semvec/pypi-packages huggingface dataset:
aiontfy 0.8.0
Async ntfy client library
Requires Python: >=3.12

# aiontfy

Asynchronous client library for the [ntfy](https://ntfy.sh/) pub-sub notification service

[![build](https://github.com/tr4nt0r/aiontfy/workflows/Build/badge.svg)](https://github.com/tr4nt0r/aiontfy/actions)
[![codecov](https://codecov.io/gh/tr4nt0r/aiontfy/graph/badge.svg?token=aqCYYmMC6i)](https://codecov.io/gh/tr4nt0r/aiontfy)
[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/aiontfy.svg)](https://badge.fury.io/py/aiontfy)
![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/aiontfy?style=flat&label=pypi%20downloads)
[!["Buy Me A Coffee"](https://img.shields.io/badge/-buy_me_a%C2%A0coffee-gray?logo=buy-me-a-coffee)](https://www.buymeacoffee.com/tr4nt0r)
[![GitHub Sponsor](https://img.shields.io/badge/GitHub-Sponsor-blue?logo=github)](https://github.com/sponsors/tr4nt0r)

---

## 📖 Documentation

- **Full Documentation**: [https://tr4nt0r.github.io/aiontfy](https://tr4nt0r.github.io/aiontfy)

- **Source Code**: [https://github.com/tr4nt0r/aiontfy](https://github.com/tr4nt0r/aiontfy)

---

## 📦 Installation

You can install aiontfy via pip:

```sh
pip install aiontfy
```

---

## 🚀 Usage

### Basic Examples

```python
"""Publish to a ntfy topic."""

import asyncio

from aiohttp import ClientSession

from aiontfy import Message, Ntfy


async def main() -> None:
    async with ClientSession() as session:

        ntfy = Ntfy("https://ntfy.sh", session)

        message = Message(
            topic="aiontfy",
            title="Hello",
            message="World",
            click="https://example.com/",
            delay="10s",
            priority=3,
            tags=["octopus"],
        )
        print(await ntfy.publish(message))

asyncio.run(main())

```

```python
"""Subscribe to ntfy topics."""

import asyncio

from aiohttp import ClientSession

from aiontfy import Event, Notification, Ntfy


def callback(message: Notification) -> None:
    """Process notifications callback function."""
    if message.event is Event.MESSAGE:
        print(message.to_dict())


async def main() -> None:
    async with ClientSession() as session:
        ntfy = Ntfy("https://ntfy.sh", session)

        await ntfy.subscribe(
            ["aiontfy", "test"],  # Subscribe to multiple topics
            callback,
            priority=[3, 4, 5],  # Only subscribe to priority >= 3
        )


asyncio.run(main())

```

For more advanced usage, refer to the [documentation](https://tr4nt0r.github.io/aiontfy).

---

## 🛠 Contributing

Contributions are welcome! To contribute:

1. Fork the repository.
2. Create a new branch.
3. Make your changes and commit them.
4. Submit a pull request.

Make sure to follow the [contributing guidelines](CONTRIBUTING.md).

---

## 📜 License

This project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.

---

## ❤️ Support

If you find this project useful, consider [buying me a coffee ☕](https://www.buymeacoffee.com/tr4nt0r) or [sponsoring me on GitHub](https://github.com/sponsors/tr4nt0r)!
lakeops 1.1.0
Data lake operations toolkit
Requires Python: >=3.10

# LakeOps

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/lakeops.svg)](https://badge.fury.io/py/lakeops)
[![Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/lakeops.svg)](https://pypi.org/project/lakeops/)
[![Tests](https://github.com/hoaihuongbk/lakeops/actions/workflows/test.yml/badge.svg)](https://github.com/hoaihuongbk/lakeops/actions/workflows/test.yml)
[![codecov](https://codecov.io/gh/hoaihuongbk/lakeops/branch/main/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/hoaihuongbk/lakeops)


A modern data lake operations toolkit working with multiple table formats (Delta, Iceberg, Parquet) and engines
(Spark, Polars) via the same APIs.

## Features

- Multi-format support: Delta, Iceberg, Parquet
- Multiple engine backends: Apache Spark, Polars (default)
- Storage operations: read, write

To learn more, read the [user guide](https://hoaihuongbk.github.io/lakeops/).

