Saravanan666/pypi-org huggingface dataset:
Package: janusmusic
Janus - Music TransformationThis project was created for the Senior Design Class CSC492 at North Carolina State University during the Fall 2021 semester. This project is sponsored by Mr. Michael DeHaan, an alumni of NC State. Janus allows users to transform, analyze, and generate music through many different features. Users can generate music using markov chains of various length, they can analyze existing songs through informative visualizations like chord transition graphs, and can also transform the mode, scale, or key of song.Tech/framework usedBuilt withPythonMidoGraphvizMatplotlibFeaturesMarkov Chain:Allows users to generate new music based on an existing library of songs. A user can input as many songs as they
they would like to create a markov chain and then can generate a new song using a custom token length and instrument.Visualization:Chord Transition Graph: Visualizes all of the chords present in a song and how often one chord follows another.
This can be useful to understand common chord progressions or patterns in the music of an artist or genre.Chord/Note Frequency Graph: Visualizes the frequency of all the notes or chords occuring in a song or group of songs.Transformations:Mode Change: Changes the mode of a song to a new given mode.Code ExampleShow what the library does as concisely as possible, developers should be able to figure outhowyour project solves their problem by looking at the code example. Make sure the API you are showing off is obvious, and that your code is short and concise.InstallationAbove your python script, typeimport janus. This will allow you to access all of our public methods.How to use?First, import the project usingimport janus.
Then, you may use any of the below features within your program:Markov Chain:DynamicMarkovChain(name,token_length)add_song(song)generate_pattern(chain,instrument,arpeggio)Visualization:get_transition_graph(name)get_notes_frequency_graph()get_chord_frequency_graph()Transformations:change_song_key()ContributeFeel free to continue contributing to this project. This is an open source repository so it is completely open for others to continue building on the work that our team has provided.CreditsThis project was created by Eli Newman, Erin Litty, Nithika Aduri, James Leeder, and John Widdifield. Our sponsor is Michael DeHaan and the teaching staff is Margaret Heil and David Sturgill.
Package: janzeng
JanzengDocumentationDocumentation is located athttps://janzeng.readthedocs.io/FeaturesMinimal engine to dispatch events, entity system and sprites.InstallationInstall janzeng by running:pip install janzengContributeIssue Tracker:https://github.com/jtiai/janzeng/issuesSource Code:https://github.com/jtiai/janzengSupport[TBD]LicenseThe project is licensed under the 3-clause BSD license.
Package: jao-py
jao-pyPython client for the various endpoints offered by jao.eu, the Joint Allocation Office.
"Europe's single leading trading platform( e-CAT) for cross-border transmission capacity"More information about JAO can be found on their websitehttps://jao.eu/jao.eu has various ways of retrieving data. This package tries to offer useful functions to handle them.
This package is not exhaustive, more methods are added when the authors needs them.
If you want to see other methods added please either open a feature request issue to give others ideas or
supply a pull request yourself.Installationpython3 -m pip install jao-pyUsageCurrent clientsThe package comes with 2 current clients:JaoAPIClient: api client for the webservice API definedhereJaoPublicationToolClient: client for the CORE publication tool definedhereJaoPublicationToolPandasClient: Same as previous one but then it returns pandas dataframes instead of raw retrieved dataThe publication tool clients have valid data from business day 2022-06-09 onwards.Deprecated clientsThe package also includes legacy clients for flowbased CWE data in the CWE subpackage. These return data up until business day 2022-06-08JaoUtilityToolASMXClient: a very light wrapper around the ASMX Web Service API implemented as a passthrough to the suds-community pakcageJaoUtilityToolCSVClient: client to download csv data inm the same way as the utility tool excel file, returns pandas dataframesJaoUtilityToolXmlClient: downloads xml data of the utilitytool, this requires solving a captcha by the user, returns pandas dataframesTo use these deprecated clients be sure to install the following additional dependencies:suds-community
lxml
pillowthis is only required for the CWE deprecated subpackage
Package: japana
AboutThis is Japana. a Japanese analysis tool using Jim Breen's JMdict & KanjiDic2 & mecab.You need to provide a text: novel, short story, song lyrics, article, sentence ..etc.
