semvec/pypi-packages huggingface dataset:
ai-validator 0.1.4
Python SDK for AI-powered document validation and text extraction
Requires Python: >=3.7

# AI Validator

Python SDK for AI-powered document validation and text extraction.

## Installation
```bash
pip install ai-validator
```

## Quick Start
```python
from aiValidator import Validator

# Initialize
validator = Validator(
    apiKey="sk_test_your_api_key",
    productId="pId"
)

# Extract text (user already has publicUrl from their S3/storage)
result = validator.extractText(
    publicUrl="https://your-bucket.s3.amazonaws.com/document.pdf",
    fc="identityProof",
    fid="F123",
    uid="U456"
)

print(f"Status: {result['status']}")
print(f"Queue: {result['payload']['queueName']}")
```

## Features

- Text extraction from documents
- Face validation
- Combined validation
- Webhook support for async results

## Configuration

### Development (default)
```python
validator = Validator(
    apiKey="sk_test_...",
    productId="pId"
)
# Uses: http://127.0.0.1:5002
```

### Production
```python
validator = Validator(
    apiKey="sk_prod_...",
    productId="pId",
    environment="production"
)
# Uses: https://api.yourproduction.com
```

### Custom URL
```python
validator = Validator(
    apiKey="sk_test_...",
    productId="pId",
    baseUrl="http://your-custom-domain.com"
)
```
dbt-hologres 1.9.2rc1
The hologres adapter plugin for dbt
Requires Python: >=3.9.0
Keywords: MaxCompute, adapter, adapters, aliyun, database, dbt, dbt Cloud, dbt Core, dbt Labs, dbt-core, elt, hologres

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/dbt-labs/dbt/ec7dee39f793aa4f7dd3dae37282cc87664813e4/etc/dbt-logo-full.svg" alt="dbt logo" width="500"/>
</p>
<p align="center">
  <a href="https://github.com/dbt-labs/dbt-core/actions/workflows/main.yml">
    <img src="https://github.com/dbt-labs/dbt-core/actions/workflows/main.yml/badge.svg?event=push" alt="CI Badge"/>
  </a>
</p>

**[dbt](https://www.getdbt.com/)** enables data analysts and engineers to transform their data using the same practices that software engineers use to build applications.

dbt is the T in ELT. Organize, cleanse, denormalize, filter, rename, and pre-aggregate the raw data in your warehouse so that it's ready for analysis.

## dbt-hologres

The `dbt-hologres` package contains all of the code enabling dbt to work with a Hologres database.

## Getting started

- [Install dbt](https://docs.getdbt.com/docs/installation)
- Read the [introduction](https://docs.getdbt.com/docs/introduction/) and [viewpoint](https://docs.getdbt.com/docs/about/viewpoint/)

## Join the dbt Community

- Be part of the conversation in the [dbt Community Slack](http://community.getdbt.com/)
- Read more on the [dbt Community Discourse](https://discourse.getdbt.com)

## Reporting bugs and contributing code

- Want to report a bug or request a feature? Let us know on [Slack](http://community.getdbt.com/), or open [an issue](https://github.com/dbt-labs/dbt-postgres/issues/new)
- Want to help us build dbt? Check out the [Contributing Guide](https://github.com/dbt-labs/dbt-postgres/blob/main/CONTRIBUTING.md)

## Code of Conduct

Everyone interacting in the dbt project's codebases, issue trackers, chat rooms, and mailing lists is expected to follow the [dbt Code of Conduct](https://community.getdbt.com/code-of-conduct).
mtuci-private-api 0.1.2
Library for reaching MTUCI site from code
Requires Python: >=3.12

![Tests](https://github.com/MisterEblan/mtuci_private_api/actions/workflows/tests.yaml/badge.svg)
![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.12+-blue.svg)
![License: GPL v3](https://img.shields.io/badge/License-GPLv3-blue.svg)

# MTUCI Private API

Данная библиотека позволяет работать с ЛК МТУСИ из кода Python.<br>
Она работает **асинхронно**, т.к. запросы долгие в силу специфики имитации действий браузера.

> [!IMPORTANT]
> Библиотека работает с функционалом **студентов**.
> У меня нет возможности реализовать функционал старост или преподавателей, т.к. не располагаю такими аккаунтами.

# Возможности

- **Аутентификация**
- **Информация о пользователе**
- **Посещаемость**. Получение актуальной посещаемости по предметам.
- **Расписание**. Расписание предметов можно получить на определённую дату.

## Типизация

Вся библиотека типизировано настолько, насколько возможно, чтобы ей было комфортно пользоваться.

# Архитектура

Библиотека имеет несколько основных модулей:
- `auth` для аутентификации.
- `user` для получения информации о пользователе.
- `attendance` для получения информации о посещаемости.
- `schedule` для получения информации о расписании.
- `models` для моделей данных.
- `mtuci` - основные классы-оркестраторы.

В каждом из модулей (кроме `models`) всё делится на:
- Фабрики запросов.
- Парсеры.
- Сервис.

# Быстрый старт

Для старта Вам понадобится только логин и пароль от Вашего аккаунта ЛК.

```Python
import asyncio
from datetime import datetime
from src.mtuci_private_api import Mtuci

async def main():
    async with Mtuci(
        login="ваш_логин",
        password="ваш_пароль"
) as mtuci:
        # Получение информации о пользователе
        user_info = await mtuci.get_user_info()
        print(f"Студент: {user_info.name}")
        print(f"Группа: {user_info.group}")
        
        # Получение посещаемости
        attendance = await mtuci.get_attendace()
        for subject in attendance:
            print(f"{subject.subject_name}: {subject.attendance_percentage}%")
        
        # Получение расписания
        schedule = await mtuci.get_schedule(datetime(2025, 11, 21))
        for lesson in schedule.lessons:
            print(f"{lesson.start_time}: {lesson.name}")

asyncio.run(main())
```

## Настройка логирования

Библиотека ищет в корне файл `logging_config.yaml` с настройкой логирования. Если не находит, то использует базовые настройки.

# Сложности с аутентификацией

В проекте есть две версии аутентификации. По непонятной мне причине когда-то работает первая, а когда-то - вторая.<br>
В силу этого, был создан `AutoAuthService`, который проверяет сначала одну, а потом другую версию. Рекомендуется использовать именно его.

# Разработка

Если Вы хотите что-то поправить или внести новый функционал, то форкните репозиторий.<br>
Старайтесь соблюдать имеющуеся архитектуру и прибегайте к её изменению только в особых случаях.

В репозитории настроены Github Actions с тестами и линтингом, также приложен `.pre-commit-config.yaml` для локальных проверок перед коммитами.