## Quick Start

### Installation
```bash
pip install lakeops
```

### Sample Usage

```python
from pyspark.sql import SparkSession
from lakeops import LakeOps
from lakeops.core.engine import SparkEngine

# Init Spark session and create LakeOps instance
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
engine = SparkEngine(spark)
ops = LakeOps(engine)

# Read data from table name
df = ops.read("s3://local/test/table", format="parquet")

# Write data to table name
ops.write(df, "s3://local/test/table", format="parquet")

```
FalkorDB 1.6.0
Python client for interacting with FalkorDB database
Requires Python: >=3.10
Keywords: Cypher, FalkorDB, GraphDB

[![license](https://img.shields.io/github/license/falkordb/falkordb-py.svg)](https://github.com/falkordb/falkordb-py)
[![Release](https://img.shields.io/github/release/falkordb/falkordb-py.svg)](https://github.com/falkordb/falkordb-py/releases/latest)
[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/falkordb.svg)](https://badge.fury.io/py/falkordb)
[![Codecov](https://codecov.io/gh/falkordb/falkordb-py/branch/main/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/falkordb/falkordb-py)
[![Forum](https://img.shields.io/badge/Forum-falkordb-blue)](https://github.com/orgs/FalkorDB/discussions)
[![Discord](https://img.shields.io/discord/1146782921294884966?style=flat-square)](https://discord.gg/ErBEqN9E)

# falkordb-py

[![Try Free](https://img.shields.io/badge/Try%20Free-FalkorDB%20Cloud-FF8101?labelColor=FDE900&style=for-the-badge&link=https://app.falkordb.cloud)](https://app.falkordb.cloud)

FalkorDB Python client

see [docs](http://falkordb-py.readthedocs.io/)

## Installation
```sh
pip install FalkorDB
```

## Usage

### Run FalkorDB instance
Docker:
```sh
docker run --rm -p 6379:6379 falkordb/falkordb
```
Or use [FalkorDB Cloud](https://app.falkordb.cloud)

### Synchronous Example 

```python
from falkordb import FalkorDB

# Connect to FalkorDB
db = FalkorDB(host='localhost', port=6379)

# Select the social graph
g = db.select_graph('social')

# Create 100 nodes and return a handful
nodes = g.query('UNWIND range(0, 100) AS i CREATE (n {v:1}) RETURN n LIMIT 10').result_set
for n in nodes:
    print(n)

# Read-only query the graph for the first 10 nodes
nodes = g.ro_query('MATCH (n) RETURN n LIMIT 10').result_set

# Copy the Graph
copy_graph = g.copy('social_copy')

# Delete the Graph
g.delete()
```

### Asynchronous Example

```python
import asyncio
from falkordb.asyncio import FalkorDB
from redis.asyncio import BlockingConnectionPool

async def main():

    # Connect to FalkorDB
    pool = BlockingConnectionPool(max_connections=16, timeout=None, decode_responses=True)
    db = FalkorDB(connection_pool=pool)
    
    # Select the social graph
    g = db.select_graph('social')
    
    # Execute query asynchronously
    result = await g.query('UNWIND range(0, 100) AS i CREATE (n {v:1}) RETURN n LIMIT 10')
    
    # Process results
    for n in result.result_set:
        print(n)
    
    # Run multiple queries concurrently
    tasks = [
        g.query('MATCH (n) WHERE n.v = 1 RETURN count(n) AS count'),
        g.query('CREATE (p:Person {name: "Alice"}) RETURN p'),
        g.query('CREATE (p:Person {name: "Bob"}) RETURN p')
    ]
    
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    
    # Process concurrent results
    print(f"Node count: {results[0].result_set[0][0]}")
    print(f"Created Alice: {results[1].result_set[0][0]}")
    print(f"Created Bob: {results[2].result_set[0][0]}")
    
    # Close the connection when done
    await pool.aclose()

# Run the async example
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
```
py-mind-memo 0.1.0
A lightweight and intuitive mindmap like tool built with tkinter.
Requires Python: >=3.8

# py_mind_memo - Python Mindmap like Tool

Pythonの標準ライブラリ `tkinter` のみで構築された、軽量で直感的な操作が可能なマインドマップ風のメモツールです。
XMindのような快適なキーボード操作と、モダンで美しいビジュアルデザインを両立しています。

