timmy / 已安裝的 Python 套件列表輸出為 CSV
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Ultima volta attivo 9 months ago
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 / Streamlit 大規模資料表格與互動編輯
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Ultima volta attivo 10 months ago
此範例展示如何使用 Streamlit 處理大量資料，並提供可視化表格 (dataframe) 和可編輯表格 (data_editor) 來動態調整資料。支援圖片預覽、進度條顯示及類別選擇，適用於資料分析與管理應用。
| 1 | import streamlit as st |
| 2 | import pandas as pd |
| 3 | import numpy as np |
| 4 | |
| 5 | st.write("Got lots of data? Great! Streamlit can show [dataframes](https://docs.streamlit.io/develop/api-reference/data) with hundred thousands of rows, images, sparklines – and even supports editing! ✍️") |
| 6 | |
| 7 | num_rows = st.slider("Number of rows", 1, 10000, 500) |
| 8 | np.random.seed(42) |
| 9 | data = [] |
| 10 | for i in range(num_rows): |
timmy / Streamlit 資料視覺化與互動選擇
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Ultima volta attivo 10 months ago
此範例展示如何使用 Streamlit 建立互動式數據視覺化，包含多重選擇 (multiselect) 和切換開關 (toggle) 來調整數據顯示，並透過 line_chart 繪製折線圖，讓使用者輕鬆分析數據趨勢。
| 1 | import streamlit as st |
| 2 | import pandas as pd |
| 3 | import numpy as np |
| 4 | |
| 5 | st.write("Streamlit supports a wide range of data visualizations, including [Plotly, Altair, and Bokeh charts](https://docs.streamlit.io/develop/api-reference/charts). 📊 And with over 20 input widgets, you can easily make your data interactive!") |
| 6 | |
| 7 | all_users = ["Alice", "Bob", "Charly"] |
| 8 | with st.container(border=True): |
| 9 | users = st.multiselect("Users", all_users, default=all_users) |
| 10 | rolling_average = st.toggle("Rolling average") |
timmy / YAML 檔案讀寫與資料管理
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Ultima volta attivo 10 months ago
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 Streamlit 建立 YAML 員工資料管理系統
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此程式使用 Streamlit 讀取、編輯並儲存員工資料至 YAML 檔案，提供直覺化 UI 介面，並支援欄位過濾與年齡篩選，適用於企業資料管理。
| 1 | employees: |
| 2 | - Age: 34 |
| 3 | City: New York |
| 4 | Name: Alice |
| 5 | Occupation: Engineer |
| 6 | Salary: 70000 |
| 7 | - Age: 27 |
| 8 | City: Los Angeles |
| 9 | Name: Bob |
| 10 | Occupation: Doctor |
timmy / 使用 Streamlit 建立 YAML 編輯器
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此程式使用 Streamlit 讓使用者讀取、編輯並儲存 YAML 文件，透過 pandas 轉換為表格格式，適用於設定檔管理與資料編輯工具。
| 1 | from io import StringIO |
| 2 | |
| 3 | import pandas as pd |
| 4 | import streamlit as st |
| 5 | import yaml |
| 6 | |
| 7 | |
| 8 | # 定義 YamlHandler 類 |
| 9 | class YamlHandler: |
| 10 | def __init__(self, file_path): |
timmy / 使用 Streamlit 建立 YAML 設定檔編輯器
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此程式使用 Streamlit 讀取、編輯並存儲 YAML 設定檔，透過 pandas 轉換為表格格式，提供直覺化 UI 介面，適用於設定管理與資料修改。
| 1 | age: 30 |
| 2 | is_active: true |
| 3 | name: John Doe |
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