semvec/pypi-packages huggingface dataset:
flareio 2.3.0
Python SDK for the flare.io API.
Requires Python: >=3.8
Keywords: flare, sdk

# python-flareio

`flareio` is a light [Flare API](https://api.docs.flare.io/) SDK that wraps [requests](https://requests.readthedocs.io/) and automatically manages authentication.

Usage examples and use cases are documented in the [Flare API documentation](https://api.docs.flare.io/sdk/python).

## Installing

`flareio` is [available on PyPI](https://pypi.org/project/flareio/).

The library can be installed via `pip install flareio`.

## Basic Usage

```python
import os

from flareio import FlareApiClient


client = FlareApiClient.from_env()

resp = client.get("/tokens/test")

print(resp.json())
```

## Contributing

We recommend the following dependencies:
- `make`
- `uv`
- `direnv`

The `Makefile` contains the following targets:
- `make test` will run tests
- `make check` will run typechecking
- `make format` format will format the code
- `make format-check` will run linting
- `make ci` will run CI equivalent
logging-hj3415 1.0.3
A logging library package built with Loguru
Requires Python: >=3.11
Keywords: example, demo


이 패키지는 loguru 기반 공통 로깅 패키지다.
모노레포에서 모든 프로젝트가 같은 로깅을 쓰기 위해 만든 것이다.

⸻

1. 앱 시작점에서 한 번만 설정한다

from logging_hj3415 import setup_logging

setup_logging()

파일로 로그를 남기고 싶으면:

setup_logging(log_file="logs/app.log")


⸻

2. 어디서든 logger를 바로 사용한다

from logging_hj3415 import logger

logger.info("작업 시작")
logger.warning("값 이상: {}", 123)
logger.error("에러 발생")
logger.exception("예외 발생")

* 현재로그레벨 확인
from logging_hj3415 import current_log_level
print(current_log_level())  # "INFO"
* 코드상에서 로그레벨 재설정
from logging_hj3415 import reset_logging
reset_logging("DEBUG")

⸻

3. 환경변수로 로그 설정을 바꿀 수 있다

LOG_LEVEL=DEBUG
LOG_FILE=logs/app.log


⸻

4. 중요한 규칙
	•	setup_logging()은 여러 번 호출해도 한 번만 적용된다.
	•	각 프로젝트에서 따로 loguru 설정을 하지 않는다.
	•	로깅 설정은 이 패키지 하나만 사용한다.

⸻

5. 이 패키지는 단순함을 유지한다
	•	JSON 로그 안 씀
	•	trace id 자동 삽입 안 함
	•	로그 회전 기본 제공 안 함
	•	복잡한 설정 파일 안 씀

⸻

6. 사용 패턴 요약

# 엔트리포인트
setup_logging()

# 모든 모듈
logger.info(...)


⸻

한 문장으로 요약하면:

setup_logging() 한 번, logger는 어디서든.

⸻

이 정도만 README에 써도
사용법 전달에는 충분히 명확하고 깔끔해.
krx-hj3415 2.3.2
KRX300 code scraper
Requires Python: >=3.11
Keywords: example, demo

# krx-hj3415

이 프로젝트는 유니버스(현재: krx300)를 수집 → DB의 이전 latest와 diff → latest(+선택 snapshot) 저장 → (옵션) removed 종목을 nfs에서 삭제까지 수행합니다.

설치 후 실행

### 도움말
krx --help
krx sync --help

#### 기본 실행 (diff 계산 + latest 저장)

krx sync

#### removed 종목을 nfs(latest/snapshots)에서 실제 삭제까지 적용

krx sync --apply

#### snapshot 저장 끄기

krx sync --no-snapshot

#### 유효한 엑셀 URL 탐색 범위 조정 (기본 15일)

krx sync --max-days 30

#### DB 접속 설정 (환경변수)

db2 패키지 설정을 그대로 사용합니다. 예:

export DB2_MONGO_URI="mongodb://192.168.100.172:27017"
export DB2_NFS_DB_NAME="nfs"

##### (선택) TTL 등 db2 쪽에 있으면 같이 설정
export DB2_MONGO_SNAPSHOT_TTL_DAYS="730"


⸻

### 스케줄러(크론) 등록 예시

.. - 실제 경로

#### 1) 매일 새벽 4시 실행 (snapshot 저장, apply 없음)

0 4 * * * cd ../krx-hj3415 && ../krx sync >> ../logs/krx_sync.log 2>&1

#### 2) 매주 월요일 새벽 4시 실행 + removed 적용(–apply)

주의: --apply는 nfs 데이터 삭제가 실제로 일어납니다.

0 4 * * 1 cd ../krx-hj3415 && ../krx sync --apply >> ../krx_sync_apply.log 2>&1

#### 크론에서 환경변수 주입 예시

크론은 쉘 환경을 그대로 안 가져오는 경우가 많아서, 명령 앞에 붙이는 방식이 안전합니다.

0 4 * * * DB2_MONGO_URI="mongodb://192.168.100.172:27017" DB2_NFS_DB_NAME="nfs" cd /Users/hyungjin/Desktop/backend/krx-hj3415 && /Users/hyungjin/Desktop/backend/.venv/bin/krx sync >> /Users/hyungjin/Desktop/backend/logs/krx_sync.log 2>&1
fred-data-mcp 0.1.7
MCP server for Federal Reserve Economic Data (FRED)
Requires Python: >=3.10

# FRED MCP Server

An MCP server for the Federal Reserve Economic Data (FRED) API.

## Features

- Search for economic data series.
- Retrieve data points for series.
- Explore Categories, Releases, Sources, and Tags.
- Pagination support for large datasets.
- Option to save data as JSON files.

## Configuration

Set the `FRED_API_KEY` environment variable to your FRED API key.

## Usage

Run with `uvx` (if published):
```bash
uvx fred-data-mcp
```

### Installation from PyPI

Once published, you can install and run directly:
```bash
pip install fred-data-mcp
# or
uvx fred-data-mcp
```


## Claude Desktop Configuration

To use this server with the Claude Desktop app, add the following to your `claude_desktop_config.json`:

### Published Package (Recommended)
If you have published the package to PyPI, you can key off the package name directly:
```json
{
  "mcpServers": {
    "fred": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fred-data-mcp"
      ],
      "env": {
        "FRED_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}
```

### Local Development
If you are running from the source code repository:
```json
{
  "mcpServers": {
    "fred": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "/absolute/path/to/fred-mcp",
        "fred-data-mcp"
      ],
      "env": {
        "FRED_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}
```

## Development

### Running the MCP Inspector
To test the server locally with the MCP Inspector:

**Windows (PowerShell):**
```powershell
$env:FRED_API_KEY = "your_api_key_here"
.\run-inspector.ps1
```

**Bash:**
```bash
export FRED_API_KEY="your_api_key_here"
./run-inspector.sh
```

Alternatively, run the command directly:
```bash
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run fred-data-mcp

## Publication

### Publishing to PyPI
A helper script `publish.ps1` is provided to automate version bumping and publication.

**Requirements:**
- `uv` installed.
- PyPI credentials configured (e.g., via `~/.pypirc` or environment variables `TWINE_USERNAME` and `TWINE_PASSWORD`).


**Usage (Windows PowerShell):**
```powershell
# Bump patch version and publish
.\publish.ps1 patch
```

**Usage (Bash):**
```bash
# Bump patch version and publish
./publish.sh patch
```

To test the build process without uploading, use the `-DryRun` (PS) or `--dry-run` (Bash) flag:
```powershell
.\publish.ps1 patch -DryRun
# or
./publish.sh patch --dry-run
```