Category

PYTHON

Category

Θα θέλατε να βελτιώσετε την εμπειρία εξυπηρέτησης των πελατών σας και να αυξήσετε την αποδοτικότητα της επιχείρησής σας; Θα θέλατε να βρίσκετε εύκολα τις πληροφορίες που χρειάζεστε εσείς και η ομάδα σας; Το MIAS Deep Learning Chatbot είναι η ιδανική λύση! Με το MIAS Deep Learning Chatbot μπορείτε: ✅ Να απαντάτε άμεσα στις πιο συχνές ερωτήσεις των πελατών, 24/7. ✅ Να εξοικονομείτε χρόνο και πόρους, μειώνοντας τον όγκο των επαναλαμβανόμενων αιτημάτων. ✅ Να βελτιώνετε την εμπειρία του χρήστη, παρέχοντας εξατομικευμένες και επαγγελματικές απαντήσεις. ✅ Να ενισχύετε την εικόνα της επιχείρησής σας με σύγχρονες τεχνολογικές λύσεις. ✅ Η υιοθέτηση ενός chatbot μπορεί να σας προσφέρει σημαντικά οφέλη, βελτιώνοντας την αποδοτικότητα και την ικανοποίηση των πελατών σας.   Επικοινωνήστε μαζί μας για μια δωρεάν επίδειξη με τα δικά σας δεδομένα! Δείτε πως δουλεύει στην πράξη (βίντεο) …. https://www.youtube.com/watch?v=72qdNxwdoQY

ΕΝ – Use Case: Automating Image Uploads to WordPress and Tracking in Excel Use Case Overview This use case describes a Python-based automated system for processing and uploading images to a WordPress website, ensuring that all uploaded images are properly resized, optimized, and documented in an Excel report. Goal The primary goal is to streamline the process of managing image uploads to a WordPress site while ensuring: Image consistency through standardized resizing. Automated uploading to WordPress via API. Proper documentation in an Excel file with image thumbnails. Actors Primary Actor Content Manager / Website Administrator Responsible for uploading and managing images on WordPress. Uses this automation tool to speed up the process. Supporting Systems WordPress Media Library (via REST API) Local Storage (Folders for Processed Images & Excel File) YouTube Workflow (Main Use Case Scenario) Step 1: Prepare Images The user places images in a designated folder (folder1). The script…

How to run multiple versions of a “Convert Images” python script in Excel EN – This script, **`batch_image_converter_ver4.py`**, is a Python-based GUI application for batch image conversion. Here’s what it does: 1. **Graphical User Interface (GUI):** – It provides a user-friendly interface using the `tkinter` library, allowing users to interact without needing to write code. 2. **File Selection:** – Users can select multiple image files of various formats (e.g., `.webp`, `.jpg`, `.png`, `.bmp`, `.tiff`, `.gif`) using a file dialog. 3. **Output Format Selection:** – A dropdown menu allows users to choose the desired output image format (e.g., PNG, JPEG, BMP, TIFF, GIF). 4. **Batch Conversion:** – The script processes all selected files and converts them into the chosen format. – It preserves the original file names but updates their extensions based on the selected output format. 5. **Output Folder Selection:** – Users can specify a folder where the converted images…

What this Code Does This Python script is a GUI-based tool for comparing images between two folders using perceptual hashing (pHash). It identifies visually similar images, allowing the user to copy matching images to a third folder. Below is a breakdown of the main components: YouTube link: https://youtu.be/yZfYzlNj1so 1. Comparing Images The function compare_images uses the Pillow library and imagehash to compare two images: The images are resized to a standard size (256×256 pixels) to normalize them for comparison. Perceptual hashes (pHash) are computed for both images, and the Hamming distance between the hashes is compared. If the distance is below a specified threshold (max_difference), the images are considered visually similar. 2. Finding and Copying Matches The function find_and_copy_matching_images: Iterates through all image files in two folders (source_folder and target_folder). Compares each image from the source folder against all images in the target folder using compare_images. If a match is…