The program will return a word list ordered by frequency.
each dictionary in the list has at least the word and the number of occurrence (frequency)
and depending on configurations: pronunciation and meaningRequirementsall requirements all stored inrequirements.txtInstallation:runpip install japanain your venv/env/virtual_envgo toJamdictofficial project and follow any instructionsOther ProjectsThis project has been made into:CLI application:Japana-CLIWeb app:Japanawhat's new?1.3:ability to ignore words with no definitionsJLPT level provided
Package: japan-address
japan_addressAt the beginningThis utility is designed to process Japanese addresses. For this reason, the README is provided in Japanese only, since it is not likely to be used by people who do not understand Japanese.はじめに日本語の住所を処理するユーティリティです。住所を処理する動機にはいくつかあると思いますが、このユーティリティは国税庁、環境省、国土交通省、各都道府県が公開している情報を処理する過程で生まれたものです。このユーティリティを使用すると都道府県と市区町村とそれ以外に分割したり、2つの住所を比較するなどが可能です。このユーティリティでは、以下の総務省公開データを利用して単純比較による判定を行っています。そのため速度的にはそれほど早くないと思われます。正規表現による実装が出来ればいいのですが、開発当初は頭の体操としてとても有意義ですが99%くらい対応出来たところから例外対応に終始することになります。さらにその苦行を乗り越えた後に得られるものは将来の変更に対する危うさということは目に見えているので現時点では不採用としています。総務省｜地方行政のデジタル化｜全国地方公共団体コード令和元年5月1日更新※現時点では旧住所に関する機能は未実装です。旧住所を新住所変換旧住所のままで都道府県、郡、市区町村の抽出主な機能都道府県の抽出郡の抽出市区町村の抽出住所比較インストールpip install japan_addressサンプルコードimport japan_address

ja = japan_address.JapanAddress()

address = "東京都渋谷区代々木２丁目２番２号"
result = ja.extract_details(address)
print(result)   # ('東京都', '渋谷区', '代々木２丁目２番２号')

result = ja.resolve_prefecture("渋谷区代々木２－２－２")
print(result)   # '東京都'

result = ja.normalize_address("東京都渋谷区代々木２丁目２番２号")
print(result)   # '東京都渋谷区代々木２－２－２'

addr1 = "東京都渋谷区代々木２丁目２番２号"
addr2 = "東京都渋谷区代々木２－２－２"
result = ja.compare_address(addr1, addr2)
print(result)   # 100機能紹介使用頻度の多いと考えられるものを中心に簡易の説明を行います。注意事項「市区町村」とは、最小行政単位であり議会を有するものと考えると最も簡潔に理解が可能です。従って、aa市bb町のbb町はこれに当たりませんが、xx郡yy町のyy町はこれにあたります。また、郡は単なるグループを示す用語にすぎず、住所表記に含んでも含まなくても良いため住所を扱う上で注意が必要です。なお、区の中にはこの定義に沿っている区と沿っていない区が存在します。東京都の23区は特別区といい"東京市"に相当する機能を区自体が保持しています。従って東京23区は「市区町村」に含まれます。一方で"千葉県千葉市"にも区は存在しますが、こちらは地理的区分に過ぎません。政令指定都市における区がこれにあたり、これらは通常「市区町村」に含みません。ただし一部の行政資料やシステムでは「市区町村」として政令指定都市の区までを含んで取り扱っているものがあります。その場合、"千葉市"は単独で「市区町村」として扱われません。get_prefecture_list都道府県のリストを返却しますget_country_list郡のリストを返却します。
7つの郡が複数都道府県に存在しますが、重複のないリストを返却します。
引数に都道府県(prefecture)を指定することで、その都道府県内の郡のリストを返却します。get_city_list市区町村のリストを返却します。
