semvec/pypi-packages huggingface dataset:
steamy-py 1.2.0
Asynchronous Python wrapper for the Steam Web API
License: MIT
Requires Python: >=3.13
Keywords: steam, steam-api, async, aiohttp, wrapper

# Installation

Package is available on [PyPi](https://pypi.org/project/steamy-py/), you could install it with:

```bash
pip install steamy-py
```

or

```bash
uv add steamy-py
```

# Authorization

Most methods require an API key, which can be obtained at https://steamcommunity.com/dev/apikey

Some APIs work with access tokens, if you have one you can provide it here, and it will be preferred over the webapi
key.

Here's how to get a store token:

1. Open https://store.steampowered.com/pointssummary/ajaxgetasyncconfig
2. Copy the value of webapi_token or simply paste the full JSON in

Here's how to get a community token:

1. Open https://steamcommunity.com/my/edit/info
2. Run the following script:

```js
JSON.parse(application_config.dataset.loyalty_webapi_token)
```

# Examples

In the `examples` directory, you can find examples of how to use the package.

Basic example:

```py
async with Steam(api_key="YOUR_API_KEY") as steam:
    friends = await steam.player.get_friends_list(steam_id=1234567890)
    print(friends)
```
git-hooks-1c 9.10.9
Git hooks utilities for 1C:Enterprise
License: MIT
Requires Python: >=3.10
Keywords: 1c, git, pre-commit, v8reader, v8unpack, gcomp

Набор утилит для перехватчиков (hooks) Git для работы с 1С
===

Что делает
---

При установке пакета в каталоге скриптов интерпретатора Python создаётся исполняемый файл *gh1c.exe*. Смотри список 
поддерживаемых команд в составе.

Требования
---

- Windows
- Python 3.7 и выше. Каталоги интерпретатора и скриптов Python должны быть прописаны в переменной окружения Path
- Пакеты virtualenv и virtualenvwrapper-win
- Пакет [parse-1c-build][1] с необходимыми настройками

Состав
---

- *install.py* — скрипт, создающий хуки в *.git/hooks* проекта. Запускается командой *install*.
- *uninstall.py* — скрипт, удаляющий хуки из *.git/hooks* проекта. Запускается командой *uninstall*.
- *pre-commit.sample* — образец hook-скрипта, запускающего *pre-commit-1c.bat*
- *pre_commit.py* — скрипт для разборки *epf*-, *erf*-, *ert*- и *md*-файлов с помощью пакета 
[parse-1c-build][1] в каталоги, которые затем добавляются в индекс и помещаются в git-репозиторий. Запускается командой 
*pre_commit*.

[1]: https://github.com/Cujoko/parse-1c-build
diff-1c 6.6.10
Diff utility for 1C:Enterprise
License: MIT
Requires Python: >=3.10
Keywords: 1c, diff, v8reader, v8unpack, gcomp

Утилита для сравнения *epf*-, *erf*-, *ert*- и *md*-файлов
===

Что делает
---

Файлы разбираются с помощью пакета [parse-1c-build][1] в каталоги, которые затем сравниваются указанной в аргументах 
командной строки утилитой сравнения. Поддерживаются AraxisMerge, ExamDiff, KDiff3, WinMerge.

При установке пакета в каталоге скриптов интерпретатора Python создаётся исполняемый файл *diff1c.exe*.

Требования
---

- Windows
- Python 3.7 и выше. Каталоги интерпретатора и скриптов Python должны быть прописаны в переменной окружения Path
- Пакет [parse-1c-build][1] с необходимыми настройками

[1]: https://github.com/Cujoko/parse-1c-build
parse-1c-build 5.15.10
Parse and build utilities for 1C:Enterprise
License: MIT
Requires Python: >=3.10
Keywords: 1c, parse, build, v8reader, v8unpack, gcomp

Утилита для разборки и сборки *epf*-, *erf*-, *ert*- и *md*-файлов
===

Что делает
---

При установке пакета в каталоге скриптов интерпретатора Python создаётся исполняемый файл *p1cb.exe*. Его можно 
запустить с командой *parse* для разборки *epf*- и *erf*-файлов с помощью [V8Reader][1] или [V8Unpack][2], *ert*- и 
*md*-файлов с помощью [GComp][3], или с командой *build* для сборки *epf*- и *erf*-файлов с помощью [V8Unpack][2], 
*ert*- и *md*-файлов с помощью [GComp][3].