Here are some reasons why a user might find this Drive Analyzer tool useful: 1. Efficient Storage Management Identify Large Folders and Files: The tool helps users quickly locate large folders and files consuming significant disk space. Set Size Thresholds: Users can focus on folders/files above a specified size threshold, saving time during analysis. 2. Interactive Folder Exploration Drill-Down Navigation: Users can click on folders to view their contents without leaving the application, making it easier to explore the directory structure. Dynamic Updates: The results are displayed dynamically, providing an interactive and seamless browsing experience. 3. Comprehensive Disk Insights Disk Summary: Displays the total, used, and free space of the analyzed disk, giving users a clear picture of their storage status. Timestamped Analysis: Records the date and time of the analysis, useful for tracking changes in disk usage over time. 4. Export and Documentation Excel Export: Allows users to save…

Τι είναι το My Personal Knowledge Base 1.0; Το My Personal Knowledge Base 1.0 αποτελεί τον πρώτο ψηφιακό βοηθό σας. Χρησιμοποιεί τις δικές σας γνώσεις (που παραμένουν δικές σας και δεν δημοσιοποιούνται), την Τεχνητή Νοημοσύνη και άλλες αναδυόμενες τεχνολογίες. Είναι μια εφαρμογή Python που συνδυάζει διάφορες βιβλιοθήκες για τη δημιουργία μιας διεπαφής χρήστη (GUI) –  ΜΙΑΣ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΤΙΚΗΣ ΦΟΡΜΑΣ που επιτρέπει την ανάλυση κειμένων με τη βοήθεια του OpenAI API. Ακολουθεί μια λεπτομερής εξήγηση για το τι κάνει: Τρόπος λειτουργίας εφαρμογής: To μόνο που πρέπει να κάνετε είναι να ανοίξετε την εφαρμογή και να φορτώσετε το δικό σας αρχείo word. Επιλέγετε μια από τις προεπιλεγμένες ερωτήσεις ή κάνετε τη δική σας (custom question). Πατάτε το πλήκτρο «Submit» και περιμένετε για τα αποτελέσματα. Εφόσον σας ικανοποιούν, μπορείτε να τα αποθηκεύσετε σε δικό σας αρχείο με το κουμπί «Save Results». Απάντηση στην ερώτηση «Υπόδειγμα σημειώσεων για τα χαρακτηριστικά/συνήθειες ενός υφιστάμενου πελάτη» Απάντηση στην…

Code Overview: Interactive Sales Data Analysis with Python and PandasAI # Sample DataFrame sales_by_country = pd.DataFrame({     “country”: [“United States”, “United Kingdom”, “France”, “Germany”, “Italy”, “Spain”, “Canada”, “Australia”, “Japan”, “China”, “Malta”],     “sales”: [5000, 3200, 2900, 4100, 2300, 2100, 2500, 2600, 4500, 7000, 2900] }) This Python code creates an interactive desktop application for analyzing sales data across various countries. The application, built with tkinter, allows users to select from predefined analytical questions and view dynamic responses based on data processed with pandas and PandasAI. Here’s a breakdown of the functionality: Data and API Setup A sample DataFrame, sales_by_country, stores country names and their respective sales figures. An API key is securely loaded from a config.yaml file to enable communication with PandasAI, an AI-powered data analysis tool, which provides language-based data interaction. User Interface with tkinter Main Window: A tkinter window, titled “PandasAI Question Selector,” is created to…

SEO Analysis of a post ranking first in Google – Ανάλυση SEO ενός άρθρου και κατάταξή του ως πρώτο αποτέλεσμα στην Google χωρίς κόστος διαφήμισης Video and Python SEO Analyzer script credit: Tryfon Papadopoulos YouTube link: https://www.youtube.com/watch?v=e50wmaWDDJk FB Tags: #seo_analysis #python_script #python_coding #google_ranking #keywords #blogging / www.mindstorm.gr

Εισαγωγή άρθρων σε ιστοσελίδα WORDPRESS από αρχείο WORD με τη βοήθεια της PYTHON και του Ultimate CSV Importer Free Θα εισάγετε καλύτερο περιεχόμενο (άρθρα) και θα το κάνετε πολύ πιο γρήγορα. Δείτε το σχετικό βίντεο που έφτιαξα για να καταλάβετε περισσότερα . . . YouTube link: https://www.youtube.com/watch?v=5DHl8frSj2A #mindstormGR #python #blogging #automation #word_to_csv #csv_to_wordpress