2つの市が複数都道府県に存在しますが、重複のないリストを返却します。
引数に都道府県(prefecture)や郡(country)を指定することで、その都道府県内や郡内の市区町村のリストを返却します。引数に政令指定都市(designated)を指定する(True)と、リスト内に"千葉市"は登場せず、代わりに"千葉市中央区"がリストされるようになります。prefecture_code_to_prefecture都道府県番号(二桁)と都道府県の辞書を返却します。地方自治体コードの上二桁を返却するため、北海道の場合"01"を返却します。local_government_code_to_city地方自治体コードと市区町村の辞書を返却します。政令指定都市(designated)を指定する(True)と、辞書内に"千葉市"は登場せず、代わりに"千葉市中央区"がリストされるようになります。extract_details指定した住所を、都道府県、市区町村、その他に分割して返却します。
政令指定都市(designated)を指定する(True)と、政令指定都市の区は市区町村側に含まれるようになります。resolve_prefecture住所が郡、あるいは市区町村から始まっている場合に、都道府県を解決します。
ただし、2つの市、7つの郡が、複数の都道府県に存在しています。その場合はNoneを返却します。
※ここでは読みが異なっていても漢字表示が同じものが影響を受けています。normalize_address住所の比較を念頭に、"1丁目1番1号"形式の部分を"１−１−１"形式に変換します。
"丁目"や"番"、"号"の他、"番地"や"番の"、それに"の"など様々な区切りがありますが、これまで開発者が経験したものにのみ対応しています。compare_address二つの住所を比較し、同一である確信度を返却します。完全一致で100を返します。normalize_addressを用いた上で、extract_detailsを用いて都道府県、市区町村、その他に分割し、都道府県、市区町村までの一致で50とし、その他の部分で使用されている文字がどの程度似通っているかをSequenceMatcherを用いて簡易評価しています。現時点で「字」や「大字」の情報を保持していないため、これらに関する表記の揺れ(字や大字という表記を省略するかどうかは地域差のほか個人によっても異なります)には対応出来ていませんので、SequenceMatcherの範囲で評価が為されていることになります。戻り値が85以上でほとんどが同一住所とみなせ、80を下回るとほとんど同一ではないというのが、開発者の感覚です。ご使用になられる場合には、ご自身でいくつかのパターンの住所でお試しになってから閾値をお決めにると良いと思います。LicenseThis utility is protected under the MIT license
Package: japanAirAnalytics
Manual to use Japan Air Pollutio ANalytics PackageSQL queriesExecute the following two SQL queries to create tables in a database.Step 1: Create Station_info tableCREATE TABLE station_info(stationid integer not null, location geography(POINT,4326), address varchar,constraint Sid unique (stationID));Step 2: Create table to store hourlyObservationscreate table hourly_observations(stationID int not null, obsDate timestamp, SO2 double precision, no double precision, no2 double precision, nox double precision, co double precision, ox double precision, nmhc double precision, ch4 double precision, thc double precision, spm double precision, pm25 double precision, sp double precision, wd varchar, ws double precision, temp double precision, hum double precision, constraint SOH unique (stationID,obsDate));Unzipping the data files1.1. Old zip filesThe programs in this directory are meant to store the SORAMAME air pollution data for the period 2018-01-01 to 2021-03-31.Create two temporary directories, saytempandtempBak.mkdir temp tempBak 
#temp directory will store the data.
