AiPy：データ分析のためのPythonコード実行タスクの自動化

はじめに

AiPyは、Knownsecチームによって開発されたオープンソースのPythonコマンドラインツールです。大規模言語モデル(LLM)とPythonの実行環境を組み合わせたもので、ユーザーは自然言語を使ってタスクを記述し、自動的にPythonコードを生成して実行することができます。AiPyは、データエンジニア、プログラマー、およびデータを迅速に処理する必要のあるユーザーに適しています。CSV、Excel、JSON、その他のフォーマットをサポートしており、データのクリーニング、分析、視覚化、その他の機能をカバーしています。AiPyは、CSV、Excel、JSON、その他のフォーマットをサポートし、データクレンジング、分析、視覚化などをカバーします。ユーザーは、自然言語で要件を入力するか、直接Pythonコードを実行することができ、両方のモードでデータを共有し、操作を簡単にします。

機能一覧

• 自然言語によるコード生成：ユーザーがタスクを記述すると、AiPyが自動的にPythonコードを生成して実行します。
• データフォーマットのサポート：CSV、Excel、JSON、SQLite、Parquet、その他のフォーマットに対応。
• データ処理：クリーニング、変換、計算、集計、ソート、グループ化、フィルタリングをサポート。
• データの視覚化：棒グラフ、円グラフなどのグラフを作成します。
• Pythonコマンドラインモード：Pythonコードを直接入力して実行します。
• サードパーティライブラリ管理：以下のような必要なライブラリのインストールを自動的に促します。 pandas もしかしたら psutil.
• コードエラー修正：抽象構文木（AST）を使ってコードエラーを検出し、修正する。
• APIコール：インターネットAPI（天気、地図など）とローカルプライベートAPIをサポート。
• モード切り替え：タスクモード（自然言語）とPythonモード（コード入力）を自由に切り替えられます。
• ローカル展開：プライバシーとセキュリティを保護するため、ローカルでのデータ処理をサポート。

ヘルプの使用

設置プロセス

AiPyはWindows、macOS、Linuxをサポートしており、Python 3.9以上を推奨しています。以下はインストール手順です：

1. Pythonバージョンの確認
   Python 3.9+がインストールされていることを確認してください。以下のコマンドを実行して確認してください：

   python3 --version
   

   バージョンが十分でない場合は、Pythonのウェブサイトからダウンロードしてインストールしてください。

2. pipによるインストール
   pipを使ってAiPyをインストールする：

   pip install aipyapp
   

   これで依存ライブラリが自動的にインストールされます。問題があれば、pipをアップグレードしてください：

   pip install --upgrade pip
   

3. ソースコードのクローニング（オプション）
   最新の機能を体験するには、GitHubリポジトリをクローンしてください：

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

   仮想環境を作成し、依存関係をインストールする：

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

4. ウィンドウズ無料版
   Windowsユーザーは、ワンクリック・ランタイム・パッケージをダウンロードし、解凍して実行することができる。 update.bat 環境設定なしでAiPyを起動できます。ダウンロードリンクAiPy無償インストールパッケージ.
5. ビッグモデルの設定
   AiPyは大きなモデルのサポートを必要としています！ ディープシーク API（費用対効果）。インストール・ディレクトリまたはユーザー・ディレクトリにコンフィギュレーション・ファイルを作成する。 .aipyconfig)、API情報を入力する：

   [llm]
   api_key = your_deepseek_api_key
   model = deepseek
   

   ローカルモデル（Ollama、LMStudioなど）のサポートには、APIアドレスの設定が必要です。

6. AiPyを起動する
   以下のコマンドを実行する：

   aipython
   

   デフォルトでは、以下のプロンプトでタスクモードに入る。 AiPy (Quit with 'exit()') >>>.

基本的な使い方

AiPyにはタスクモードとPythonモードがあり、どちらのモードも相互運用が可能です。

• ミッションモード
  高速なタスク処理に最適。ユーザーが自然言語を入力すると、AiPyがコードを生成して実行します。例

  ai("读取 orders.csv，计算每种产品的总收入")
  

  AiPy コードを生成する：

  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)
  

  サードパーティのライブラリが必要な場合は、プロンプトが表示されます：

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

  輸入 y 謝辞。

• パイソンモード
  Pythonに慣れたユーザーのためのスタートアップコマンド：

  aipython --python
  

  例えば、コードを直接入力してください：

  import pandas as pd
  df = pd.read_csv('orders.csv')
  print(df.head())
  

  タスクモードで生成されたデータは、Pythonモードで継続できる。

注目の機能操作

1. 自然言語プログラミング
   ユーザーが要件を記述すると、AiPyが自動的にコードを生成します。例

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

   コードを生成する：

   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)
   

2. データの可視化
   チャートの生成をサポート。例

   ai("绘制 orders.csv 中产品收入的饼图")
   

   コードを生成する：

   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()
   

3. APIコール
   インターネットAPIとローカルAPIがサポートされている：

   ai("查询上海明天天气")
   

   AiPyはweather APIを呼び出し、結果を返します。APIキーの設定が必要です。

4. コード訂正
   AiPyはASTを使用して、インデントや構文の問題などのコードエラーを検出して修正し、スムーズな動作を保証します。
5. ローカル展開
   ローカルオペレーションをサポートし、データ処理はユーザーのデバイス内で完了します。ローカルモデルを設定した後、ネットワークに接続する必要はありません。

運用フロー例

と sales.csv(カラム：商品、価格、数量）を例に挙げる：

1. AiPyを起動する：

   aipython
   

2. タスクを入力する：

   ai("读取 sales.csv，计算每种产品总销量")
   

   出力：

   产品    总销量
   手机    100
   电脑     50
   

3. チャートを作成する：

   ai("绘制总销量的柱状图")
   

   棒グラフを表示する。

4. Pythonモードに切り替える：

   aipython --python
   

   インプット：

   plt.title('产品销量')
   plt.show()
   

ほら

• ファイルパスが正しいことを確認してください。そうでない場合はエラーが表示されます。
• APIを設定する際に、ネットワークまたはローカルモデルのステータスを確認してください。
• ローカルモデルはハードウェアサポート（GPUなど）を必要とする。
• AiPy入力を終了する exit().

アプリケーションシナリオ

1. データ分析
   データエンジニアがExcelやCSVを素早く処理し、クリーニング、統計、ビジュアライゼーションを行うため、手作業によるコーディングが不要になります。
2. プログラミング学習
   初心者は自然言語でタスクを試し、生成されたコードを確認し、Pythonライブラリの使い方を学ぶ。
3. オートメーションスクリプト
   開発者は、ファイルを処理したり、リソースを監視したり、APIを呼び出したりするスクリプトを生成する。
4. ライフ・ヘルパー
   天気をチェックしたり、旅行の計画を立てたり、食べ物を絞り込んだりすると、AiPyが自動的に結果を照合してくれる。

品質保証

1. AiPyはどのようなモデルをサポートしていますか？
   DeepSeek、Ollama、LMStudioなどをサポートし、設定ファイルでAPIを設定できます。DeepSeekを推奨します。
2. ローカルAPIを呼び出すには？
   APIのアドレスと説明を設定ファイルに追加すると、AiPyは自動的に呼び出しコードを生成します。
3. コードエラーについてはどうですか？
   AiPyはASTを介して一般的なエラーを修正します。失敗した場合は、Pythonモードで手動で調整してください。
4. ネットワークは必要か？
   ローカルな展開にはネットワークが不要で、プライベートなシナリオに適しています。インターネットAPIコールにはネットワークが必要です。