Codex Python

Python dans Catnip, directement.

Catnip charge des modules Python via import('module') ou l'option CLI -m module. Les objets et fonctions du module deviennent accessibles directement dans le code Catnip.

numpy = import('numpy')
arr = numpy.array(list(1, 2, 3, 4, 5))
arr.[if > arr.mean()]

Pas de wrapper, pas de FFI : l'interopérabilité est native. On branche l'atelier Python, Catnip garde le poste de pilotage.

L'accès à l'écosystème Python entier depuis un langage qui tient dans une poche. Certains appellent ça de la triche. On appelle ça une feature.

Fichiers

Manipulation de fichiers et parsing de formats structurés. files-formats/

• pathlib_files - Chemins et fichiers avec pathlib
• regex_patterns - Expressions régulières et extraction de motifs
• yaml_config - Lecture et écriture de configuration YAML
• xml_parsing - Parsing et navigation XML
• jmespath_query - Requêtes JMESPath sur structures JSON
• json_orjson - Parsing et sérialisation JSON rapide via orjson
• parquet_pyarrow - Lecture/écriture Parquet via PyArrow

Data

Analyse de données avec les outils Python déjà installés dans la vraie vie. data-analytics/

• numpy_climate - Analyse climatique, statistiques, vectorisation
• duckdb_analytics - SQL analytique in-process, agrégations
• sqlalchemy_duckdb - ORM complet, requêtes analytiques
• polars_parallel_ingest - Ingestion parallèle de CSV avec ND-map
• polars_feature_engineering - Règle métier Catnip @pure diffusée sur une colonne (broadcast, filter, group-by)

Machine Learning

Inférence et entraînement avec les bibliothèques ML Python. machine-learning/

• torch_single_inference - Classification d'image ResNet18, top-5 ImageNet
• torch_batched_inference - Batch de variantes d'image, passe vectorisée
• torch_device_fallback_benchmark - Fallback CUDA→CPU + benchmark de latence
• sklearn_model_bakeoff - Load Wine, split train/test, comparaison de classifieurs
• linear_associator - Mémoire associative par matrice de corrélation (Hebb), rappel, bruit, crosstalk

NLP & Texte

Traitement de texte et pipelines NLP locaux. nlp-text/

• spacy_support_tickets - Extraction d'entités, routage et agrégation de tickets de support

Web

Requêtes HTTP et interaction avec des APIs. web/

• httpx_requests - Requêtes HTTP avec httpx (GET, POST, erreurs, timeouts)
• selectolax_scraping - Scraping HTML rapide avec selectolax
• http_dashboard - Dashboard servi depuis la mémoire (fetch → transform → serve)

Images

Manipulation d'images et fichiers multimédia. images-media/

• pillow_transforms - Transformations d'images avec Pillow
• opencv_vision - Vision par ordinateur avec OpenCV (pipeline, batch, détourage, contours, features)
• pyvips_film_grain - Color grading lazy, grain argentique et planche avant/après

Géospatial

Analyse et manipulation de données spatiales. geospatial/

• haversine_distance - Distance géodésique entre coordonnées
• rasterio_change_detection - Détection de changement sur rasters
• sentinel2_deforestation - Suivi de déforestation Sentinel-2
• geopandas_folium_street_trees - Cartographie interactive GeoPandas + Folium

Géométrie

Primitives géométriques planaires 2D et rotations 3D par rotors (algèbre géométrique). geometry/

• convex_hull - Enveloppe convexe (balayage de Graham)
• quickhull - Enveloppe convexe (Quickhull, diviser pour régner)
• rdp_simplification - Simplification de polyligne (Ramer-Douglas-Peucker)
• point_in_polygon_bbox - Test point-dans-polygone avec bounding box
• rotor_camera - Rotations 3D par rotors, projection et rendu ombré (algèbre géométrique)

Visualisation

Dashboards et graphiques avec les bibliothèques Python de visualisation. visualization/

• hvplot_dashboard - Dashboard interactif avec hvPlot
• plotly_sales_dashboard - Dashboard ventes Plotly exporté en HTML
• seaborn_price_segments - Distribution du prix par segment, segmentation @pure Catnip diffusée sur les données NumPy

Graphes

Analyse de graphes et manipulation symbolique. symbolic-graphs/

• networkx_social - Analyse de réseau social avec NetworkX
• sympy_symbolic - Calcul symbolique avec SymPy

Persistance

Persistance de valeurs Catnip entre deux exécutions via freeze/thaw. persistence/

• redis_nd_pipeline_checkpoint_openalex - Checkpoint Redis d'un pré-agrégat OpenAlex calculé en ND multiprocess
• redis_clear_checkpoint_openalex - Remise à zéro du checkpoint

Utils

Outils transversaux : progression, logging, profiling. utils/

• tqdm_progress - Barres de progression avec tqdm