🔌 Создание RESTful API для управления IoT устройствами с FastAPI

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import Dict

app = FastAPI()

# Структура данных для устройства
class Device(BaseModel):
    id: int
    name: str
    status: str

# Хранилище устройств
devices: Dict = {}

@app.post("/devices/", response_model=Device)
def create_device(device: Device):
    if device.id in devices:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Device with this ID already exists")
    devices = device
    return device

@app.get("/devices/{device_id}", response_model=Device)
def read_device(device_id: int):
    if device_id not in devices:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Device not found")
    return devices

@app.put("/devices/{device_id}", response_model=Device)
def update_device(device_id: int, device: Device):
    if device_id not in devices:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Device not found")
    devices = device
    return device

@app.delete("/devices/{device_id}", response_model=Device)
def delete_device(device_id: int):
    if device_id not in devices:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Device not found")
    deleted_device = devices.pop(device_id)
    return deleted_device

# Пример использования
# Запустите сервер: uvicorn script_name:app --reload

📌 Этот код предоставляет базовый RESTful API для управления IoT устройствами с использованием FastAPI. Вы можете добавлять,
читать, обновлять и удалять устройства из хранилища, что позволяет легко управлять состоянием ваших IoT устройств. Такое API может
быть полезно для приложений умного дома, где нужно централизованно контролировать различные устройства.

🛠 Установите необходимые библиотеки: pip install fastapi uvicorn

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🌦️ Асинхронное взаимодействие с API OpenWeather

import aiohttp
import asyncio
from typing import Dict, Any

API_KEY = 'your_openweather_api_key'
BASE_URL = 'http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather'

async def fetch_weather_data(city: str) -> Dict:
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        params = {'q': city, 'appid': API_KEY, 'units': 'metric'}
        async with session.get(BASE_URL, params=params) as response:
            if response.status == 200:
                return await response.json()
            else:
                raise Exception(f"Ошибка при получении данных: {response.status}")

async def main():
    city = "Moscow"
    try:
        weather_data = await fetch_weather_data(city)
        print(f"Погода в {city}: {weather_data['main']['temp']}°C")
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка: {e}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

📌 Этот код демонстрирует, как использовать асинхронные запросы для взаимодействия с OpenWeather API. Мы создаем асинхронный
клиент, который получает и обрабатывает данные о погоде для указанного города. Такой подход позволяет эффективно работать с API,
минимизируя задержки и улучшая производительность приложения.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

📊 Автоматизация обработки данных в Pandas

import pandas as pd

def clean_data(file_path: str) -> pd.DataFrame:
    try:
        df = pd.read_csv(file_path)
        df.dropna(inplace=True)
        df.drop_duplicates(inplace=True)
        df.columns = df.columns.str.strip().str.lower().str.replace(' ', '_')
        return df
    except FileNotFoundError:
        print(f"Файл не найден: {file_path}")
        return pd.DataFrame()
    except pd.errors.EmptyDataError:
        print("Файл пустой.")
        return pd.DataFrame()
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при обработке файла: {e}")
        return pd.DataFrame()

# Пример использования
dataframe = clean_data('data.csv')
print(dataframe.head())

📌 Этот код автоматически очищает данные в CSV-файле: удаляет пропуски и дубликаты, а также форматирует имена столбцов. Это упрощает предварительную
обработку данных для анализа, что полезно аналитикам и разработчикам, работающим с большими наборами данных.

🛠 pip install pandas

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Агенты общаются как люди (без оркестрации)

Вот пример общения агентов без оркестрации — они как люди сами решают, что делать и когда делать, а когда не делать...

1️⃣ Пришел запрос от пользователя.

2️⃣ Проверка пользователя на анонимность (если залогинен, то разрешаем).

3️⃣ Агент не блокировал НЕ персональный вопрос.

4️⃣ Агент-юрист понял, что вопрос не по его теме.

5️⃣ Агенту HR разрешено всё, он попытался найти инфу в документах компании, но не смог 😀.

6️⃣ Forward-agent понял, что на вопрос никто не ответил, и приказал его отправить людям 👨.

7️⃣ Агент task tracker взял и создал задачу на человека с этим вопросом.

Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