timmy / 已安裝的 Python 套件列表輸出為 CSV
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此程式碼用於取得目前 Python 環境中所有已安裝的套件名稱和版本，並將結果整理成 CSV 檔案，方便進行記錄、分享或系統排查。
| 1 | # 引入需要用到的套件 |
| 2 | import pandas as pd # 用來處理資料，還能幫我們存成 CSV 檔 |
| 3 | from pkg_resources import working_set # 用來拿到所有已安裝的套件清單 |
| 4 | |
| 5 | # 步驟 1: 把所有已安裝的套件名稱和版本抓出來，直接變成 Pandas DataFrame |
| 6 | # 用列表生成式搭配 DataFrame，省去不必要的中間變數 |
| 7 | df_packages = pd.DataFrame( |
| 8 | [(pkg.key, pkg.version) for pkg in working_set], |
| 9 | columns=["Package", "Version"] |
| 10 | ).sort_values(by="Package") |
timmy / YAML 檔案讀寫與資料管理
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這段程式碼提供了一個 YAMLProcessor 類別，負責讀取和寫入 YAML 檔案（預設為 local_data.yaml），並將其內容轉換為 pandas.DataFrame 進行處理，適用於需要以表格形式操作 YAML 資料的應用場景。
| 1 | import os |
| 2 | import yaml |
| 3 | import pandas as pd |
| 4 | import logging |
| 5 | from typing import Any, Dict, List |
| 6 | |
| 7 | # 設定 logging 基本參數 |
| 8 | logging.basicConfig(level=logging.INFO) |
| 9 | logger = logging.getLogger(__name__) |
timmy / 使用 funcy.flatten 展平巢狀列表
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此程式使用 funcy.flatten 函式，將多層巢狀列表展平成單一列表，適用於數據處理與資料結構轉換，提高數據操作的便利性。
| 1 | from funcy import flatten # 匯入 funcy 模組中的 flatten 函式 |
| 2 | |
| 3 | mylist = [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]] # 定義一個包含多個子列表的列表 |
| 4 | |
| 5 | print(list(flatten(mylist))) # 將 mylist 中的多個子列表展平後轉換成列表並印出 |
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