semvec/pypi-packages huggingface dataset:
types-qrcode 8.2.0.20250914
Typing stubs for qrcode
Requires Python: >=3.9

## Typing stubs for qrcode

This is a [type stub package](https://typing.python.org/en/latest/tutorials/external_libraries.html)
for the [`qrcode`](https://github.com/lincolnloop/python-qrcode) package. It can be used by type checkers
to check code that uses `qrcode`. This version of
`types-qrcode` aims to provide accurate annotations for
`qrcode==8.2.*`.

This package is part of the [typeshed project](https://github.com/python/typeshed).
All fixes for types and metadata should be contributed there.
See [the README](https://github.com/python/typeshed/blob/main/README.md)
for more details. The source for this package can be found in the
[`stubs/qrcode`](https://github.com/python/typeshed/tree/main/stubs/qrcode)
directory.

This package was tested with the following type checkers:
* [mypy](https://github.com/python/mypy/) 1.18.1
* [pyright](https://github.com/microsoft/pyright) 1.1.405

It was generated from typeshed commit
[`4b0623f4fb2c4e5a04a0244e1592b1481a26e47e`](https://github.com/python/typeshed/commit/4b0623f4fb2c4e5a04a0244e1592b1481a26e47e).
types-pika-ts 1.3.0.20250914
Typing stubs for pika
Requires Python: >=3.9

## Typing stubs for pika

This is a [type stub package](https://typing.python.org/en/latest/tutorials/external_libraries.html)
for the [`pika`](https://github.com/pika/pika) package. It can be used by type checkers
to check code that uses `pika`. This version of
`types-pika-ts` aims to provide accurate annotations for
`pika==1.3.*`.

The `types-pika` package contains alternate, more complete type stubs, that are maintained outside of typeshed.

This package is part of the [typeshed project](https://github.com/python/typeshed).
All fixes for types and metadata should be contributed there.
See [the README](https://github.com/python/typeshed/blob/main/README.md)
for more details. The source for this package can be found in the
[`stubs/pika`](https://github.com/python/typeshed/tree/main/stubs/pika)
directory.

This package was tested with the following type checkers:
* [mypy](https://github.com/python/mypy/) 1.18.1
* [pyright](https://github.com/microsoft/pyright) 1.1.405

It was generated from typeshed commit
[`4b0623f4fb2c4e5a04a0244e1592b1481a26e47e`](https://github.com/python/typeshed/commit/4b0623f4fb2c4e5a04a0244e1592b1481a26e47e).
types-pyasn1 0.6.0.20250914
Typing stubs for pyasn1
Requires Python: >=3.9

## Typing stubs for pyasn1

This is a [type stub package](https://typing.python.org/en/latest/tutorials/external_libraries.html)
for the [`pyasn1`](https://github.com/pyasn1/pyasn1) package. It can be used by type checkers
to check code that uses `pyasn1`. This version of
`types-pyasn1` aims to provide accurate annotations for
`pyasn1==0.6.*`.

This package is part of the [typeshed project](https://github.com/python/typeshed).
All fixes for types and metadata should be contributed there.
See [the README](https://github.com/python/typeshed/blob/main/README.md)
for more details. The source for this package can be found in the
[`stubs/pyasn1`](https://github.com/python/typeshed/tree/main/stubs/pyasn1)
directory.

This package was tested with the following type checkers:
* [mypy](https://github.com/python/mypy/) 1.18.1
* [pyright](https://github.com/microsoft/pyright) 1.1.405

It was generated from typeshed commit
[`4b0623f4fb2c4e5a04a0244e1592b1481a26e47e`](https://github.com/python/typeshed/commit/4b0623f4fb2c4e5a04a0244e1592b1481a26e47e).
mol-adme 1.0.0
Offline ADME & BOILED-Egg batch tool for molecules
Requires Python: >=3.10

## mol-adme

mol-adme

Offline ADME & BOILED-Egg batch tool for molecules

mol-adme is a command-line tool that calculates ADME descriptors and generates BOILED-Egg plots from SMILES input.
It supports both individual and batch plots for multiple molecules, with customizable LogP options.