#tempBak directory is used by the Python program.Download all the zip files into thetempdirectory.Enter into thetempdirectory.cd tempUncompress the zip files using the below provided shell script.vi uncompressZipFiles.sh

#add the below provided code
zipFiles=`ls ~/temp/*.zip`

for eachZipFile in $zipFiles
do
   unzip $eachZipFile
   rm $eachZipFile
done

subZipFiles=`ls ~/temp/*.zip`
for eachZipfile in $subZipFiles
do
       echo 'unzipping ' $eachZipfile
       unzip $eachZipfile
       rm -rf $eachZipfile
doneExecute the shell script.sh uncompressZipFiles.shThe above program will create the folders '01' to '47'. Each folder represents a Prefecture in Japan.1.2. New zip filesThe programs in this directory are meant to store the SORAMAME air pollution data generated from 2021-04-01~.Download the data.zip file from the soramame website.Move the file into the directory containing the file "insertDataFromZipFolderToDatabase.py"mv ~/Downloads/data.zip .Create a temporary directory, say temp, to store the unzip files.mkdir temp
Package: japan-basic-section
japan-basic-section国土基本図図郭に沿ったgeopandas.GeoDataFrameを作成するためのシンプルなPythonパッケージです。
図郭のレベルは50000, 5000, 2500, 1000, 500から選択できます。インストールpipinstalljapan-basic-section使い方※ 詳細はnotebooks/sample.ipynbを参照してください。fromjapan_basic_section.gridimportGridfromjapan_basic_section.origin_coordsimportget_coord_infosystem_number=1info=get_coord_info(system_number)g=Grid(system_number,50000)grid_50000=g.make_grid()crs=info[1]["JGD2011"]grid_50000.set_crs(crs,inplace=True)os.makedirs("../data/output",exist_ok=True)grid_50000.to_file("../data/output/grid_50000.fgb",driver="FlatGeobuf")
Package: japandata
japandatajapandatais a python library that provides easy access to detailed geographic data about Japan.japandata.maps: Maps of Japan, its prefectures, and municipalitiesjapandata.population: Demographic datajapandata.indices: Economic health indicatorsjapandata.readings: Kana and romaji readings of place namesjapandata.mapsNational, prefectural, and municipal topojson maps from 1920 to today.fromjapandata.mapsimportload_mapprefecture_map=load_map(date=2022,scale='jp_pref',quality='coarse')Seenotebooks/maps.ipynbto understand the different types of maps that can be loaded.Source:Asanobu Kitamoto, ROIS-DS Center for Open Data in the HumanitiesLicense: CC BY-SA 4.0japandata.populationNational, prefectural, and municipal demographic data annually from 1967.fromjapandata.population.dataimportjapan_pop,pref_pop,city_pop,japan_age,pref_age,city_agejapan_pop,pref_pop,city_pop: Contain data on total population, gender split, number of households, births, deaths, and migrations, for Japanese and non-Japanese residents.japan_age,pref_age,city_age: Contain age distributions split by gender for Japanese and non-Japanese residents.Seenotebooks/population.ipynbfor example uses of this dataset.Source:Basic Register of ResidentsviaOfficial Statistics Portal SiteLicense:CC BY 4.0 Internationaljapandata.indicesFiscal health indices for municipal and prefectural governments annually from 2005. These indices are used to e.g. determine fiscal transfers between municipalities.fromjapandata.indicesimportcity,pref,prefmeancitycovers municipal governments,prefcovers prefectural governments, andprefmeanprovides weighted means of municipal indices grouped by prefecture.Seenotebooks/indices.ipynbfor example uses of this dataset.Source:Ministry of Internal AffairsLicense:CC BY 4.0 Internationaljapandata.readingsKana and romaji pronunciation information for Japanese place names.fromjapandata.readingsimportcity_names,pref_namesSeenotebooks/readings.ipynbfor code to integrate this information with the maps.Installation$pipinstalljapandataLicensesCode: MITData: Noted above
Package: japandeaths
DescriptionThis graph shows the number of deaths in Japan due to Covid-19.Data were obtained from the following siteshttps://covid19.mhlw.go.jp/public/opendata/deaths_cumulative_daily.csvHow to install japandeathsWrite the following program in the terminal on your computer.$ pip install japandeathsThen japandeaths will be downloaded.How to run jpandeathsWrite the following program in the terminal on your computer.$ japandeathsAfter executing the above program, the following graph is displayed.The horizontal axis is a time series and the vertical axis shows the cumulative number of deaths.We can see that in Japan, about 40,000 people have died from Covid-19.PostscriptFor this project, we graphed the cumulative number of deaths by Covid-19 and converted them to PyPI.Although we were able to complete the program quickly, the conversion to PyPI took a very long time.We hope to continue our research, graphing, and conversion to PyPI not only in the medical field but also in various other fields to provide information to people around the world.Well, that's about it for this issue. Thank you for reading.From Izuru Inose
Package: japaneezu
japaneezuis a language study tool with a curses interface that allows the user to “drill down” from the document
to the phoneme level.Any document or set of documents can be used as a study tool. Automatic, integrated pronunciation, dictionary, language
parsing, conjugation, etc. are supported.Plans for integration withAnkiand other tools are in the works.Multi-language support is planned, but currently Japanese is the only supported target language.
