Ce projet propose un ensemble de fonctionnalités pour aider à automatiser des tâches répétitives, gérer des processus métier et analyser des données. Il est basé sur le langage de programmation Python et peut être utilisé pour développer des scripts ou des applications dédiées.

La collection de scripts est un dépôt destiné à accueillir des scripts publics et utilisables sans installation, écrits en Python. Il permet de gérer, partager et réutiliser des scripts entre utilisateurs, facilitant ainsi l'automatisation de tâches courantes.

Ce projet est un dépôt de code source contenant des scripts Python et bash permettant d'automatiser le déploiement d'environnements informatiques sur des ressources réservées via Grid5000. Il utilise la bibliothèque EnOSlib pour la réservation des ressources et l'exécution de recettes Ansible pour la configuration des ressources.

Python est un langage de programmation polyvalent, idéal pour l'automatisation des tâches, l'analyse de données, le développement web back-end et le scripting. Il offre une syntaxe claire et concise, ainsi qu'une large communauté de développeurs et une variété de bibliothèques et de frameworks.

Python est un langage de programmation open source polyvalent, utilisé pour l'automatisation de tâches, l'analyse de données, le développement d'applications et le scripting. Il offre une syntaxe claire et une grande communauté de développeurs, ce qui en fait un choix populaire pour les débutants et les experts.

"Le projet qgis\_python\_script vise à faciliter l'automatisation des tâches liées à l'information géographique en fournissant des scripts Python réutilisables et adaptables aux besoins spécifiques des utilisateurs de QGIS."

Un ensemble de scripts Python pour automatiser les simulations Qualnet, gérer les bases de données de paramètres de simulation et générer des représentations de données et de résultats.

Ce projet est un dépôt de code source contenant des conteneurs Docker et des scripts utiles pour l'intégration continue dans GitLab, en particulier avec des runners partagés. Il fournit un conteneur Docker avec Python 3.11 et des packages pour accéder aux API CloudStack et GitLab, ainsi qu'un modèle de fichier Docker pour automatiser la construction et l'enregistrement de conteneurs sur le registre de conteneurs GitLab. Il contient également des mirrors pour les images Ubuntu.

Spip2pelican est un outil permettant de migrer le contenu d'un site Spip vers un site Pelican. Il s'agit d'un script Python qui automatise le processus de conversion, en récupérant les fichiers joints, en exportant la base de données Spip, en nettoyant l'export YAML, en définissant la stratégie de conversion des rubriques et articles Spip en catégories Pelican, en convertissant les articles Spip en articles Pelican, et en transférant les fichiers markdown et joints vers le nouveau site.

Ce projet vise à étudier la structuration automatique et l'éditorialisation d'un corpus hétérogène, en prenant pour exemple les sources du conseil des prud'hommes pour le textile du XIXème siècle du projet Time Us. Il contient des exemples de documents d'archives, des scripts ScanTailor, des captures d'écran de l'interface graphique des outils utilisés dans le cadre du projet (Transkribus, eScriptorium et ShareDocs), des sets de fichiers tests pour l'annotation manuelle, des schémas ODD pour les différentes sources du projet, des scripts python pour automatiser la structuration et l'annotation des sources, des captures d'écran de la publication numérique des minutes structurées et les fichiers utilisés pour cette éditorialisation.