toolkitz 0.1.5

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使用以下方式进行server 和测试 配置对应测试环境 uv run pytest -s tests/test_main.py::test_get_id_from_name uv run python -m clientz.server 80 --prod

TODO 暂时待定 需要重构

docker-compose build --no-cache

C语言相关使用方式

文本内容

├── CMakeLists.txt ├── LICENSE ├── Readme.md ├── conanfile.txt └── src ├── workspace ├── main.cpp ├── show.cpp └── show.h

build

cd build conan install .. -of . --build missing

构建Cmake

cmake .. -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=conan_toolchain.cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release# or Debug

toolsz

匹配多种开箱即用的功能, 提供直接拷走或者调用底层包 该库的架构设计, 也是为了服务方便拷贝或者调用取用而设计, 同时, 配置对应的搜索算法进行搜索和管理 一个强大的Python工具库，包含多种实用功能。

📊 AI模型定价爬虫

使用pyppeteer爬取动态网页的AI模型定价信息，并生成交互式可视化分析。

🚀 功能特性

• 动态网页爬取: 使用pyppeteer爬取JavaScript渲染的动态网页
• 智能数据解析: 自动识别表格结构，提取AI模型定价信息
• 交互式可视化: 使用Plotly生成美观的交互式图表
• 多种图表类型: 包括柱状图、对比图、综合仪表板等
• 数据导出: 支持CSV格式数据导出
• 中文支持: 完全支持中文显示

📦 安装依赖

# 使用uv管理依赖（推荐）
uv add pyppeteer pandas plotly

# 或使用pip
pip install pyppeteer pandas plotly

🔧 使用方法

基础用法

import asyncio
from pylibz.pricing_scraper import PricingScraper

async def main():
    # 创建爬虫实例
    scraper = PricingScraper()
    
    # 爬取编写AI的定价页面
    url = "https://api.bianxie.ai/pricing"
    df = await scraper.run(url)
    
    if df is not None:
        print(f"成功获取 {len(df)} 个AI模型的定价信息")

# 运行爬虫
asyncio.run(main())

命令行运行

# 直接运行脚本
python pylibz/pricing_scraper.py

📈 生成的文件

运行爬虫后会生成以下文件：

数据文件

• pylibz/pricing_data.csv - 原始定价数据（CSV格式）

可视化文件

• pylibz/pricing_chart.html - 基础价格对比图
• pylibz/pricing_comparison.html - 提示vs补全价格对比图
• pylibz/pricing_dashboard.html - 综合分析仪表板

🎨 可视化特性

1. 基础价格对比图

• 分别显示提示价格和补全价格的柱状图
• 支持悬浮显示详细信息
• 仅显示前20个模型以保持可读性

2. 价格对比图

• 并排显示提示价格和补全价格
• 便于直观比较两种价格类型
• 支持交互式缩放和筛选

3. 综合分析仪表板

• 价格分布统计: 直方图显示价格分布情况
• 模型类型分布: 饼图显示不同AI厂商的占比
• 价格趋势: 散点图显示价格变化趋势
• 平均价格对比: 整体平均价格对比

📊 数据结构

爬取的数据包含以下字段：

model_name,prompt_price,completion_price,availability,billing_type,price_text,avg_price
gpt-3.5-turbo,0.5,1.5,可用,按量计费,"提示 $0.5 / 1M tokens 补全 $1.5 / 1M tokens",1.0

• model_name: AI模型名称
• prompt_price: 提示价格（USD/1M tokens）
• completion_price: 补全价格（USD/1M tokens）
• availability: 可用性状态
• billing_type: 计费类型
• price_text: 原始价格文本
• avg_price: 平均价格

🛠️ 自定义配置

修改爬取目标

# 创建爬虫实例
scraper = PricingScraper()

# 爬取其他网站
custom_url = "your-target-website.com/pricing"
df = await scraper.run(custom_url)

调整可视化参数

# 修改显示的模型数量
df_custom = df.head(10)  # 只显示前10个模型
scraper.create_bar_chart(df_custom)

自定义图表样式

可以在create_bar_chart、create_comparison_chart等方法中修改：

• 颜色主题
• 图表尺寸
• 字体样式
• 交互功能

⚠️ 注意事项

1. 首次运行: pyppeteer首次运行时会自动下载Chromium浏览器
2. 网络连接: 需要稳定的网络连接访问目标网站
3. 反爬虫: 某些网站可能有反爬虫机制，建议适当增加延时
4. 浏览器资源: 爬虫会启动浏览器实例，确保有足够的系统资源

🐛 故障排除

常见问题

1. 中文显示问题: 已使用Plotly解决，支持完美的中文显示
2. 浏览器启动失败: 检查系统是否支持headless Chrome
3. 网络超时: 增加timeout参数值
4. 数据提取失败: 检查目标网站结构是否变化

错误处理

脚本内置了完善的错误处理机制：

• 网络连接失败时使用示例数据
• 浏览器异常时自动清理资源
• 数据解析失败时提供友好提示

📄 许可证

MIT License

🤝 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个工具！

📞 联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

• 创建GitHub Issue
• 发送邮件或其他联系方式

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🔗 相关链接

• pyppeteer文档
• Plotly文档
• Pandas文档