semvec/pypi-packages huggingface dataset:
harmony-midi-token 1.1.0
The Brand New Midi Tokenizer based on Music21
License: MIT
Requires Python: >=3.11

# HarmonyMIDIToken

> The brand-new MIDI tokenizer based on music21 — designed around Future Bounce workflows and harmonic structure.
> 

![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/harmony-midi-token.svg)

![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.11%2B-blue.svg)

![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)

**HarmonyMIDIToken**은 MIDI 토크나이저로, **pitch에 따른 악기(Instrument) 구분이 완료된 Future Bounce MIDI**를 화성학적으로 표현 가능한 JSON과 LSTM을 위한 타임스텝 시퀀스로 직렬화/역직렬화하는 것을 목표로 합니다.
패키지는 PyPI에 `harmony-midi-token` 이름으로 공개되어 있으며, Python 3.11 이상을 요구합니다. ([PyPI](https://pypi.org/project/harmony-midi-token/))

---

## ✨ Key Features

- **music21 기반 파이프라인**: MIDI → 토큰 / 토큰 → MIDI 왕복을 클래식한 음악 정보 구조 위에서 수행
- **모델 친화적 형식**: 생성 모델 학습에 바로 투입 가능한 정수 시퀀스/사전 포맷 제공
- **양방향 변환 보장**: 토큰에서 MIDI로 되돌릴 수 있도록 가역성(reversibility)을 중시한 규칙 설계

---

## 📦 Installation

```bash
pip install harmony-midi-token
# Requires Python 3.11+

```

> 참고: 프로젝트의 라이선스는 MIT이며, 리포지토리는 GitHub에서 공개되어 있습니다.
> 

---

## 🚀 Quick Start

- 아래 예시 코드를 참고하여 사용해 주세요.

```python
from HarmonyMIDIToken import HarmonyMIDIToken

MIDI = HarmonyMIDIToken()
MIDI.set_midi("examples/future_bounce.mid")

MIDI.to_midi() # Music21 Score 객체를 리턴
MIDI.to_json() # JSON 형식의 문자열 리턴

MIDI.token_id # 정수 Timestep 시퀀스 토큰
MIDI.set_id([[90, 1, 60, 3, 1, 50, 1]]) # 토큰을 객체로 변환
```

---

## 🤝 Contributing

이슈/PR 환영합니다!

버그 리포트 시 **OS, Python 버전(3.11+), 패키지 버전(예: 1.0.3), 최소 재현 코드**를 포함해 주세요.

PR 작성 시 **어떤 부분을 수정**하였는지, **수정 목적**(예: 몇번 이슈의 버그 수정)를 포함해 주세요

ISLAND 멤버라면, PR 할 필요없이 커밋해도 상관 없으나, 버그나 추가해야 할 사항이 있다면 꼭 이슈를 작성해주세요

---

## 🙏 Acknowledgements

- **music21**
- pychord
etl-amigo-lib 1.0.0
Biblioteca Pyspark do Amigo
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# 🚀 PySpark Starter

## Pré-requisitos

 1. ter o python Python 3.9 ou superior:

 2. Java (OpenJDK 11 ou 17). No Ubuntu/WSL:

 ```bash
 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y openjdk-17-jdk
 ```

## Rodar local
```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```


## Rodar em cluster
Instalando o docker-compose:

```bash
sudo apt  install docker-compose
```

Subindo o cluster:

```bash
docker-compose up -d
```

Ou para recriar o compose:

```bash
docker compose up -d --force-recreate
```

Para baixar o compose:

```bash
docker compose down
```

Chamar o spark via submit:

```bash
spark-submit --master local[*] ler_postgres.py
```

Ou Chamar o spark via python:

```bash
python ler_postgres.py 
```
filedarshan 0.1.0
A CLI tool to summarize files and folders using AI
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# AI File Summarizer

`filedarshan` is a simple command-line tool to **summarize files and folders using AI**. It scans a file or directory, extracts metadata, and provides a human-readable summary using AI models like **Gemini**.

---

## 🔹 Features

- Summarizes **files** (CSV, TXT, JSON, Python scripts, etc.)  
- Analyzes **folders** and shows file counts by type  
- Optional **AI-powered summary** for better understanding  
- Simple CLI interface  

---

## 🔹 Installation

```bash
pip install filedarshan

```

## 🔹 Usage

Summarize a single file
ai-file-summarizer ./data.csv

Summarize a folder
ai-file-summarizer ./my_project_folder



## 🔹 Example Output


📊 Metadata:
{
  "name": "data.csv",
  "size_kb": 512,
  "type": "text/csv",
  "columns": ["id", "name", "age", "salary"],
  "rows_estimate": 10000
}

🤖 AI Summary:
The file `data.csv` contains 10,000 records with 4 columns (`id`, `name`, `age`, `salary`).
It appears to be a dataset for employee or user information.