semvec/pypi-packages huggingface dataset:
py-debugs 1.0.2
This is the simplest module for logging functions.
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# py-debugs
Debug utils for Python

## Install
    pip install py-debugs

## Using
    import py_debug as d
    import logging  # optional

    logging.basicConfig(
        level=logging.DEBUG,
        format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
        datefmt='%H:%M:%S',
        stream=sys.stdout,
        force=True  # Override any existing configuration
    )
    
    @d.log_call_counter(mute_after=1, log_every=100)
    def counter(i):
        pass
    
    
    if __name__ == '__main__':
        for i in range(10000):
            counter(i)
        print(d.get_call_count(counter))

# See also

For more usage examples, see the "examples" catalog.
meetliveinfo 1.0.3
Python client for Splash Meet Manager Live Info Server (HTTP/UDP)
License: MIT
Requires Python: >=3.11
Keywords: swimming, meet-manager, live-results, sports, timing

# Meet Live Info

Python HTTP-клиент для **Live Info Server** из  
**Splash Meet Manager**.

Библиотека предоставляет типизированный и удобный доступ к официальному
HTTP JSON API Meet Manager без UDP, подписок и фоновых серверов.

Подходит для:
- live-табло
- веб-клиентов
- аналитики соревнований
- экспорта результатов
- интеграций с внешними сервисами

---

## Возможности

- Чистый **HTTP-клиент**
- Полная типизация ответов через **pydantic**
- Поддержка всех динамических HTTP эндпоинтов Live Info Server
- Корректная работа с языками (`Accept-Language`, `language=`)
- Простая интеграция в backend и скрипты
- Python **3.11+**

---

## Требования

- Python **>= 3.11**
- Splash Meet Manager с включённым **Live Info Server (HTTP)**

Зависимости:
- `requests`
- `pydantic`

---

## Установка

```bash
pip install meetliveinfo
````

или

```bash
poetry add meetliveinfo
```

---

## Быстрый старт

```python
from meetliveinfo import HTTPClient

client = HTTPClient("http://localhost:3001")

events = client.events()
for event in events:
    print(event.id, event.status)
```

---

## Работа с языком

Язык данных зависит от:

* HTTP-заголовка `Accept-Language`
* или query-параметра `language`

```python
client = HTTPClient(
    "http://localhost:3001",
    language="us"
)
```

* `us` → английские имена
* любой другой язык → локализованные данные

---

## Поддерживаемые HTTP эндпоинты

### Общие данные

* `/globals`
* `/agegroups`
* `/clubs`
* `/athletes`
* `/events`
* `/events/bysession`
* `/events/bystroke`
* `/events/timing`

### Заплывы и результаты

* `/heats/{event}/{heat}`
* `/heats/byid/{heatid}`
* `/heats/ares/{event}/{round}/{heat}`
* `/results/{event}`

### Медали и очки

* `/medals`
* `/medals/{event}`
* `/pointscores`
* `/pointscores/{id}`

### Рекорды

* `/records`
* `/records/{id}`
* `/records/{id}/all`
* `/records/byevent/{event}`

### Подсчёт очков

* `/time2Points`
* `/time2Points/handicap`
* `/time2Points/master`

---

## Коды и справочники

### Gender

* `1` — Men
* `2` — Women
* `3` — Mixed

### Stroke

* `1` — Freestyle
* `2` — Backstroke
* `3` — Breaststroke
* `4` — Fly
* `5` — Medley

### Status

* `1` — Entries
* `2` — Seeded
* `3` — Running
* `4` — Unofficial
* `5` — Official

---

## Архитектура

* Один HTTPClient
* Синхронные запросы
* Без фоновых процессов
* Без UDP
* Без side-effects

Библиотека безопасна для использования в:

* FastAPI
* Django
* Celery
* CLI-скриптах

---

## Статус проекта

* Активная разработка
* API может расширяться до версии `1.0.0`

---

## Лицензия

MIT

---

## Автор

LordCode /  Dybfuo
📧 [9999269010dddd@gmail.com](mailto:9999269010dddd@gmail.com)
markmap-export 0.2.1
Export Markmap mind maps to high-resolution PNG images
License: MIT
Requires Python: >=3.9
Keywords: export, markmap, mindmap, png, screenshot

# markmap-export

Export [Markmap](https://markmap.js.org/) mind maps to high-resolution PNG.

## Install

```bash
uv tool install markmap-export
markmap-export --install-browser
```

## CLI

```bash
markmap-export mindmap.html
markmap-export mindmap.html -o output.png -s 2
```

## Library

```python
from markmap_export import export_png, export_bytes

export_png("mindmap.html")
png_data = export_bytes("mindmap.html", scale=2)
```

## License

MIT
topsis-sayyam-102303147 0.1.0
A command-line Python package implementing the TOPSIS method for multi-criteria decision making.
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# topsis-sayyam-102303147

## TOPSIS Implementation in Python

This package provides a Python implementation of the TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method for multi-criteria decision making.

It offers a command-line interface (CLI) to evaluate and rank alternatives based on weighted criteria and their positive or negative impacts.

---

## What is TOPSIS?

TOPSIS is a multi-criteria decision-making technique that ranks alternatives based on their relative closeness to the ideal best and ideal worst solutions.

The alternative with the highest TOPSIS score is considered the best choice.

---

## Features

- Command-line based implementation
- Accepts CSV input files
- Supports user-defined weights and impacts
- Generates TOPSIS score and rank for each alternative
- Robust input validation and error handling

---

## User Manual

### Installation
```bash
pip install topsis-sayyam-102303147