semvec/pypi-packages huggingface dataset:
ai-space 0.0.1
A collection of agents for AI-related tasks.
Requires Python: <4.0,>=3.10

# ai-space

A collection of agents designed for various AI-related tasks and simulations.

## Installation

```bash
poetry add space-agents
```

## Usage

```python
# Example usage will go here
```

## Contributing

Contributions are welcome! Please see the [contributing guidelines](CONTRIBUTING.md) for more details.

## License

This project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.
space-agents 0.0.1
A collection of agents for space-related tasks.
Requires Python: <4.0,>=3.10

# space-agents

A collection of agents designed for various space-related tasks and simulations.

## Installation

```bash
poetry add space-agents
```

## Usage

```python
# Example usage will go here
```

## Contributing

Contributions are welcome! Please see the [contributing guidelines](CONTRIBUTING.md) for more details.

## License

This project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.
ImtiazAnalysis 0.1.0
An automated library for comprehensive data preprocessing and Exploratory Data Analysis (EDA).
Requires Python: >=3.6

# ImtiazAnalysis

**ImtiazAnalysis** is a powerful, automated Python library that streamlines the data analysis and preprocessing workflow. With a single function call, it performs data cleaning, imputation, outlier handling, feature engineering (encoding), and scaling, making your data ready for machine learning models instantly.

## Installation

```bash
pip install ImtiazAnalysis
sangfroid 0.3.0
Parses Synfig files
Requires Python: >=3.8
Keywords: synfig, synfigstudio, animation

Sangfroid is a Python library to read [Synfig](https://synfig.org) documents, in the .sif, .sifz, and .sfg formats. It isn't ready for general use yet.

The current version is [0.1 *liverpool*](https://gitlab.com/marnanel/sangfroid/-/milestones/1). There may be improvements in development, which happens [on gitlab](https://gitlab.com/marnanel/sangfroid). There's also [a github mirror](https://github.com/marnanel/sangfroid), updated irregularly.

The [main place to find documentation](https://sangfroid.readthedocs.io/) is on RTD, or equivalently in the docs/ directory of this distribution.

# How to install

Short answer:

* `pip install .` (That's a full stop at the end.)

Long answer:

* `git clone https://gitlab.com/marnanel/sangfroid.git`
* `cd sangfroid`
* `python3 -m venv venv`
* `. venv/bin/activate`
* `python -m pip install .`

# Get involved

* Drop by on [our Discord server](https://discord.gg/2eAHdQTUyb).
* [Raise issues](https://gitlab.com/marnanel/sangfroid/-/issues/). We like issues.
* Post questions and suggestions on [Synfig's own forums](https://forums.synfig.org/), using the tag `#sangfroid`.
equal-logger 2.0.0
A logging library for internal usage.
Requires Python: >=3.8

# Como funciona o equal-logger
- O equal-logger é uma biblioteca que facilita o registro de logs em projetos na Azure e GCP. 
- Ele cria uma conexão com o storage da cloud e fica responsável por armazenar as mensagens de log em formato parquet, seguindo uma hierarquia de pastas.
- O usuário só precisa importar o módulo, criar uma instância do Logger, registrar as mensagens de log e salvar. Todos os meta-dados necessários são coletados automaticamente.

# Como instalar o equal-logger
Execute os comando abaixo para atualizar o repositório de bibliotecas e baixar a versão mais recente do equal-logger:
```
py -m pip install --upgrade pip
pip install equal-logger
```

# Como preparar o ambiente antes de utilizar
1. [Como configurar a biblioteca com Google Cloud Storage](https://app.clickup.com/9007027078/v/dc/8cdrmw6-15633/8cdrmw6-16233)
2. [Como configurar a biblioteca com Azure ADLS](https://app.clickup.com/9007027078/v/dc/8cdrmw6-15633/8cdrmw6-16213)

# Como incluir nos códigos

Comece importando o módulo:
```python
from equal_logger import Logger
```

Após importar o módulo, crie uma instância do Logger:
```python
logger = Logger(
    cloud="GCP",  # a cloud que está sendo utilizada ("GCP" ou "AZURE").
    project="evo-operacoes",  # nome do projeto, exatamente como no nome do bucket/container.
    script_name="wehelp_engaging_probability.py",  # nome do script que está rodando.
    data_source="WEHELP",  # nome da fonte de dados que está sendo extraída/transformada ou qualquer outro rótulo. (exemplo "META ADS").
    credentials="credentials.json",  # caminho para o arquivo de credenciais.
)
```

Agora você pode utilizar o logger para registrar mensagens de log:
```python
logger.success("titulo 1", "descricao 1") # use para registrar mensagens de sucesso.
logger.info("titulo 1", "descricao 1") # use para registrar mensagens de informação.
logger.error("titulo 1", "descricao 1") # use para registrar mensagens de erro.
```

Por fim, finalize o logger. Este comando grava no storage os logs registrados, use-o somente uma vez ao final do script:
```python
logger.save()
```

Exemplo de uso:
```python
from equal_logger import Logger

logger = Logger(
    cloud="GCP",  
    project="evo-operacoes", 
    script_name="wehelp_engaging_probability.py",  
    data_source="WEHELP", 
    credentials="credentials.json", 
)

# executando as requisições e salvando no GCS
for retentativa in range(QUANTIDADE_DE_RETENTATIVAS):

    try:
        data = request_from_wehelp(endpoint)
        save_to_gcs(json.dumps(data))
        logger.log_success('dim_clientes', 'Extraído com sucesso!')
        break

    except Exception as e:
        logger.log_info('dim_clientes', f'RETRY: {retentativa} \n {e}')
        time.sleep(5)

else:
    logger.log_error('dim_clientes', f'Tentativas esgotadas! \n {e}')


logger.log_save()
```