Package: japanese2phoneme
japanese2phonemeA python library to convert Japanese to phoneme.Installpip install japanese2phonemeQuick Start>>> import japanese2phoneme
>>> japanese2phoneme.get_chunked_kana('林檎')
(['林檎'], ['リンゴ'], ['r i ɴ g o'])
>>> japanese2phoneme.get_chunked_kana('リンゴ')
(['リンゴ'], ['リンゴ'], ['r i ɴ g o'])
>>> japanese2phoneme.get_chunked_kana('これは牡蠣です')
(['これは牡蠣です'], ['コレハカキデス'], ['k o r e h a k a k i d e s u'])
>>> japanese2phoneme.get_chunked_kana('これは柿です')
(['これは柿です'], ['コレハカキデス'], ['k o r e h a k a k i d e s u'])
Package: japanese-address
A Japanese addresses parserInstall instructionspip install japanese-addressUsage>fromjapanese_addressimportparse>parse('北海道 札幌市 中央区北5条西4-7'){'prefecture':'北海道','prefecture_eng':'Hokkaido','unparsed_right':'北5条西4-7','city':'札幌市','city_eng':'Sapporo','ward':'中央区','ward_eng':'Chūō'}>parse('東京都江東区豊洲2丁目4-9'){'prefecture':'東京都','prefecture_eng':'Tokyo','unparsed_right':'4-9','ward':'江東区','ward_eng':'Kōtō','city_district':'豊洲2丁目'}Data sourceThe following Wikipedia pages are used to gather data used to parse Japanese
addresses:List of cities in JapanList of towns in JapanWards in JapanTo upgrade the data, use the following command:$pythondataloader.pyIf everything goes fine, the filesdata/cities.py,data/towns.pyanddata/wards.pywill be updated with the latest content available at the mentioned pages. Commit
them to the repository and create a new release.
Package: japanese-addresses
japanese-addressesParsing Japan addresses to prefectures and cities.Installationpip install japanese-addressesExamplesfromjapanese_addressesimportseparate_addressparsed_address=separate_address('宮城県仙台市泉区市名坂字東裏97-1')print(parsed_address)"""ParsedAddress(prefecture='宮城県', city='仙台市泉区', street='市名坂')"""parsed_address=separate_address('鹿児島県志布志市志布志町志布志')print(parsed_address)"""ParsedAddress(prefecture='鹿児島県', city='志布志市', street='志布志町志布志')"""Testingpip install poetry
poetry install
poetry run pytestLicenseJapanese_addresses are licensed underMITprefecture2city2street.pklprefecture2city2street.pklis a derivative work with a modification ofgeolonia
/
japanese-addressesAlso,prefecture2city2street.pklwas created usingcsv_to_dict.pyInformation on the original workhttps://geolonia.github.io/japanese-addresses/タイトルGeolonia 住所データ出典本データは、以下のデータを元に、毎月 Geolonia にて更新作業を行っています。国土交通省位置参照情報ダウンロードサイト郵便番号データダウンロード - 日本郵便スポンサー一般社団法人 不動産テック協会ライセンスCC BY 4.0
Package: japanese-asmr
japanese-asmr-parserTo install the package, run:pipinstalljapanese-asmrTo use the package, run:fromjapanese_asmr.parserimportJapaneseAsmrjapanese_asmr=JapaneseAsmr('url here')Or if you want to use the CLI:japanese-asmr<url>[output]# Renders a video from the given url to either output or the title of the video
Package: japanesecalendar
🇯🇵日本节假日判断某年某月某一天是不是工作日/节假日。
支持 2023~2024年安装pip install japanesecalendar升级pip install -U japanesecalendar日本的公众假期无调休，有补假，假期预测相比较很容易样例importdatetime# 判断 2023年1月1号 是不是节假日fromjapanese_calendarimportis_holiday,is_workdaynew_year=datetime.date(2023,1,1)assertis_workday(new_year)isFalseassertis_holiday(new_year)isTrue# 或者在判断的同时，获取节日名importjapanese_calendarascalendar# 也可以这样 importon_holiday,holiday_name=calendar.get_holiday_detail(new_year)asserton_holidayisTrueassertholiday_name==calendar.Holiday.new_years_day.value其它语言假如你没法使用Python，
你也可以转译现成的常量文件来获取最全的节假日安排表。贡献代码Fork + Clone 项目到本地修改节假日定义执行脚本自动生成常量文件提交PR致谢本项目参考了LKI的chinese-calendar,感谢开发者的付出
Package: japanese-candlestick
japanese-candlestick-patternInstallpip install japanese-candlestickUsageAssuming having a pandas DataFramecandleswith the following columns:'Open''High'Low''Close'One can compute the japanese candlestick pattern Engulfing as follow:frompatternsimportEngulfing# Instantiate the pattern, with the candles dataframe as argengulfing=Engulfing(candles)# Perform pattern detectionoutput_df=engulfing.compute_pattern()The pattern detection value (a bool) is stored in a column having the same name as the pattern (lower case).