## **Installation**
Install directly via pip:
```bash
pip install mol-adme
```
This will install the CLI tool along with all dependencies (rdkit-pypi, pandas, matplotlib).


## **Usage**
Basic command
```bash
mol-adme --input molecules.smi
```

## **Options**

Option	      Description
--input	      Input SMILES file (.smi or .txt) with optional tags
--out	      CSV output file (default: results.csv)
--plots	      Generate individual BOILED-Egg plots for each molecule
--batchplot	  Generate a combined BOILED-Egg plot for all molecules
--plotdir	  Directory to save plots (default: plots)
--logptype	  LogP type for BOILED-Egg and CSV (WLogP or MolLogP)

## Example
```bash 
mol-adme --input molecules_example.smi --plots --batchplot --logptype MolLogP
```
This will generate:
results.csv → ADME descriptors for all molecules
plots/ → individual and batch BOILED-Egg plots

## SMILES Input Format
Each line in the .smi file should contain a SMILES string, optionally followed by tags for naming:

CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O Aspirin
C1=CC=CC=C1 Benzene

The tags after the SMILES string will be used to name individual plots and in the results CSV.

## Features

Calculates common ADME descriptors: MW, LogP, TPSA, HBD, HBA, RB
Lipinski & Veber rule assessment
Generates BOILED-Egg plots for predicting HIA (human intestinal absorption) and BBB (blood-brain barrier) penetration
Supports both individual molecule plots and batch plots
Customizable LogP type: WLogP (default) or MolLogP
undoom-douyin-data-analysis 0.1.4
抖音数据分析 MCP 服务器 - 提供抖音视频和用户数据的采集、分析和导出功能
Requires Python: >=3.10
Keywords: data-analysis, douyin, mcp, tiktok, web-scraping

# 抖音数据分析 MCP 服务器

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/undoom-douyin-data-analysis.svg)](https://badge.fury.io/py/undoom-douyin-data-analysis)
[![Python 3.13+](https://img.shields.io/badge/python-3.13+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)

基于原始抖音数据分析工具开发的 MCP (Model Context Protocol) 服务器，提供抖音视频和用户数据的采集、分析和导出功能。

**🎉 现已发布到 PyPI，可直接安装使用！**

## 功能特性

### 数据采集
- **视频搜索**: 根据关键词搜索抖音视频，采集标题、作者、点赞数、评论数等信息
- **用户搜索**: 根据关键词搜索抖音用户，采集用户名、抖音号、粉丝数、获赞数等信息
- **自定义参数**: 支持设置滚动次数和延迟时间，控制采集规模和速度

### 数据分析
- **互动数据分析**: 分析视频的点赞、评论、分享等互动数据，提供统计报告
- **内容长度分析**: 分析视频标题长度分布，了解内容特征
- **关键词分析**: 使用中文分词技术分析高频词汇，发现热门话题

### 数据导出
- **多格式支持**: 支持 JSON、Excel、CSV 格式导出
- **分类导出**: 可选择导出视频数据、用户数据或全部数据
- **时间戳**: 自动添加时间戳，避免文件覆盖

## 安装和配置

### 方式一：从 PyPI 安装（推荐）

1. **直接安装**:
   ```bash
   pip install undoom-douyin-data-analysis
   ```

2. **配置 MCP 客户端**:
   在你的 MCP 客户端配置文件中添加以下配置：
   ```json
   {
     "mcpServers": {
       "undoom-douyin-data-analysis": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--index-url",
           "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple",
           "--from",
           "undoom-douyin-data-analysis",
           "undoom-douyin-mcp"
         ]
       }
     }
   }
   ```

### 方式二：本地开发安装

1. **克隆仓库**:
   ```bash
   git clone <repository-url>
   cd undoom_Douyin_data_analysis
   ```

