Exploring the Code Interpreter in OpenAI GPT
05
Penerjemah kode adalah fitur lanjutan GPTs.x & ChatGPT OpenAI yang menghadirkan tingkat interaktivitas baru pada model AI. Ini dirancang untuk mengeksekusi kode Python di lingkungan sandbox dan memberikan hasil real-time, menjadikannya alat yang ampuh untuk berbagai tugas mulai dari perhitungan matematis hingga analisis data, dari pembuatan prototipe kode hingga pengajaran dan pembelajaran pemrograman Python secara interaktif. Meskipun ada batasan tertentu pada fungsinya karena alasan keamanan, hal ini membuka serangkaian kemungkinan baru tentang bagaimana pengguna dapat berinteraksi dengan ChatGPT.
Penerjemah kode adalah alat yang dikembangkan oleh OpenAI untuk mengeksekusi kode pemrograman dalam lingkungan interaktif. Ia mampu menjalankan kode Python dan menampilkan hasilnya secara real-time.
Penerjemah kode dapat digunakan untuk berbagai tugas, termasuk:
ChatGPT dapat membuat, meninjau, dan men-debug kode berdasarkan persyaratan yang diberikan. Itu juga dapat membantu dalam menyusun kode dan memberikan saran untuk perbaikan. Selain itu, dapat menjelaskan konsep pemrograman yang kompleks dan membantu dalam memecahkan masalah pengkodean.
Meskipun penerjemah kode adalah alat yang ampuh, ia memiliki keterbatasan tertentu:
Terlepas dari keterbatasan ini, penerjemah kode adalah alat serbaguna yang dapat sangat membantu pemrogram dari semua tingkat keahlian.
Penerjemah kode menawarkan beberapa manfaat:
Untuk menjalankan contoh yang disebutkan dalam README ini, Anda perlu menginstal beberapa perpustakaan Python. Anda dapat menginstalnya menggunakan pip:
pip install pandas openpyxl python-docx PyPDF2 fpdf2 matplotlib pillowPenerjemah kode mempunyai akses ke direktori khusus, '/mnt/data', di mana ia dapat membaca dan menulis file. Ini dapat digunakan untuk operasi yang perlu menyimpan atau memuat data, seperti menulis log, menyimpan plot, atau memuat data untuk analisis. Namun, tidak ada lokasi lain di sistem file yang dapat diakses.
Direktori '/mnt/data' adalah lokasi penyimpanan khusus yang dapat diakses oleh penerjemah kode untuk membaca dan menulis file. Hal ini sangat berguna untuk operasi yang memerlukan penyimpanan persisten atau pertukaran data antara eksekusi kode yang berbeda.
Berikut beberapa cara Anda dapat menggunakan direktori '/mnt/data':
with open ( '/mnt/data/numbers.txt' , 'w' ) as file :
for num in range ( 10 ):
file . write ( str ( num ) + ' n ' )Untuk membaca file, Anda perlu melakukan:
with open ( '/mnt/data/numbers.txt' , 'r' ) as file :
numbers = file . readlines () with open ( '/mnt/data/log.txt' , 'w' ) as file :
file . write ( 'This is a log message.' ) import matplotlib . pyplot as plt
plt . plot ([ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ], [ 0 , 1 , 4 , 9 , 16 ])
plt . savefig ( '/mnt/data/plot.png' )Anda kemudian dapat mengunduh file gambar langsung dari tautan kotak pasir yang dihasilkan.
Ingat, operasi file apa pun perlu dilakukan menggunakan jalur '/mnt/data'. Penerjemah kode tidak memiliki akses ke lokasi lain di sistem file.
Dengan bantuan berbagai pustaka Python seperti PIL (Python Imaging Library), OpenCV, dan matplotlib, berbagai operasi dapat dilakukan pada gambar. Berikut beberapa contohnya:
from PIL import Image
import matplotlib . pyplot as plt
# Open the image file
img = Image . open ( '/mnt/data/your_image.jpg' )
# Display the image
plt . imshow ( img )
plt . axis ( 'off' ) # Turn off the axis
plt . show () # Resize the image
img_resized = img . resize (( new_width , new_height )) # Rotate the image
img_rotated = img . rotate ( angle )
# Flip the image
img_flipped = img . transpose ( Image . FLIP_LEFT_RIGHT ) # Convert the image to grayscale
img_gray = img . convert ( 'L' ) from PIL import ImageEnhance
# Increase the brightness
enhancer = ImageEnhance . Brightness ( img )
img_brighter = enhancer . enhance ( 1.5 ) from PIL import ImageFilter
# Apply a filter
img_blurred = img . filter ( ImageFilter . GaussianBlur ( radius = 5 )) # Get the histogram
hist = img . histogram () # Merge images
img_merged = Image . merge ( 'RGB' , [ img1 , img2 , img3 ])Menangani file Excel adalah tugas umum yang dapat berkisar dari analisis data hingga pembuatan laporan. Berikut panduan pengoperasian dasar dan lanjutan dengan file Excel menggunakan Python:
Untuk membaca dan menulis file Excel, pandas bersama dengan openpyxl biasanya digunakan. Berikut cara membaca dan menulis ke file Excel:
import pandas as pd
# Load an Excel file
df = pd . read_excel ( '/mnt/data/example.xlsx' )
# Display data
print ( df . head ())###Untuk menulis data ke file Excel:
# Create a DataFrame
data = { 'Name' : [ 'Alice' , 'Bob' , 'Charlie' ], 'Age' : [ 25 , 30 , 35 ]}
df = pd . DataFrame ( data )
# Write DataFrame to an Excel file
df . to_excel ( '/mnt/data/saved_data.xlsx' , index = False )Anda dapat memfilter data berdasarkan kondisi, menambahkan kolom baru, atau mengubah data yang sudah ada:
# Filter rows where age is greater than 28
filtered_df = df [ df [ 'Age' ] > 28 ]
# Add a new column
df [ 'Age Next Year' ] = df [ 'Age' ] + 1
# Sort data
sorted_df = df . sort_values ( by = 'Age' , ascending = False )Selain membaca dan menulis file Excel, Anda juga dapat melakukan tugas pemrosesan data tingkat lanjut seperti membuat tabel pivot atau menggabungkan beberapa file Excel.
