Debian과 유사한 배포판을 사용하고 있고 새로운 사용자이거나 시스템 관리자로 경력을 시작했다면 아마도 패키지 업데이트의 중요성을 이미 알고 계실 것입니다. 적절한 업데이트를 사용합니다. Linux에 대해 자세히 알아보려면 각 패키지의 기능을 이해하고 싶을 수도 있습니다. 또한 시스템 관리자(시스템 관리자)는 긴급하거나 보안과 관련된 업데이트가 무엇인지 이해관계자에게 전달하거나 문서화해야 하는 경우가 많습니다.
이 게시물에서는 Python, apt list -u 명령 및 Gemini AI를 결합하여 사람이 읽을 수 있는 보류 중인 패키지 업데이트 요약을 생성하는 방법을 보여 드리겠습니다.
목표?
- apt list -u 명령을 사용하여 Debian에서 보류 중인 업데이트 목록을 검색합니다. 참고: 원하는 경우 다음과 같은 방법을 사용하여 출력을 수정할 수 있습니다.
apt list -u | awk '{ print }' | sed 's|/.*||'
- 이 목록을 Gemini AI로 보냅니다(Google 생성 라이브러리 사용).
- AI를 사용해 각 패키지 업데이트의 중요성을 분류하고 요약합니다.
- 쉽게 공유할 수 있도록 결과를 Markdown 파일에 저장하세요.
요구사항?
- 파이썬 3.8
- Google Gemini API 키
- 필수 라이브러리:pip install google-generativeai Environs
- Debian 기반 시스템: 이 스크립트는 apt 명령을 사용합니다.
코드
다음은 두 스크립트에 대한 솔루션 분석입니다.
apt_list.py
이 스크립트는 apt list -u를 실행하여 보류 중인 업데이트를 가져오고, 출력을 처리하고, 프롬프트 기능을 사용하여 Gemini AI에서 분류된 요약을 가져옵니다.
import subprocess from utils.gemini_cfg import prompt try: # Run 'apt list -u' to list upgradable packages result = subprocess.run(["apt", "list", "-u"], capture_output=True, text=True, check=True) output = result.stdout # Get command output # Use the Gemini AI model to summarize the updates summary = prompt(output) # Save the AI-generated summary to a Markdown file with open("./gemini_result.md", "w") as file: file.write(summary) print("Summary saved to gemini_result.md") except subprocess.CalledProcessError as e: print("Error while running apt list:", e)
gemini_cfg.py
이 스크립트는 Gemini API를 구성하고 AI 생성 콘텐츠에 대한 프롬프트 기능을 정의합니다.
import google.generativeai as genai from environs import Env # Load API key from .env file env = Env() env.read_env() key = env("TOKEN") # Replace with your environment variable key name # Configure Gemini API genai.configure(api_key=key) model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash") # Function to prompt Gemini AI for summaries def prompt(content): message = ( "You work as a sysadmin (Debian server infrastructure). " "You must create a list categorizing the importance in terms of security and priority, " "providing a brief summary for each package so that business managers can understand " "what each library is from this output of the `apt list -u` command: " f"{content}" ) response = model.generate_content([message]) return response.text
- apt_list.py 스크립트 실행: python apt_list.py
-
스크립트는 다음을 수행합니다.
- 보류 중인 Debian 패키지 업데이트를 검색합니다.
- 분류 및 설명을 위해 목록을 Gemini AI에 전달합니다.
- AI가 생성한 출력을 gemini_result.md에 저장합니다.
gemini_result.md를 열어 쉽게 의사소통할 수 있도록 명확하고 분류된 업데이트 요약을 확인하세요.
예제 출력
생성된 요약의 예는 다음과 같습니다.
## Debian Package Update List: Priority and Security The list below categorizes the packages available for update, considering their importance in terms of security and business operation priority. The classification is subjective and may vary depending on your company's specific context. **Category 1: High Priority - Critical Security (update immediately)** - **linux-generic, linux-headers-generic:** Critical kernel updates to fix security vulnerabilities. - **libcurl4:** Resolves potential security issues for data transfer operations. ... **Category 2: High Priority - Maintenance and Stability (update soon)** * **`e2fsprogs`, `logsave`:** Packages related to ext2/ext3/ext4 file systems. Update to ensure data integrity and file system stability. **Medium-High priority.** ... **Category 3: Medium Priority - Applications (update as needed)** * **`code`:** Visual Studio Code editor. Update for new features and bug fixes, but not critical for system security. * **`firefox`, `firefox-locale-en`, `firefox-locale-pt`:** Firefox browser. Updates for security fixes and new functionalities. Priority depends on Firefox usage in your infrastructure. ...
결론
Python과 Gemini AI를 약간 사용하면 Debian 패키지 업데이트 전달 방법을 자동화하고 개선할 수 있습니다. 이 스크립트는 AI를 시스템 관리 작업 흐름에 통합하기 위한 훌륭한 기반입니다. 이 게시물은 교육용이므로 Gemini API 리소스와 시스템 보안 처리에 주의하세요.
읽어주셔서 감사합니다! ?
위 내용은 Python과 Gemini를 사용하여 데비안 패키지 업데이트 요약 자동화(gemini--flash)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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