2. **安装依赖**:
   ```bash
   uv sync
   ```

3. **本地运行**:
   ```bash
   uv run undoom-douyin-mcp
   ```

### 环境要求
- Python 3.13+
- Chrome/Chromium 浏览器
- 网络连接（访问抖音）

## 可用工具

### 1. search_douyin_videos
搜索抖音视频数据

**参数**:
- `keyword` (必需): 搜索关键词
- `scroll_count` (可选): 滚动次数，默认为10
- `delay` (可选): 每次滚动的延迟时间（秒），默认为2.0

### 2. search_douyin_users
搜索抖音用户数据

### 3. analyze_interaction_data
分析视频互动数据（点赞、评论等）

### 4. analyze_content_length
分析视频标题长度分布

### 5. analyze_keywords
分析视频标题中的高频词汇

### 6. export_data
导出采集的数据

### 7. get_data_summary
获取当前采集数据的摘要信息

### 8. clear_data
清空当前采集的数据

## 可用资源

### 1. douyin://data/videos
当前采集的视频数据（JSON 格式）

### 2. douyin://data/users
当前采集的用户数据（JSON 格式）

### 3. douyin://analysis/summary
数据采集和分析摘要（文本格式）

## 使用示例

### 基本工作流程

1. **搜索视频数据**:
   使用 search_douyin_videos 工具搜索关键词

2. **分析数据**:
   使用 analyze_interaction_data 分析互动数据
   使用 analyze_keywords 分析高频词汇

3. **导出结果**:
   使用 export_data 导出为指定格式

## 项目信息

- **PyPI 包**: [undoom-douyin-data-analysis](https://pypi.org/project/undoom-douyin-data-analysis/)
- **版本**: 0.1.3
- **许可证**: MIT License
- **Python 版本**: 3.13+

## 注意事项

1. **网络环境**: 需要能够访问抖音网站
2. **浏览器依赖**: 使用 DrissionPage 需要 Chrome/Chromium 浏览器
3. **采集频率**: 建议设置适当的延迟时间，避免过于频繁的请求
4. **合规使用**: 请遵守抖音的使用条款和相关法律法规
5. **数据使用**: 采集的数据仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途

## 技术架构

- **MCP 协议**: 基于 Model Context Protocol 实现
- **异步处理**: 使用 asyncio 进行异步操作
- **数据解析**: 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
- **中文分词**: 使用 jieba 进行中文文本分析
- **数据处理**: 使用 pandas 进行数据操作和导出
MultiLayerPerceptron-AsherGarcia 0.1.0
Implementación desde cero de un Perceptrón Multicapa en Python, sin librerías externas, con backpropagation y soporte para múltiples capas.
Requires Python: >=3.8

🧠 Proyecto: Perceptrón Y Perceptrón Multicapa desde Cero

Este proyecto implementa un Perceptrón Multicapa (MLP) en Python, desarrollado sin librerías externas, únicamente con la biblioteca estándar.

El objetivo es mostrar cómo funcionan las redes neuronales artificiales desde sus fundamentos matemáticos, sin depender de frameworks como TensorFlow o PyTorch, NumPy, etc.

✨ Características

-> Implementación desde cero de un MLP (Multi-Layer Perceptron).

-> Funciones de activación clásicas (Sigmoide, ReLU, Leaky ReLU y tanh).

-> Entrenamiento con backpropagation y gradiente descendente.

-> Soporte para múltiples capas ocultas y diferentes cantidades de neuronas por capa.

Ejemplos de entrenamiento con problemas simples (ej. compuertas lógicas).

🎯 Objetivo

Este proyecto está pensado como material educativo para quienes quieran entender a detalle el funcionamiento interno de las redes neuronales y el algoritmo de retropropagación, sin “caja negra”.
MultiLayerPerceptron 0.1.0
Implementación desde cero de un Perceptrón Multicapa en Python, sin librerías externas, con backpropagation y soporte para múltiples capas.
Requires Python: >=3.8

🧠 Proyecto: Perceptrón Y Perceptrón Multicapa desde Cero

Este proyecto implementa un Perceptrón Multicapa (MLP) en Python, desarrollado sin librerías externas, únicamente con la biblioteca estándar.

El objetivo es mostrar cómo funcionan las redes neuronales artificiales desde sus fundamentos matemáticos, sin depender de frameworks como TensorFlow o PyTorch, NumPy, etc.

✨ Características

-> Implementación desde cero de un MLP (Multi-Layer Perceptron).

-> Funciones de activación clásicas (Sigmoide, ReLU, Leaky ReLU y tanh).

-> Entrenamiento con backpropagation y gradiente descendente.