Common Marketing Problems in the Food Industry Customer Awareness and Brand Recognition: Many food brands struggle with building customer awareness and brand recognition, especially in highly competitive markets. Challenge: How to differentiate the brand and make it stand out among competitors. Possible Scenario: Low customer engagement, low social media interaction, and low brand recall. Pricing Strategy: Determining the right pricing strategy can be tricky, especially with the fluctuating costs of ingredients and the pressure from competitors. Challenge: Balancing between competitive pricing and maintaining profit margins. Possible Scenario: Competitor price drops, increases in production costs, or demand sensitivity to pricing. Product Distribution and Reach: Ensuring that products reach the target market efficiently is crucial, and many companies face issues with distribution logistics. Challenge: Expanding distribution channels while managing logistics costs and maintaining product quality. Possible Scenario: Limited shelf space, issues with supply chain efficiency, or new market entry. Changing Consumer Preferences:…

Embedding an HTML file directly into a WordPress post Upload the HTML File and Embed it with an iframe If you have a complete HTML file that you want to display within a WordPress post, you can upload the file to your server and then embed it using an iframe. 1. Upload the HTML File: You can upload the HTML file to your WordPress media library, but WordPress doesn’t support HTML file uploads by default. You can enable this by adding the following code to your theme’s functions.php file: function add_upload_mime_types($mimes) { $mimes[‘html’] = ‘text/html’; return $mimes; } add_filter(‘upload_mimes’, ‘add_upload_mime_types’); Alternatively, you can upload the HTML file to your web hosting server via FTP or use the file manager in your hosting control panel. 2. Get the File URL: Once the HTML file is uploaded, get the URL of the file. If you uploaded it via the media library,…

In summary, this Python script extracts product information from a Word document, processes it to create entries suitable for WordPress/WooCommerce (including variations), and saves the data as a CSV file you can import immediately to your eshop. In more detail, the script performs the following tasks: Imports necessary libraries: It imports pandas for data manipulation, Document from docx for handling Word documents, and uuid for generating unique identifiers. Defines a function to generate unique SKUs: The generate_unique_sku function creates a unique SKU by combining a base name with a short UUID (a unique identifier) and an optional suffix. Extracts product information from a Word document: The extract_product_info_from_word function reads a Word document and extracts product details such as title, description, type, SKU, colors, sizes, brand, and prices. It organizes this data into a list of dictionaries, where each dictionary represents a product. Processes product information: The script iterates over the…

Websites Hellenic-land.com Το Hellenic-Land.com είναι μία ηλεκτρονική δίγλωσση πλατφόρμα στα ελληνικά και στα αγγλικά που ξεκίνησε το 2015 με σκοπό την υποστήριξη και την  προώθηση όσο το δυνατόν περισσότερων νέων δημιουργών & προμηθευτών ελληνικών και κυπριακών προϊόντων καθώς και παρόχων υπηρεσιών σε έδαφος Ελλάδας και Κύπρου, οι οποίοι επιθυμούν να αναδείξουν, να διαφημίσουν και να προωθήσουν τα προϊόντα τους ή/και τις υπηρεσίες τους όχι μόνο στην Ελλάδα και στην Κύπρο, αλλά και στο εξωτερικό. Wordpress What is CMS (Content Management System)? https://mindstorm.gr/what-is-cms-content-management-system/ Woocommerce – Compare different sheets and then Add New or Update Existing Products from CSV files https://mindstorm.gr/woocommerce-compare-different-sheets-and-then-add-new-or-update-existing-products-from-csv-files/ Python Read and extract text from a PDF file Excel and Python work great together – VBA Macro and Python script Rag Web Scraper + Ollama (Python 3.13) Data Analysis Creation of SKU QR Codes, SKU Barcodes and SKU Product URL QR Codes with VBA https://mindstorm.gr/creation-of-sku-qr-codes-sku-barcodes-and-sku-product-url-qr-codes-with-vba/ Microsoft Access Tips Microsoft Excel…

