semvec/pypi-packages huggingface dataset:
siger 0.18.0
Automações em Python para auxiliar obtenção de dados do SIGER-CEPEL

# SIGER

API desenvolvida para acessar diretamente em DataFrames os dados do SIGER. Adicionalmente, várias manipulações e expansões de funcionalidades
também estão implementadas

## Instalação

Você pode instalar a última versão do pacote via pip:

```bash
pip install siger
```

## Módulos

Este projeto contém os seguintes módulos:

### ImportSIGER

Módulo base de todos os submódulos seguintes. É aqui que são definidos os códigos para download das informações do SIGER.

Exemplo de uso:

```python
from siger import ImportSIGER
oSIGER = ImportSIGER("https://siger.cepel.br/", "XXX", "XXX")

# Relatório de Obras
df_robras = oSIGER.get_robras()
```

### VerificaSIGER

Neste módulo estão armazenadas todas as funções e comparações que realizamos para verificar a qualidade dos 
decks carregados para o programa, assim como verificar possíveis erros após o carregamento.

Exemplo de uso:

```python
from siger import VerificaSIGER
oSIGER = VerificaSIGER("https://siger.cepel.br/", "XXX", "XXX")

# Verifica carregamento
path_decks=""            # Opcional
df_robras_original=""    # Opcional
relatorio_carregamento = oSIGER.verifica_carregamento(path_decks, df_robras_original)
```

### VisualizaSIGER

Neste módulo é ampliada a visão de como os equipamentos estão relacionados dentro do SIGER e quais seus dependentes.

Exemplo de uso:

```python
from siger import VisualizaSIGER
oSIGER = VisualizaSIGER("https://siger.cepel.br/", "XXX", "XXX")

# Verifica carregamento
df_siger = oSIGER.get_base_siger()
codigo_obra_para_visualizar = ""
relatorio_carregamento = oSIGER.verifica_carregamento(path_decks, df_robras_original)
```

### WebSIGER

Aqui estão as funcionalidades que permitem o carregamento de uma lista de decks para dentro do SIGER. É possível aqui, programar a execução do carregamento desde os 7 arquivos até o carregamento desde o início da base.

Exemplo de uso:

```python
from siger import WebSIGER
import pandas as pd
oSIGER = WebSIGER("https://siger.cepel.br/", "XXX", "XXX")

# Verifica carregamento
df_arquivos_carregar = pd.read_csv("ARQUIVO_CARGA", sep=";")
chromedriver_path = r"D:\_APAGAR\_ChromeDriver\chromedriver.exe"
flag_carregamento = oSIGER.carrega_siger(df_arquivos_carregar, chromedriver_path)
```

## Licença

Este projeto está licenciado sob a GNU GENERAL PUBLIC LICENSE. Isso significa que você pode copiar, distribuir e modificar o software, desde que você acompanhe quaisquer modificações com a mesma licença e que você disponibilize o código-fonte.

Para mais detalhes, por favor veja o arquivo LICENSE no repositório ou visite o site oficial da GNU.
uvrev 0.1.4
uv env manager to enable conda-style revision tracking
Requires Python: >=3.12

# uvrev

**uvrev** is a CLI tool that wraps the **uv** package manager and adds **git-based, conda-style revision tracking** for Python environments.

It allows you to manage UV projects as isolated environments with a full, inspectable revision history. Every package change (add, remove, update) creates a new Git commit and tag, making it easy to understand what changed and to roll back to any previous state.

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## Overview

- Manage UV environments with automatic revision tracking
- Track dependency changes over time using Git
- Restore environments to any previous revision
- Inspect package history in a familiar conda-style format

Each environment is stored as a Git repository. Dependency changes are committed automatically, providing a complete and auditable history of your environment state.

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## Installation

### Prerequisites

- `git`
- `uv`

### Install with uv

```bash
uv tool install uvrev
```

After installation, ensure that `uvrev` is available on your `PATH`:

```bash
uvrev --help
```

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## Key Features

- Conda-style revision history showing added, removed, and updated packages
- Git-based storage with automatic commits and tags
- Rollback to any previous revision
- Detailed changelog tracking both dependencies and pinned versions

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## Commands

| Command            | Description |
|--------------------|-------------|
| `uvrev env create` | Create a new UV project with revision tracking |
| `uvrev env list`   | List all UV projects |
| `uvrev add`        | Add packages to the current project |
| `uvrev remove`     | Remove packages from the current project |
| `uvrev sync`       | Sync project dependencies |
| `uvrev list`       | List installed packages in the current environment |
| `uvrev history`    | Show revision history with package changes |
| `uvrev restore`    | Restore project to a specific revision |
| `uvrev path`       | Show the path to the current project |
| `uvrev run`        | Run uv commands in the project |

---

## Environment Selection

`uvrev` determines the active environment based on the **currently activated virtual environment**.

Activate an environment as usual:

```bash
source .venv/bin/activate
```

Once activated, all `uvrev` commands operate on that environment automatically. No additional flags or environment variables are required.

This mirrors standard Python workflows and avoids implicit global state.

---

## Examples

```bash
uvrev env create myproject --python 3.12

# activate venv
source "$(uvrev path -e myproject)/.venv/bin/activate"

uvrev add pandas numpy
uvrev add requests

uvrev list
uvrev history
uvrev restore 3
uvrev run pip list
```

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## Why uvrev?

`uvrev` combines the speed and simplicity of **uv** with the safety and transparency of **Git**, giving you:

- Reproducible environments
- Clear insight into dependency changes
- Confidence to experiment, knowing you can always roll back