-> Soporte para múltiples capas ocultas y diferentes cantidades de neuronas por capa.

Ejemplos de entrenamiento con problemas simples (ej. compuertas lógicas).

🎯 Objetivo

Este proyecto está pensado como material educativo para quienes quieran entender a detalle el funcionamiento interno de las redes neuronales y el algoritmo de retropropagación, sin “caja negra”.
bilibili-video-mcp 0.1.0
MCP server for downloading and extracting content from Bilibili videos
Requires Python: >=3.8
Keywords: mcp, bilibili, video, asr, subtitle, server

# Bilibili Video MCP Server

一个用于从 Bilibili 视频中提取内容的 MCP (Model Context Protocol) 服务器。

## 功能特性

- 🎬 **视频下载**: 使用 you-get 下载 Bilibili 视频
- 📝 **字幕提取**: 智能提取和处理视频弹幕字幕
- 🎙️ **音频转文本**: 使用 ASR API 从音频中提取文案
- 🤖 **智能分析**: 使用大模型进行内容分析和总结
- 🔄 **自动清理**: 自动清理临时文件

## 安装

### 从 PyPI 安装

```bash
pip install bilibili-video-mcp
```

### 从源代码安装

```bash
git clone https://github.com/yzfly/bilibili-video-mcp.git
cd bilibili-video-mcp
pip install -e .
```

## 系统依赖

确保系统已安装以下依赖：

1. **FFmpeg**: 用于音频处理
   ```bash
   # macOS
   brew install ffmpeg
   
   # Ubuntu/Debian
   sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
   
   # Windows
   # 下载 FFmpeg 并添加到 PATH
   ```

2. **you-get**: 用于下载 Bilibili 视频
   ```bash
   pip install you-get
   ```

## 配置

### 环境变量

设置以下环境变量：

- `AI_API_KEY`: SiliconFlow API 密钥（用于 ASR 和大模型调用）

### Claude Desktop 配置

在 Claude Desktop 的配置文件中添加：

```json
{
  "mcpServers": {
    "bilibili-video-mcp": {
      "command": "bilibili-video-mcp-server",
      "env": {
        "AI_API_KEY": "your-siliconflow-api-key-here"
      }
    }
  }
}
```

或者使用 uvx：

```json
{
  "mcpServers": {
    "bilibili-video-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["bilibili-video-mcp"],
      "env": {
        "AI_API_KEY": "your-siliconflow-api-key-here"
      }
    }
  }
}
```

## 获取 API 密钥

1. 访问 [SiliconFlow](https://cloud.siliconflow.cn/i/TxUlXG3u)
2. 注册账号并获取 API 密钥
3. 将密钥设置为环境变量 `AI_API_KEY`

## 使用方法

### 可用工具

1. **download_bilibili_video_info**
   - 下载视频并获取基本信息
   - 参数：`video_url` (Bilibili 视频链接)

2. **extract_bilibili_subtitles**
   - 提取并智能处理字幕内容
   - 参数：`video_url` (Bilibili 视频链接)

3. **extract_bilibili_audio_text**
   - 从音频提取文案
   - 参数：`video_url`，可选参数：`asr_api_base_url`，`asr_model`

4. **extract_bilibili_complete_content**
   - 完整内容提取和分析（推荐）
   - 参数：`video_url`，可选参数：`asr_api_base_url`，`asr_model`，`llm_model`

### 使用示例

```python
# 完整内容提取
result = extract_bilibili_complete_content("https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mu")

# 仅提取字幕
subtitles = extract_bilibili_subtitles("https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mu")

# 仅提取音频文案
audio_text = extract_bilibili_audio_text("https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mu")
```

## 技术架构

- **FastMCP**: 基于 FastMCP 框架构建 MCP 服务器
- **you-get**: 下载 Bilibili 视频和字幕文件
- **FFmpeg**: 音频处理和格式转换
- **SiliconFlow API**: ASR 语音识别和大模型调用
- **OpenAI SDK**: 统一的大模型调用接口

