semvec/pypi-packages huggingface dataset:
vitriolic 4.8.0
A suite of packages for the Django framework to provide integrated Content Management and Sports Administration functionality for sporting associations.
Requires Python: <3.15,>=3.11

# vitriolic

[![PyPi Version](https://img.shields.io/pypi/v/vitriolic.svg)](https://pypi.python.org/pypi/vitriolic)

This project unifies the various subprojects Touch Technology has created over the years that were intended to be
reusable in isolation, but in practice never stood alone for long. The maintenance burden has become too great.

## Origin of the name

I decided to do this on Tuesday 8th November, US Election day 2016. The [wiktionary word of the day] was `vitriolic`
which, given the nature of Donald Trump's campaign to become American President, it seemed like a pretty good fit.

~~As at time of authoring this document I have no idea if he'll win the election.~~

This project will now forever remind me of the day that America shat the bed.

## Supported Django versions

The aim is to only support LTS versions of Django. I don't work on this project all the time, so I need it to be as
stable as possible for as long as possible.

As of this release, we target and test against:
- Django 4.2 and 5.2 (LTS releases) with Python 3.11, 3.12, and 3.13
- Django 5.2 (latest patch releases) with Python 3.14 (when available)
- Django 6.0 with Python 3.12, 3.13, and 3.14 (when available)

**Note**: Testing dimensions for Python 3.14 are configured but will be skipped if the version
is not yet available (`skip_missing_interpreters = true` in tox.ini).

[wiktionary word of the day]: https://en.wiktionary.org/wiki/Wiktionary:Word_of_the_day
dingtalk-app-accesstoken-refresh 0.1.0
DingTalk App AccessToken Refresh Tool
Requires Python: >=3.12

# dingtalk-app-accesstoken-refresh

钉钉应用 AccessToken 刷新工具

## 基本逻辑

1. 通过 HTTP 请求获取指定应用的 AccessToken
2. 获取到的 AccessToken 存储到本地文件
3. 在获取 AccessToken 时，先从本地文件获取，如果过期则重新获取

## 安装

```bash
pip install dingtalk-app-accesstoken-refresh
```

## 依赖库

- TinyDB 作为本地存储库

## 使用方法

```python
from dingtalk_app_accesstoken_refresh import (
    CacheSource,
    DingTalkAppAccessTokenRefreshClient,
)

client = DingTalkAppAccessTokenRefreshClient()
client.enable_local_cache('cache.json')
with client.get_access_token(
    client_id='<client_id>',
    client_secret='<client_secret>',
    cache_source=CacheSource.LOCAL,
) as access_token:
    print(access_token)
```
mas-algo-cli 0.2.1
CLI tool for managing MAS hosting platform algorithm services
Requires Python: ==3.9.*

# mas-algo-cli

华为云盘古大模型服务算法包开发和打包 CLI 工具。

## 要求

- Python 3.9（算法包环境使用 Python 3.9）

## 安装和使用

```bash
mkdir my-workspace && cd my-workspace

# 1. 创建并激活虚拟环境
uv venv --python 3.9                     # 或 python3.9 -m venv .venv
source .venv/bin/activate                 # Windows: .venv\Scripts\activate

# 2. 安装 CLI
uv pip install mas-algo-cli              # 或 pip install mas-algo-cli

# 3. 安装托管环境常用依赖（numpy, pandas, scikit-learn, requests 等）
algo install-deps

# 4. 创建项目
algo new my_algo

# 5. 开发和运行
cd my_algo
cp .env.example .env
algo run
```

所有命令都在同一个虚拟环境中运行，无需为每个项目单独创建环境。

目录结构如下：

```
my-workspace/
├── .venv/          # 虚拟环境（CLI + 所有算法项目共用）
├── my_algo_1/      # 算法项目 1（algo new 创建）
├── my_algo_2/      # 算法项目 2
└── ...
```

## 命令

### 创建新项目

```bash
algo new my_algo
```

模板选项：
- `basic` - 最小服务骨架
- `predict` - 预测/ML（使用 pandas）
- `cv` - 计算机视觉（使用 OpenCV）

`algo new` 会自动：
1. 创建项目目录和文件
2. 安装 `rest-stubs` 包（提供 IDE 支持）
3. 安装模板所需依赖（如 pandas、opencv-python 等）

### 安装托管环境依赖

```bash
algo install-deps
```

一键安装托管环境中的常用包（numpy, pandas, scipy, scikit-learn, requests, flask, opencv-python, pillow 等），方便本地开发和测试。

### 本地运行

```bash
cd my_algo
cp .env.example .env
# 编辑 .env 设置 MODEL_URL

algo run
```

### 调试

1. 生成 VS Code 调试配置：
   ```bash
   algo debug
   ```

2. 以调试模式运行：
   ```bash
   algo run --debug
   ```

3. 在 VS Code 中附加调试器：
   - 打开项目文件夹
   - 按 `Cmd+Shift+D` 打开调试面板
   - 选择 **"Attach to Algo Service"**
   - 按 `F5`

4. 在 `main.py` 中设置断点，然后发送请求：
   ```bash
   curl -X POST http://localhost:8080/ -H "Content-Type: application/json" -d '{"value": "test"}'
   ```

### 打包部署

```bash
algo pack
```

生成 `.tar.gz` 文件用于上传。

## 项目结构

```
my_algo/
├── main.py           # AlgoProcessor 类（必需）
├── requirements.txt  # 基础镜像中未包含的依赖
├── dependency/       # 离线 .whl 包
├── lib/              # .so 动态库（可选）
└── .env              # 环境变量
```

## 基础镜像依赖

托管环境已预装约 150 个包，下面的包**不需要**准备离线包：

| 类别 | 包 |
|------|-----|
| 核心库 | numpy 1.26.4, pandas 2.1.2, scipy 1.11.2 |
| 机器学习 | scikit-learn 1.0.2, xgboost 1.6.2, lightgbm 3.3.5 |
| 深度学习 | tensorflow 2.16.1, keras 3.9.0, torch 1.13.1 |
| 图像处理 | opencv-python 4.7.0.72, pillow 11.2.1 |
| 网络框架 | flask 3.0.0, requests 2.32.0, aiohttp 3.12.11 |
| 分布式 | ray 2.46.0 |

## 添加依赖

对于基础镜像中未包含的包：

1. 下载 `.whl` 文件
2. 放入 `dependency/` 目录
3. 在 `requirements.txt` 中添加：
   ```
   dependency/your-package-1.0.0-py3-none-any.whl
   ```