This is the PDF file. Download “demo_ten_page_document_with_paragraphs.pdf” This is the extracted text from the PDF file. Download “1.docx” Here is the python code to read and extract text from a PDF file: import tkinter as tk import pdfplumber from PIL import Image, ImageTk from tkinter.filedialog import askopenfile from docx import Document from docx.shared import Inches import os   root = tk.Tk()   canvas = tk.Canvas(root, width=600, height=200) canvas.grid(columnspan=3, rowspan=3)   # logo try:     logo = Image.open(‘logo.png’)     logo = ImageTk.PhotoImage(logo)     logo_label = tk.Label(image=logo)     logo_label.image = logo     logo_label.grid(column=1, row=0) except FileNotFoundError:     print(“Logo file not found. Please ensure logo.png is in the same directory as the script.”)   # instructions instructions = tk.Label(root, text=”Select a PDF file on your computer to extract all its text / Διαλέξτε ένα αρχείο PDF από τον υπολογιστή σας για να γίνει εξαγωγή κειμένου”, font=”Calibri”) instructions.grid(columnspan=3, column=0, row=1)   instructions2 = tk.Label(root, text=”Select 1.docx file on your computer to use all extracted text / Διαλέξτε το αρχείο 1.docx από τον υπολογιστή σας για να χρησιμοποιήσετε το εξαχθέν κείμενο”, font=”Calibri”) instructions2.grid(columnspan=3, column=0, row=6)   # instructions3 instructions3 = tk.Label(root, text=”Version 1.0 | Created by Tryfon Papadopoulos”, font=”Calibri”) instructions3.grid(columnspan=3, column=0, row=7)   def open_file():     browse_text.set(“loading…”)     file = askopenfile(parent=root, mode=’rb’, title=”Choose a file / Διαλέξτε ένα αρχείο”, filetypes=[(“Pdf file”, “*.pdf”)])     if file:         with pdfplumber.open(file) as pdf:             page_content = “”             has_text = False        …

Python & Excel Αυτόματη δημιουργία των αρχείων data_excel2.xlsx με γράφημα και data_excel3.xlsx (pivot table) από το αρχείο data_excel.xlsx (πηγή δεδομένων) με χρήση γλώσσας python. Το μόνο που έχετε να κάνετε είναι να γράψετε το όνομα του προγράμματος μας στη γραμμή εντολών και τα αρχεία data_excel2 και data_excel3 θα δημιουργηθούν αυτόματα. Αν πρέπει να επεξεργάζεστε συχνά δεδομένα και σας παίρνει χρόνο, μπορούμε να σας βοηθήσουμε να το κάνετε γρήγορα και χωρίς λάθη. Email : info@softexperia.com #office_automation #python #softexperia / fb : Softexperia.com

Use ‘Sheet1’ (data) in excel file: sales_jan_feb_mar_2021_d.xlsx and do the following: 1) Read all columns of the excel file: sales_jan_feb_mar_2021_d.xlsx – 9 columns 2) Read specific columns of the excel file (Month, Actual_Sales, Customer, Salesperson): sales_jan_feb_mar_2021_d.xlsx – 4 columns 3) Create new excel file: Actual_Sales Mean by Salesperson.xlsx 4) Create new excel file: Actual_Sales Mean by Customer.xlsx 5) Create new excel file: Actual_Sales Mean by Month.xlsx 6) Create new tab: ActSalesMean by Salesperson in existing excel file: sales_jan_feb_mar_2021_d.xlsx and find actual sales mean by salesperson 7) Create new tab: ActSalesMean by Customer in existing excel file: sales_jan_feb_mar_2021_d.xlsx and find actual sales mean by customer 8) Create new tab: ActSalesMean by Month in existing excel file: sales_jan_feb_mar_2021_d.xlsx and find actual sales mean by month 9) Plot Actual_Sales Mean for 3, 4 and 5 10) Change styling of columns (font, alignment) for tabs: ‘ActSalesMean by Salesperson’, ‘ActSalesMean by Customer’, ‘ActSalesMean by Month’…