import pandas as pd
# Load example data
df = pd . read_excel ( '/mnt/data/example.xlsx' )
# Create a pivot table
pivot_table = df . pivot_table ( index = 'Category' , values = 'Sales' , aggfunc = 'sum' )
# Display the pivot table
print ( pivot_table ) import pandas as pd
import glob
# Read all Excel files in the directory
files = glob . glob ( '/mnt/data/*.xlsx' )
# Merge data from all files
df_list = [ pd . read_excel ( file ) for file in files ]
merged_df = pd . concat ( df_list , ignore_index = True )
# Display the merged data
print ( merged_df . head ())Berikut beberapa masalah umum dan solusinya:
Jika Anda mengalami masalah lebih lanjut, buka masalah di GitHub atau hubungi pengelola proyek.
Menangani file Microsoft Word melibatkan membaca, menulis, dan memodifikasi dokumen. Inilah cara Anda mengelola file Word menggunakan Python:
Untuk membaca teks dari dokumen Word, perpustakaan python-docx digunakan:
from docx import Document
# Load a Word document
doc = Document ( '/mnt/data/example.docx' )
# Read each paragraph
for para in doc . paragraphs :
print ( para . text )Untuk membuat dan menulis ke dokumen Word:
from docx import Document
# Create a new Word document
doc = Document ()
doc . add_paragraph ( 'Hello, this is a test document.' )
# Save the document
doc . save ( '/mnt/data/new_example.docx' ) from docx import Document
# Create a new Word document
doc = Document ()
# Add a table with specified number of rows and columns
table = doc . add_table ( rows = 3 , cols = 3 )
# Add data to the table
data = [
[ "Header 1" , "Header 2" , "Header 3" ],
[ "Row 1, Col 1" , "Row 1, Col 2" , "Row 1, Col 3" ],
[ "Row 2, Col 1" , "Row 2, Col 2" , "Row 2, Col 3" ]
]
for row_index , row_data in enumerate ( data ):
row = table . rows [ row_index ]
for col_index , cell_data in enumerate ( row_data ):
row . cells [ col_index ]. text = cell_data
# Save the document
doc . save ( '/mnt/data/table_example.docx' ) from docx import Document
from docx . shared import Pt , RGBColor
# Load a Word document
doc = Document ( '/mnt/data/example.docx' )
# Add a paragraph with specific formatting
paragraph = doc . add_paragraph ()
run = paragraph . add_run ( 'This is a formatted text.' )
run . font . size = Pt ( 14 ) # Font size
run . font . bold = True # Bold text
run . font . color . rgb = RGBColor ( 255 , 0 , 0 ) # Red color text
# Save the document
doc . save ( '/mnt/data/formatted_text.docx' ) from docx import Document
from docx . shared import Inches
# Create a new Word document
doc = Document ()
# Add a paragraph
doc . add_paragraph ( 'Below is an image:' )
# Add an image to the document
doc . add_picture ( '/mnt/data/your_image.jpg' , width = Inches ( 4 ), height = Inches ( 3 ))
# Save the document
doc . save ( '/mnt/data/image_example.docx' ) from docx import Document
# Create a new Word document
doc = Document ()
# Add a header
header = doc . sections [ 0 ]. header
header_paragraph = header . paragraphs [ 0 ]
header_paragraph . text = "This is the header"
# Add a footer
footer = doc . sections [ 0 ]. footer
footer_paragraph = footer . paragraphs [ 0 ]
footer_paragraph . text = "This is the footer"
# Add some body text
doc . add_paragraph ( "This is the body text of the document." )
# Save the document
doc . save ( '/mnt/data/header_footer_example.docx' )Mengelola file PDF sering kali melibatkan membaca, mengekstraksi teks, dan terkadang mengonversinya ke format lain. Berikut cara menangani file PDF menggunakan Python:
Untuk membaca dan mengekstrak teks dari file PDF, perpustakaan PyPDF2 biasanya digunakan:
import PyPDF2
# Open a PDF file
with open ( '/mnt/data/example.pdf' , 'rb' ) as file :