In above example, the results would be inoutput_df['engulfing'].Available patternsThe patterns are computed based on the book 'Japanese Candlestick Charting Techniques', by Steve Nison.The currently available patterns are the following:DojiDragonflyDojiEngulfingGraveswtoneDojiHammerHangingManHaramiInvertedHammerLongleggedDojiShootingStarThreeWhiteSoldiersThreeBlackCrowsThey are all to be imported frompatterns, and all with the same usage (and sometimes parameters), i.e.:# First importfrompatternsimportHammer# Then instantiatehammer=Hammer(candles)# Finally compute detectionoutput_df=hammer.compute_pattern()AdditionalOne can make a telegram bot and configure telegram-send usingthis tuto.
Package: japanese_holiday
# Japanese HolidayGet Japanese holidays from Google Calendar.## InstallUse pip: `$ pip install japanese-holiday`## Getting Started* Access [Google Console API](https://code.google.com/apis/console).* Calender API status turn on.* Create access key.* Set function "getholidays" first argument to your access key.## Example```pythonimport japanese_holidaynow = datetime.date.today()date_from = datetime.date(now.year-1, 1, 1)date_to = datetime.date(now.year+2, 12, 31)holidays = japanese_holiday.getholidays("YOUR API KEY",japanese_holiday.HOLIDAY_TYPE_OFFICIAL_JA,date_from.strftime('%Y-%m-%d'),date_to.strftime('%Y-%m-%d'))```
Package: japanese-number-converter
japanese-number-converterConvertsJapanese Numeralsintoarabic number.Installationpipinstalljapanese-number-converterUsageimportjncassertjnc.ja_to_arabic("九千七兆千九百九十二億五千四百七十四万九百九十一")==9007199254740991For detail, seetest cases.Supported formatsnumbers 0 to 9〇,一,二,三,四,五,六,七,八,九names of powers of 10十,百,千,万,億,兆formal numerals (daiji) used in legal documents壱,弐,参,拾ReferenceI usedjapanese-numerals-to-numberas a reference.
Package: japanese-sentence-breaker
Japanese Sentence Breaker日本語の文を「。」を基準に改行区切りします。Instllationpipinstalljapanese-sentence-breakerUsagefromjapanese_sentence_breakerimportbreak_linetext="これはテストです。文の流れを考慮し、句点区切りで文章を分割します。「例えば。」このようなカッコ内のテキストは分割しません。"out=break_line(text)print(out)# これはテストです。# 文の流れを考慮し、句点区切りで文章を分割します。# 「例えば。」このようなカッコ内のテキストは分割しません。text="これは「テストです。｛整合性の取れないカッコは消去されます。）"out=break_line(text)print(out)# これはテストです。# 整合性の取れないカッコは消去されます。text="これは「テストです。｛整合性のないカッコは無視されます。）改行はできません。"out=break_line(text)print(out)# これは「テストです。｛整合性のないカッコは無視されます。）改行はできません。
Package: japan-geoid
