P
python-repl
Automatyzuj Python z wbudowanymi narzędziami do analizy danych i profilowania wydajności
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Umiejętność rozszerzająca Python REPL o gotowe funkcje pomocnicze dla analizy danych, debugowania i profilowania wydajności. Bundluje popularne biblioteki (NumPy, Pandas), funkcje inspekcji dataframe'ów, szybkie wykresy i pomiary czasu wykonania kodu. Idealna dla analityków i programistów pracujących z danymi w gptme — oszczędza czas na powtarzalne importy i konfigurację.
Jak używać
- Zainstaluj umiejętność w swoim środowisku gptme — skill automatycznie pobierze wymagane pakiety (ipython, numpy, pandas) z pliku requirements.txt.
- Uruchom Python REPL w gptme — wbudowane helpery i popularne importy (pandas, numpy) załadują się automatycznie dzięki pre-execute hook'owi.
- Do analizy danych użyj funkcji inspect_df() na swoim dataframe'ie, aby szybko zobaczyć przegląd struktury i zawartości: inspect_df(df) wyświetli liczbę wierszy, kolumn i typy danych.
- Do debugowania obiektów Python użyj describe_object() — funkcja zwraca szczegółową introspekcję atrybutów i metod: describe_object(twój_obiekt).
- Do pomiaru wydajności kodu ozdób funkcję dekoratorem @time_function — automatycznie zmierzy czas wykonania i wyświetli wynik.
- Importuj pozostałe helpery z python_helpers (quick_plot do szybkich wykresów) w razie potrzeby — wszystkie są dostępne bez ręcznej instalacji.