semvec/pypi-packages huggingface dataset:
saltax 0.2.3
Salting MC into straxen
Requires Python: <3.13,>=3.9

# saltax

[![DOI](https://zenodo.org/badge/646649000.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.14247662)
[![Test package](https://github.com/XENONnT/saltax/actions/workflows/test_package.yml/badge.svg?branch=main)](https://github.com/XENONnT/saltax/actions/workflows/test_package.yml)
[![Coverage Status](https://coveralls.io/repos/github/XENONnT/saltax/badge.svg?branch=main&kill_cache=1)](https://coveralls.io/github/XENONnT/saltax?branch=main&kill_cache=1)
[![PyPI version shields.io](https://img.shields.io/pypi/v/saltax.svg)](https://pypi.python.org/pypi/saltax/)
[![pre-commit.ci status](https://results.pre-commit.ci/badge/github/XENONnT/saltax/main.svg)](https://results.pre-commit.ci/latest/github/XENONnT/saltax/main)

Salting `fuse` into `strax` data, followed by comparison and analysis. Please check this [notes](https://xe1t-wiki.lngs.infn.it/doku.php?id=lanqing:ambience_interference_and_sprinkling#raw_records_simu) to see how it serves physics.

## Installation

```
cd saltax
pip install -e ./ --user
```

## Tutorial

Please check notebooks in `notebooks/`.

## Computing

Please see folder `jobs/` for slurm job submission. Below you can see a benchmark from a 26 seconds Ar37 run, sprinkled 50Hz flat beta band. You can roughly estimate the overhead by scaling it, neglecting the rate dependence in overhead.

| Step                  | Overhead [sec] (salt) | Overhead [sec] (simu) |
| :-------------------: | :-------------------: | :-------------------: |
| `microphysics_summary`| 19                    |                       |
| `raw_records_simu`    | 210                   |                       |
| `records`             | 15                    |                       |
| `peaklets`            | 68                    | 9                     |
| `peak_basics`         | 3                     | 1                     |
| `event_info`          | 63                    | 11                    |
office-ruby-remover 0.1.1
Microsoft Office（Word/Excel）ドキュメントからルビ（ふりがな）を削除するツール
Requires Python: >=3.8
Keywords: office, word, excel, ruby, furigana, document, processing

# Office Ruby Remover

Office Ruby Removerは、Microsoft WordドキュメントとExcelファイルからルビ（ふりがな）を削除するPythonライブラリです。

## 特徴

- Word文書（.docx）からのルビ削除
- Excelファイル（.xlsx）からのルビ削除
- クロスプラットフォーム対応（Windows/Linux/Mac）

## インストール

```bash
pip install office-ruby-remover
```

## 使用方法

### Wordドキュメントのルビ削除

```python
from word.remove_word_ruby import remove_word_ruby

# 基本的な使用方法
result = remove_word_ruby(
    input_path="input.docx",
    output_path="output.docx"
)

# 上書きを許可する場合
result = remove_word_ruby(
    input_path="input.docx",
    output_path="output.docx",
    overwrite=True
)
```

### Excelファイルのルビ削除

```python
from excel.remove_excel_ruby import remove_excel_ruby

# 基本的な使用方法
result = remove_excel_ruby(
    input_path="input.xlsx",
    output_path="output.xlsx"
)

# 上書きを許可する場合
result = remove_excel_ruby(
    input_path="input.xlsx",
    output_path="output.xlsx",
    overwrite=True
)
```

## パラメータ

### 共通パラメータ

- `input_path` (str | Path): 入力ファイルのパス
- `output_path` (str | Path): 出力ファイルのパス
- `overwrite` (bool): 出力ファイルが存在する場合に上書きを許可するかどうか（デフォルト: False）

### 戻り値

- `0`: 成功
- `1`: 失敗（ファイルが見つからない、権限エラーなど）

## エラーハンドリング

```python
from excel.remove_excel_ruby import remove_excel_ruby
import logging

# ログレベルの設定
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

try:
    result = remove_excel_ruby("input.xlsx", "output.xlsx")
    if result == 0:
        print("ルビの削除が成功しました")
    else:
        print("ルビの削除に失敗しました")
except Exception as e:
    print(f"エラーが発生しました: {e}")
```

## 制限事項

- Word文書: .docx形式のみ対応（.doc形式は非対応）
- Excelファイル: .xlsx形式のみ対応（.xls形式は非対応）
- 保護されたドキュメントは処理できない場合があります

## ライセンス

本プロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細は[LICENSE](LICENSE)ファイルをご覧ください。
skfair 0.1.0
A package to capture FAIR-compliant provenance for scikit-learn workflows.
Requires Python: >=3.8

# skfair

`skfair` is a Python package that provides a wrapper for scikit-learn estimators to automatically capture FAIR compliant provenance metadata for ML workflows. It packages each training run as a standardised [RO-Crate](https://www.researchobject.org/ro-crate/) research object, making experiments more transparent, reproducible, and interoperable.

<sub>¹ This package is based on a research project conducted at The University of Manchester, 2025.<br/>
Research report: [TODO: add link after submission]</sub>
pytricia 1.3.0
An efficient IP address storage and lookup module for Python.
Keywords: patricia tree, IP addresses


Pytricia is a Python module to store IP prefixes in a
patricia tree. It's based on Dave Plonka's modified patricia tree
code, and has three things to recommend it over related modules
(including py-radix and SubnetTree):

 * it's faster,

 * it works nicely in Python 3, and

 * there are a few nicer library features for manipulating the structure.

See the github repo for documentation and some performance numbers: <https://github.com/jsommers/pytricia>.

Pytricia is released under terms of the GNU Lesser General Public License,
version 3.