pdf_reader = PyPDF2 . PdfReader ( file )
# Extract text from the first page
page = pdf_reader . pages [ 0 ]
text = page . extract_text ()
print ( text ) Membuat dan menulis teks ke file PDF dapat dilakukan menggunakan perpustakaan fpdf2 :
from fpdf import FPDF
# Create instance of FPDF class
pdf = FPDF ()
# Add a page
pdf . add_page ()
# Set font
pdf . set_font ( "Arial" , size = 12 )
# Add a cell
pdf . cell ( 200 , 10 , txt = "Welcome to PDF handling with Python!" , ln = True , align = 'C' )
# Save the PDF to a file
pdf . output ( '/mnt/data/new_example.pdf' )Menangani file PDF sering kali melibatkan membaca, mengekstraksi teks, menggabungkan, memisahkan, dan memodifikasi dokumen. Berikut beberapa operasi lanjutan menggunakan Python:
import PyPDF2
# List of PDF files to be merged
pdf_files = [ '/mnt/data/file1.pdf' , '/mnt/data/file2.pdf' , '/mnt/data/file3.pdf' ]
# Create a PDF merger object
pdf_merger = PyPDF2 . PdfMerger ()
# Append each PDF file
for pdf in pdf_files :
pdf_merger . append ( pdf )
# Write out the merged PDF
with open ( '/mnt/data/merged.pdf' , 'wb' ) as merged_pdf :
pdf_merger . write ( merged_pdf ) import PyPDF2
# Path to the PDF file
pdf_path = '/mnt/data/example.pdf'
# Create a PDF reader object
pdf_reader = PyPDF2 . PdfReader ( pdf_path )
# Split the PDF into separate pages
for page_num in range ( len ( pdf_reader . pages )):
pdf_writer = PyPDF2 . PdfWriter ()
pdf_writer . add_page ( pdf_reader . pages [ page_num ])
# Save each page as a separate PDF
output_path = f'/mnt/data/split_page_ { page_num + 1 } .pdf'
with open ( output_path , 'wb' ) as output_pdf :
pdf_writer . write ( output_pdf ) import PyPDF2
# Paths to the original PDF and the watermark PDF
original_pdf_path = '/mnt/data/original.pdf'
watermark_pdf_path = '/mnt/data/watermark.pdf'
# Create PDF reader objects
original_pdf = PyPDF2 . PdfReader ( original_pdf_path )
watermark_pdf = PyPDF2 . PdfReader ( watermark_pdf_path )
# Create a PDF writer object
pdf_writer = PyPDF2 . PdfWriter ()
# Apply the watermark to each page
for page_num in range ( len ( original_pdf . pages )):
original_page = original_pdf . pages [ page_num ]
watermark_page = watermark_pdf . pages [ 0 ]
original_page . merge_page ( watermark_page )
pdf_writer . add_page ( original_page )
# Save the watermarked PDF
with open ( '/mnt/data/watermarked.pdf' , 'wb' ) as watermarked_pdf :
pdf_writer . write ( watermarked_pdf ) import PyPDF2
# Path to the PDF file
pdf_path = '/mnt/data/example.pdf'
# Create a PDF reader object
pdf_reader = PyPDF2 . PdfReader ( pdf_path )
# Specify the range of pages to extract text from
start_page = 1
end_page = 3
# Extract text from the specified page range
extracted_text = ''
for page_num in range ( start_page - 1 , end_page ):
page = pdf_reader . pages [ page_num ]
extracted_text += page . extract_text ()
print ( extracted_text ) import PyPDF2
# Path to the PDF file
pdf_path = '/mnt/data/example.pdf'
# Create a PDF reader object
pdf_reader = PyPDF2 . PdfReader ( pdf_path )
pdf_writer = PyPDF2 . PdfWriter ()
# Copy all pages to the writer object
for page_num in range ( len ( pdf_reader . pages )):
pdf_writer . add_page ( pdf_reader . pages [ page_num ])
# Add metadata
metadata = {
'/Title' : 'Example PDF' ,
'/Author' : 'Your Name' ,
'/Subject' : 'Example Subject' ,
'/Keywords' : 'PDF, example, metadata'
}
pdf_writer . add_metadata ( metadata )
# Save the PDF with metadata
with open ( '/mnt/data/metadata_example.pdf' , 'wb' ) as metadata_pdf :
pdf_writer . write ( metadata_pdf )Kontribusi dipersilahkan! Silakan kirimkan permintaan penarikan.
Jika Anda menghargai pekerjaan saya, mohon pertimbangkan untuk mendukung saya:
