semvec/pypi-packages huggingface dataset:
YouTube-API-WEB 0.1.2
YouTube API WEB
Requires Python: >=3.10



# YOUTUBE API
YouTube Web API 

## Authors
- [@Deno9099(WNE9838) - Nguyễn Văn Vinh](https://pypi.org/user/deno9099/)

##
[![YouTube](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/b8/YouTube_Logo_2017.svg)](https://www.youtube.com/@wne9838)


## Chức năng
- Subcribe,Comment,Like,Dislike kênh youtube khác với cookies và requests
- Phù hợp cho những người làm tool
## Cách Sử Dụng
video Hướng dẫn : [![YouTube](https://img.shields.io/badge/YouTube-FF0000?style=for-the-badge&logo=youtube&logoColor=white)](https://www.youtube.com/watch?v=qILinb2JDOI)
```python
import youtube_web_api
youtube_web_api.YouTube_Api(cookies,x_browser_validation,x_client_data,x_goog_visitor_id,user_agent)
```
- Cookies : là cookies trong tài khoản youtube của bạn đây là tham số cố định
- Ngoài cookies thì các tham số khác không cần truyền coi như mặc định
## Lưu Ý
- Youtube của tài khoản lấy cookies phải để Tiếng Anh(EN)
- Nếu không chạy được thì nên truyền lại các tham số còn lại đó vì tham số mặc định có thể quá cũ hoặc bị lỗi
## Hỗ trợ
Vui lòng liên hệ qua email [vinhytb3010@gmail.com]()(mailto:vinhytb3010@gmail.com) hoặc hỗ trợ qua các nền tảng của tác giả trực thuộc.
## 🔗 Links
[![YouTube](https://img.shields.io/badge/YouTube-FF0000?style=for-the-badge&logo=youtube&logoColor=white)](https://www.youtube.com/@wne9838)
[![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-181717?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white)](https://github.com/deno4908)
rft1d 0.2.5
'One-Dimensional Random Field Theory
Requires Python: >=3.7
Keywords: statistics, probability, hypothesis testing, functional data analysis, time series analysis, continuum data analysis

[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-FFD43B?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=blue)](https://www.python.org)
[![Numpy](https://img.shields.io/badge/Numpy-777BB4?style=for-the-badge&logo=numpy&logoColor=white)](https://numpy.org)
[![Scipy](https://img.shields.io/badge/SciPy-654FF0?style=for-the-badge&logo=SciPy&logoColor=white)](https://scipy.org)
[![License: GPL v3](https://img.shields.io/badge/License-GPLv3-blue.svg)](https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0)
![version](https://img.shields.io/badge/version-0.2.5-blue)
![downloads](https://static.pepy.tech/badge/rft1d/month)

rft1d
=====

One-Dimensional <b>Random Field Theory</b> in Python.

<b>rft1d</b> is a Python package for exploring and validating Random Field Theory (RFT)
expectations regarding upcrossings in univariate and multivariate 1D continua.
These expectations can be used to make statistical inferences regarding signals
observed in experimentally measured 1D continua including scalar and vector time series.


<b>Please cite:</b>

Pataky TC (2016) RFT1D: Smooth One-Dimensional Random Field Upcrossing Probabilities in Python.
<b>Journal of Statistical Software</b> 71(7): 1-22. https://doi.org/10.18637/jss.v071.i07

Documentation is available at:
[www.spm1d.org/rft1d](http://spm1d.org/rft1d)

Issues
------

Please report software bugs or other problems by searching existing issues or creating a new issue [here](https://github.com/0todd0000/rft1d/issues).