japan-geoidA Rust, Python and JavaScript (WASM) library for calculating geoid heights for Japan usingGSI's geoid model. This library contains geoid data based ongsigeo2011_ver2_2.asc, created with permission: 「測量法に基づく国土地理院長承認（使用）R 5JHs 560」.Rust および Python で日本のジオイド高を計算するためライブラリです。国土地理院のジオイドモデル「日本のジオイド2011」を用いて、国土地理院による C++ のサンプルコードに準拠した補間計算を行います。本ライブラリは、日本のジオイド2011 v.2.2 (gsigeo2011_ver2_2.asc) を元にしたジオイドデータを含んでいます（測量法に基づく国土地理院長承認（使用）R 5JHs 560）。License: MIT本ライブラリは、国土地理院が提供するものではありません。PythonInstallationpip install japan-geoid -UUsagefromjapan_geoidimportload_embedded_gsigeo2011geoid=load_embedded_gsigeo2011()(lng,lat)=(138.2839817085188,37.12378643088312)height=geoid.get_height(lng,lat)print(f"{lng=}{lat=}{height=}")# Returns NaN if the input is outside the domain.geoid.get_height(10.0,10.0))# => nanRustInstallationcargo add japan-geoidUsageusejapan_geoid::gsi::load_embedded_gsigeo2011;usejapan_geoid::Geoid;fnmain(){// Load the embedded GSIGEO2011 model.letgeoid=load_embedded_gsigeo2011();// Calculate the geoid height.let(lng,lat)=(138.2839817085188,37.12378643088312);letheight=geoid.get_height(lng,lat);println!("Input: (lng: {lng}, lat: {lat}) -> Geoid height: {height}");// Returns NaN if the input is outside the domain.assert!(f64::is_nan(geoid.get_height(10.0,10.0)))}JavaScript (WASM)Installationnpm add japan-geoidUsageimport{load_embedded_gsigeo2011}from'japan-geoid';constgeoid=load_embedded_gsigeo2011();geoid.get_height(138.2839817085188,37.12378643088312);// => 39.47387115961899geoid.get_heights([138.2839817085188,141.36199967724426],[37.12378643088312,43.06539278249951]);// => Float64Array(2) [ 39.47387115961899, 31.90071200378531 ]LicenseMIT License測量法に基づく国土地理院長承認（使用）R 5JHs 560AuthorsTaku FukadaMIERUNE Inc.
Package: japan_holiday
Python 日本の祝日一覧を取得するライブラリFeatures10000 call within 1 secondsInstallation$pipinstalljapan_holidaySample Code# 今日が祝日か判定(today is holiday)fromjapan_holidayimportJapanHolidaygoogle_api_token="###################"JapanHoliday(google_api_token).today()>>>False# 今日が祝日若しくは週末か判定(today is holiday or weekend)JapanHoliday(google_api_token).today(weekend=True)>>>True# 指定日が祝日若しくは週末か判定(the chosen day is holiday or weekend)fromdatetimeimportdatetimenow=datetime(2016,1,8,00,00,00)JapanHoliday(google_api_token).check(now=now,weekend=True)>>>True# listJapanHoliday(google_api_token).get_holiday_calender(2015)>>>[元日:2015/1/1,成人の日:2015/1/12,建国記念の日:2015/2/11,春分の日:2015/3/21,昭和の日:2015/4/29,憲法記念日:2015/5/3,みどりの日:2015/5/4,こどもの日:2015/5/5,憲法記念日振替休日:2015/5/6,海の日:2015/7/20,敬老の日:2015/9/21,国民の休日:2015/9/22,秋分の日:2015/9/23,体育の日:2015/10/12,文化の日:2015/11/3,勤労感謝の日:2015/11/23,天皇誕生日:2015/12/23]# testpy.test./tests.py...DocumentationgetGoogleAPI tokenWhite Paperin Qiita
Package: japanize-kivy
japanize-kivyインポートするだけで Kivy が日本語を表示できるようになりますインストールpip でインストールします。$pipinstalljapanize-kivy使い方パッケージをインポートするだけです。importjapanize_kivyKivy のアプリケーションで日本語が IPAex ゴシックフォントで表示されます。サンプルexample ディレクトリ以下にサンプルがあります。$pythonexample/greet.pyライセンス日本語の表示には IPAex ゴシックフォントを用いています。
利用される場合は IPAex ゴシックフォントのライセンスに同意してください。ライセンスは次のように確認できます。importjapanize_kivyjapanize_kivy.show_license()