## 支持的模型

### ASR 模型
- `FunAudioLLM/SenseVoiceSmall` (默认)

### 大语言模型
- `Qwen/Qwen3-8B` (默认，免费)
- `Qwen/QwQ-32B`
- 其他 SiliconFlow 支持的模型

## 开发

### 安装开发依赖

```bash
pip install -e ".[dev]"
```

### 代码格式化

```bash
black src/
isort src/
```

### 运行测试

```bash
pytest
```

## 注意事项

1. **网络要求**: 需要能够访问 Bilibili 和 SiliconFlow API
2. **存储空间**: 下载视频需要临时存储空间，文件会自动清理
3. **API 配额**: ASR 和大模型调用会消耗 API 配额
4. **视频格式**: 支持大部分 Bilibili 视频格式
5. **字幕可用性**: 并非所有视频都有字幕文件

## 许可证

MIT License - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件

## 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

## 作者

- **yzfly** - [GitHub](https://github.com/yzfly)
- 邮箱: yz.liu.me@gmail.com
bsolver 0.1.1
Un solveur d'expressions booléenes
Requires Python: >=3.8

# bsolver

bsolver est une bibliothèque Python pour la résolution de problèmes logiques et de contraintes, avec un accent particulier sur la recherche de solutions minimales.

## Installation

Installez bsolver et ses dépendances avec pip :

```bash
pip install .
```

## Utilisation

Exemple d'importation et d'utilisation :

```python
from bsolver import Var

A, B, C, D = Var("A"), Var("B"), Var("C"), Var("D")
expr = ((A & B)|(~A & C)) & D

# Affichage de la formule (forme FND réduite)
print(expr) # (!A & C & D)|(B & C & D)|(A & B & D)

# Affiche l'arbre ROBDD
expr.print()
# A
# ├── T: B
# │   ├── T: D
# │   └── F: FALSE
# └── F: C
#     ├── T: D
#     └── F: FALSE

# Affiche la table de verité de l'expression
expr.print_table()
# A | B | C | D | Résultat
# --------------------------
# 0 | 0 | 0 | 0 |   0
# 0 | 0 | 0 | 1 |   0
# 0 | 0 | 1 | 0 |   0
# 0 | 0 | 1 | 1 |   1
# 0 | 1 | 0 | 0 |   0
# 0 | 1 | 0 | 1 |   0
# 0 | 1 | 1 | 0 |   0
# 0 | 1 | 1 | 1 |   1
# 1 | 0 | 0 | 0 |   0
# 1 | 0 | 0 | 1 |   0
# 1 | 0 | 1 | 0 |   0
# 1 | 0 | 1 | 1 |   0
# 1 | 1 | 0 | 0 |   0
# 1 | 1 | 0 | 1 |   1
# 1 | 1 | 1 | 0 |   0
# 1 | 1 | 1 | 1 |   1

# Affiche les solutions de l'expression
expr.print_table(solutions_only=True)
# A | B | C | D | Résultat
# --------------------------
# 0 | * | 1 | 1 |   1
# * | 1 | 1 | 1 |   1
# 1 | 1 | * | 1 |   1

# les solutions peuvent être obtenues et parcourues via la propriété "solutions"
for s in expr.solutions:
    env = {var: val for var, val in s}
    # Il est possible d'évaluer une expression pour des valeurs de variable données
    assert expr.eval(env), f"{env} n'est pas une solution de {expr} ??"
    print(f"{env} est bien une solution de {expr}")
# {'D': True, 'B': True, 'A': True} est bien une solution de (A & B & D)|(B & C & D)|(!A & C & D)
# {'D': True, 'C': True, 'B': True} est bien une solution de (A & B & D)|(B & C & D)|(!A & C & D)
# {'D': True, 'C': True, 'A': False} est bien une solution de (A & B & D)|(B & C & D)|(!A & C & D)

# Fixer des variables à des valeurs données
print(expr.fix({'A': True})) # (B & D)
print(expr.fix({'A': True, 'B': True})) # (D)
print(expr.fix({'D': False})) # FALSE

# Verifier l'implication de deux expressions
print(expr.implies(D)) # True
print(expr.implies(A & B)) # False
print(expr.implies(~A | B)) # True

```

## Tests

Lancez les tests avec :

```bash
pytest
```

## Licence

Ce projet est sous licence MIT.