## 特徴

*   **直感的な操作**: キーボードショートカットを中心とした素早い思考の書き出しが可能。
*   **美しいデザイン**: 系統ごとの自動色分け（ブランチカラー）、滑らかなテーパー曲線、S字ベジェ曲線による接続。
*   **動的レイアウト**: テキストの長さに応じて自動的にトピック間隔や位置を調整。長いテキストは自動的に折り返されます。
*   **ドラッグ＆ドロップ**: マウス操作でトピックの親子関係を自由に入れ替え可能。
*   **折り畳み・展開**: 子を持つトピックをワンクリックで折りたたんで情報を集約。複雑なマップもスッキリ整理できます。
*   **軽量・ポータブル**: Python標準ライブラリのみを使用しているため、導入が容易。UIは直感的な英語表記を採用しています。

## スクリーンショットイメージ
![py_mind_memo](https://github.com/matsuuramasakazu/py_mind_memo/blob/main/images/py_mind_memo.jpg?raw=true)
- **Root Topic** から美しい曲線が伸び、各ブランチが鮮やかに色分けされています。
- テキストの下にカラー線が引かれ、ミニマルで清潔感のあるデザインです。

## インストール・実行方法

Python 3.8以上が必要です。

```bash
# pip install py_mind_memo
py_mind_memo
```

## 使い方・ショートカットキー

### キーボード操作

| キー | 操作内容 |
| :--- | :--- |
| **Tab** | 選択中のトピックに **子トピック (New Topic)** を追加 |
| **Enter** | 選択中のトピックの **兄弟トピック**（同階層）を追加 |
| **F2** | 選択中のトピックの **テキストを編集** |
| **Enter (編集時)** | 編集を **確定・終了** |
| **Ctrl + Enter (編集時)** | **改行** を入力 |
| **Delete** | 選択中のトピック（およびその子孫）を **削除** |
| **矢印キー** | トピック間を直感的に **移動** |
| **Ctrl + S** | マインドマップを **Save (保存)** |
| **Ctrl + Shift + S** | マインドマップを **Save As (名前を付けて保存)** |
| **Ctrl + O** | 保存したマインドマップを **Open (開く)** |

### マウス操作

| 操作 | 内容 |
| :--- | :--- |
| **左クリック** | トピックを **選択**。選択されたトピックは青くハイライトされます。 |
| **ダブルクリック** | トピックの **編集モード** を開始します。 |
| **左ドラッグ** | トピックを他のトピックへ **移動**（ドロップ先のトピックの子になります）。 |
| **ホイール** | 画面の **上下スクロール**。 |
| **Shift + ホイール** | 画面の **左右スクロール**。 |
| **アイコンクリック** | トピックの右（または左）にある丸いアイコンをクリックして **折り畳み/展開** を切り替えます。折り畳み中は隠れている子トピックの数が表示されます。 |

*※ドラッグ中に画面端へポインタを持っていくと、自動的にキャンバスがスクロールします。*

### リッチテキスト装飾

トピックのテキスト内に以下のタグを記述することで、部分的に装飾が可能です。

| タグ | 効果 | 例 |
| :--- | :--- | :--- |
| `<b>...</b>` | **太字 (Bold)** | `<b>重要</b>な項目` |
| `<i>...</i>` | *斜体 (Italic)* | `<i>Italic</i> text` |
| `<u>...</u>` | <u>下線 (Underline)</u> | `<u>強調</u>したい` |
| `<c:#RRGGBB>...</c>` | 指定した **色** | `<c:#FF0000>赤色</c>` |

*※タグは入れ子（ネスト）にすることも可能です： `<b><i>太字かつ斜体</i></b>`*

## 開発コンセプト

このツールは「思考の速度を妨げないこと」を最優先に開発されました。
マウスに持ち替えることなく、キーボードだけでスピーディーにアイディアを膨らませ、かつ出来上がったマップが自動的に美しく整形されることを目指しています。

## 技術スタック

*   **Language**: Python 3.8+
*   **GUI Library**: tkinter (Standard Library)
*   **Design Pattern**: MVC (Model-View-Controller)