Use of chatGPT and YouTube to become a Data Analyst – Χρήση του chatGPT και του YouTube για να κάνει κάποιος ανάλυση δεδομένων Code file: app.py Folder: C:\PythonPrograms\data_analysis_with_chatGPT 1) Merge multiple excel files – Συγχώνευση πολλών αρχείων excel data1.xlsx data2.xlsx data3.xlsx data4.xlsx 2) Clean data – Καθαρισμός δεδομένων 3) Create two excel reports (Total Revenue, Expenses and Profit by Category) and (Total Revenue, Expenses and Profit by Country) – Δημιουργία δύο αρχείων excel (category_report.xlsx and country_report.xlsx) 4) Add a chart to category_report.xlsx – Προσθήκη γραφήματος στο αρχείο excel category_report.xlsx 5) Add a chart to country_report.xlsx – Προσθήκη γραφήματος στο αρχείο excel country_report.xlsx 6) Build two interactive plots (category_chart.html and country_chart.html) 7) Create a streamlit dashboard with 2 graphs – Δημιουργία ενός πίνακα προβολής και διαχείρισης streamlit με 2 γραφήματα με τη βοήθεια της γλώσσας Python – with Python. Changed code by Trifonas Papadopoulos: #Code starts…

Scenario for using Python and Excel Request 1 Take the following 3 excel files: sales_jan_2022.xlsx sales_feb_2022.xlsx sales_mar_2022.xlsx and create a new excel: sales.xlsx and a new csv file: sales.csv with all the records from these 3 excel files. Request 2 Take the following 3 excel files: sales_jan_2022.xlsx sales_feb_2022.xlsx sales_mar_2022.xlsx and create a new excel: total_sales.xlsx and a new csv file: total_sales.csv with total of Actual_Quantity for each month. Request 3 Take the following 3 excel files: sales_jan_2022.xlsx sales_feb_2022.xlsx sales_mar_2022.xlsx and create a new excel: total_sales_by_salesperson.xlsx and a new csv file: total_sales_by_salesperson.csv with total of Actual_Sales per month for each salesperson. Request 1, 2 and 3 are completed with python script: main.py. See it in action . . . (watch the video below) Request 4 Take the following excel files: sales.xlsx total_sales_by_salesperson.xlsx and change the styling so it is easier to read them. Request 4 is…

Did you know you can use Python code to create an Excel Data Entry Form and avoid duplicate records? Πώς να δημιουργήσετε μια φόρμα εισαγωγής δεδομένων σε 10 λεπτά με τη γλώσσα προγραμματισμού PYTHON (No VBA) Πώς να διασφαλίσετε ότι δεν θα κάνετε διπλοεγγραφές Excel fields : Name, City, Favorite Color, German, Spanish, English, Children Excel before data entry Data entry form Excel after data entry ‘Python code starts here. import PySimpleGUI as sg import pandas as pd # Add some color to the window sg.theme(‘DarkTeal9’) EXCEL_FILE = ‘data_entry.xlsx’ df = pd.read_excel(EXCEL_FILE) layout = [ [sg.Text(‘Please fill out the following fields:’)], [sg.Text(‘Name’, size=(15,1)), sg.InputText(key=’Name’)], [sg.Text(‘City’, size=(15,1)), sg.InputText(key=’City’)], [sg.Text(‘Favorite Color’, size=(15,1)), sg.Combo([‘Green’, ‘Blue’, ‘Red’], key=’Favorite Color’)], [sg.Text(‘I speak’, size=(15,1)), sg.Checkbox(‘German’, key=’German’), sg.Checkbox(‘Spanish’, key=’Spanish’), sg.Checkbox(‘English’, key=’English’)], [sg.Text(‘No. of Children’, size=(15,1)), sg.Spin([i for i in range(0,16)], initial_value=0, key=’Children’)], [sg.Submit(), sg.Button(‘Clear’), sg.Exit()] ] window = sg.Window(‘Simple data entry form’, layout) def clear_input(): for key…

Pin It