Пути к сервисной информационной базе, *V8Reader.epf*, *v8unpack.exe* и GComp указываются в файле настроек 
*settings.yaml*, который сначала ищется в текущем каталоге, затем в каталоге данных приложения пользователя 
(в Windows 10 каталог *C:\Users\\<Пользователь>\AppData\Roaming\util-1c\parse-1c-build\>*), а затем в общем каталоге 
данных приложения (в Windows 10 каталог *C:\ProgramData\util-1c\parse-1c-build\>*). Если путь к платформе 
1С:Предприятие 8 в файле настроек не указан, то он ищется автоматически.

Требования
---

- Windows
- Python 3.10 и выше. Каталоги интерпретатора и скриптов Python должны быть прописаны в переменной окружения Path
- Для работы с *epf*- и *erf*-файлами:
  - Платформа 1С:Предприятие 8.3, сервисная информационная база (в которой будет запускаться *V8Reader.epf*) и 
  [V8Reader][1]
  - [V8Unpack][2]
- Для работы *ert*- и *md*-файлами:
  - [GComp][3]

Установка
---

```cmd
pipx install parse-1c-build
```

[1]: https://github.com/xDrivenDevelopment/v8Reader
[2]: https://github.com/e8tools/v8unpack
[3]: http://1c.alterplast.ru/gcomp/
octopi 1.4.0
Model architecture exploration for cryoET particle picking
License: MIT
Requires Python: >=3.9

# OCTOPI 🐙🐙🐙

[![License](https://img.shields.io/pypi/l/octopi.svg?color=green)](https://github.com/chanzuckerberg/octopi/raw/main/LICENSE)
[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/octopi.svg?color=green)](https://pypi.org/project/octopi)
[![Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/octopi.svg?color=green)](https://www.python.org/)

**O**bject dete**CT**ion **O**f **P**rote**I**ns. A deep learning framework for Cryo-ET 3D particle picking with autonomous model exploration capabilities.

## 🚀 Introduction

octopi addresses a critical bottleneck in cryo-electron tomography (cryo-ET) research: the efficient identification and extraction of proteins within complex cellular environments. As advances in cryo-ET enable the collection of thousands of tomograms, the need for automated, accurate particle picking has become increasingly urgent.

Our deep learning-based pipeline streamlines the training and execution of 3D autoencoder models specifically designed for cryo-ET particle picking. Built on [copick](https://github.com/copick/copick), a storage-agnostic API, octopi seamlessly accesses tomograms and segmentations across local and remote environments. 

## 🧩 Core Features

- **3D U-Net Training**: Train and evaluate custom 3D U-Net models for particle segmentation
- **Automatic Architecture Search**: Explore optimal model configurations using Bayesian optimization via Optuna
- **Flexible Data Access**: Seamlessly work with tomograms from local storage or remote data portals
- **HPC Ready**: Built-in support for SLURM-based clusters
- **Experiment Tracking**: Integrated MLflow support for monitoring training and optimization
- **Dual Interface**: Use via command-line or Python API

## 🚀 Quick Start

### Installation

Octopi is availableon PyPI and can be installed using pip:
```bash
pip install octopi
```

⚠️ **Note**: One of the current dependencies is currently not working with pip 25.1. We recommend using pip 25.2 or higher,
or [`uv pip`](https://docs.astral.sh/uv/pip/) when installing octopi.
```bash
pip install --upgrade "pip>=25.2"
```

### Basic Usage

octopi provides two main command-line interfaces:

```bash
# Main CLI for training, inference, and data processing
octopi
```

## 📚 Documentation

For detailed documentation, tutorials, CLI and API reference, visit our [documentation](https://chanzuckerberg.github.io/octopi/).

## 🤝 Contributing

## Code of Conduct

This project adheres to the Contributor Covenant [code of conduct](https://github.com/chanzuckerberg/.github/blob/master/CODE_OF_CONDUCT.md).
By participating, you are expected to uphold this code. 
Please report unacceptable behavior to [opensource@chanzuckerberg.com](mailto:opensource@chanzuckerberg.com).

## 🔒 Security

If you believe you have found a security issue, please responsibly disclose by contacting us at security@chanzuckerberg.com.