese de que la ruta del archivo es correcta; de lo contrario, aparecerá un mensaje de error.
Compruebe el estado de la red o del modelo local al configurar la API.
Los modelos locales requieren soporte de hardware (por ejemplo, GPU).
Salir de AiPy Input exit().

escenario de aplicación

análisis de datos
Los ingenieros de datos procesan rápidamente Excel o CSV para su limpieza, estadística y visualización, eliminando la codificación manual.
Aprendizaje de programación
Los principiantes prueban tareas en lenguaje natural, ven el código generado y aprenden el uso de la biblioteca Python.
script de automatización
Los desarrolladores generan scripts para procesar archivos, supervisar recursos o llamar a API.
Ayudante de vida
Consulta el tiempo, planifica tu viaje o filtra tu comida, y AiPy recopila automáticamente los resultados.

CONTROL DE CALIDAD

¿Qué modelos admite AiPy?
Soporta DeepSeek, Ollama, LMStudio, etc., puede establecer la API en el archivo de configuración. Se recomienda DeepSeek.
¿Cómo llamo a la API local?
Añade la dirección y la descripción de la API al archivo de configuración y AiPy generará automáticamente el código de llamada.
¿Y los errores de código?
AiPy corrige errores comunes a través de AST. Si falla, ajústalo manualmente en modo Python.
¿Necesito trabajar en red?
La implantación local no requiere red, por lo que es adecuada para entornos privados. Las llamadas a la API de Internet requieren una red.