「python」の検索結果

根据DataFrame中的日期字段创建季节字段，将月份映射为春夏秋冬。

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根据目标列表筛选数据，支持“name:version”格式及仅“name”格式，处理版本号格式转换（'.'与'-'互换）及缺失版本的情况。

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编写Python脚本，实现每天定时从MongoDB获取数据，进行Gzip压缩，并通过HTTP POST请求同步到指定URL，同时处理BytesIO二进制传输错误。

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Generates a Python CLI tool for bidirectional conversion between 4-byte floating-point numbers and hexadecimal memory representations, featuring a continuous loop and robust input parsing.

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针对金融K线OHLC数据进行降维分析，包括数据预处理（变化率计算、标准化）、标准PCA降维以及基于随机化SVD的伪PCA降维的Python实现步骤。

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Write correct async Python runtime code with explicit blocking-I/O boundaries, cancellation, and timeout handling. Use when editing `asyncio` workflows, background loops, async services, or mixed sync/async integrations.

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Deploy or publish Python and R content to a Posit Connect server using rsconnect-python or the R rsconnect package. Handles interactive apps and dashboards, web APIs, rendered documents, and prepared bundles/manifests. Use whenever the user asks to deploy, publish, or redeploy content to Posit Connect, or mentions rsconnect. Consult this skill instead of guessing flags or commands.

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Python testing strategies using pytest, TDD methodology, fixtures, mocking, parametrization, and coverage requirements.

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视频分镜拆解技能（自包含，无需外部后端）。使用 FFmpeg 预处理视频并生成分镜数据。(1) 视频 URL 直接处理 `python scripts/process_video.py "<video_url>"`；(2) 本地文件先上传 `python scripts/video_upload.py "<file_path>"` 获取 URL 后再处理。需要本机安装 FFmpeg。

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Python FastAPI development with uv package manager, modular project structure, SQLAlchemy ORM, and production-ready patterns.

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pytest testing patterns for Python. Triggers on: pytest, fixture, mark, parametrize, mock, conftest, test coverage, unit test, integration test, pytest.raises.

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Python asyncio patterns for concurrent programming. Triggers on: asyncio, async, await, coroutine, gather, semaphore, TaskGroup, event loop, aiohttp, concurrent.

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CLI application patterns for Python. Triggers on: cli, command line, typer, click, argparse, terminal, rich, console, terminal ui.

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Observability patterns for Python applications. Triggers on: logging, metrics, tracing, opentelemetry, prometheus, observability, monitoring, structlog, correlation id.

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SQLAlchemy and database patterns for Python. Triggers on: sqlalchemy, database, orm, migration, alembic, async database, connection pool, repository pattern, unit of work.

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Python type hints and type safety patterns. Triggers on: type hints, typing, TypeVar, Generic, Protocol, mypy, pyright, type annotation, overload, TypedDict.

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Use when reading or writing Python files (.py, pyproject.toml, requirements.txt).

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Python data pipelines with modular architecture. Use for content workflows, batch jobs, or Google Sheets/Drive integration.

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This skill fetches open tasks assigned to the user from the Linear API and generates a markdown todo list file in the project root. This skill should be used when the user asks about their work items, wants to see what they need to work on, or requests to load/sync their Linear tasks. Requires Python 3.7+, requests, mdutils, and python-dotenv packages. Requires LINEAR_API_KEY in .env file.

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CLI/Python toolkit for rapid bioinformatics queries. Preferred for quick BLAST searches. Access to 20+ databases: gene info (Ensembl/UniProt), AlphaFold, ARCHS4, Enrichr, OpenTargets, COSMIC, genome downloads. For advanced BLAST/batch processing, use biopython. For multi-database integration, use bioservices.

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Expert guide for Backend.AI distributed computing platform. Automatically activates when users ask about: - Backend.AI architecture, components (Manager, Agent, Storage Proxy, Webserver, App Proxy) - Features (session scheduling, Sokovan orchestrator, multi-tenancy, resource allocation) - APIs (REST, GraphQL), authentication, RBAC authorization - Container runtime (kernels, jail sandbox, hook library, virtual folders) - Accelerator support (CUDA, ROCm, TPU, NPU, Graphcore IPU) - Client SDKs (Python, Java, JavaScript, PHP) - Setup, requirements (Python 3.13+, Docker, PostgreSQL, Redis, etcd) - How WebUI connects to/interacts with Backend.AI backend - Plugin interfaces, development setup, infrastructure Use when user mentions "Backend.AI", "backend.ai", "Sokovan", component names, or asks about the backend platform this WebUI connects to. allowed-tools: WebFetch, Read

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Master Python asyncio, concurrent programming, and async/await patterns for high-performance applications. Use when building async APIs, concurrent systems, or I/O-bound applications requiring non-blocking operations.

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ENA REST API for sequences, reads, assemblies, and annotations. Portal API search, Browser API retrieval (XML/FASTA/EMBL), file reports for FASTQ/BAM URLs, taxonomy, cross-refs. For multi-DB Python use bioservices; for NCBI-only use pubmed-database or Biopython Entrez.

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Predict RNA secondary structure, MFE folding, base-pair probabilities, RNA-RNA interactions via ViennaRNA Python bindings. Pipeline: sequence → MFE → partition function and pair-probability matrix → dot-bracket → duplex. Use for siRNA/sgRNA targeting, ribozyme design, RNA accessibility. Use RNAfold CLI for batch use without Python.

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