semvec/pypi-packages huggingface dataset:
hortus-asteraceae 0.1.0
Librairie Python pour récupérer et analyser des articles Wikipedia via l'API MediaWiki.
License: MIT
Requires Python: >=3.8
Keywords: wikimedia, api

Parfait ! Voici un **fichier `README.md` complet** pour ta librairie `wikipylib`.

Ce fichier est pensé pour être **affiché sur PyPI ou GitHub**, et inclut :

* Description claire
* Installation
* Exemple d’utilisation
* Structure des modules
* Licence

---

## 📄 `README.md`

````markdown
# 📚 asteraceae

**Asteraceae** est une librairie Python pour explorer et analyser les articles Wikipedia.  
Elle permet de récupérer les contenus, extraire les liens entre articles, construire des graphes de backlinks et analyser le texte (fréquence de mots, TF-IDF, etc.).

---

## ✨ Fonctionnalités

- 📄 Récupération des articles depuis l’API Wikipedia
- 🔗 Extraction des liens internes
- 🔁 Construction de graphes de backlinks avec `networkx`
- 🔎 Analyse de texte : tokenisation, fréquence, TF-IDF
- 🧰 Utilitaires pour nettoyage, normalisation, logging

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## 🔧 Installation

```bash
pip install wikipylib
````

Ou en local :

```bash
git clone https://github.com/tonutilisateur/wikipylib.git
cd wikipylib
pip install .
```

---

## 🧪 Exemple d'utilisation

```python
from wikipylib import get_article, extract_links_from_text
from wikipylib.graph import build_graph
from wikipylib.analyzer import count_words, most_common_words

# 1. Récupérer un article
article = get_article("Intelligence artificielle")

# 2. Extraire les liens internes
links = extract_links_from_text(article["text"])
print("Liens internes:", links[:5])

# 3. Construire un graphe
graph = build_graph("Intelligence artificielle", depth=1)

# 4. Analyser le texte
word_counts = count_words(article["text"])
print("Mots fréquents :", most_common_words(word_counts, 10))
```

---

## 🗂️ Structure du projet

```
hortus_asteraceae_library/
├── fetcher.py      # API Wikipedia
├── parser.py       # Extraction de liens et nettoyage
├── graph.py        # Graphe orienté d’articles
├── analyzer.py     # Analyse de texte (compte, TF-IDF)
├── utils.py        # Fonctions utilitaires
└── __init__.py     # API publique
```

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## 📦 Dépendances principales

* `wikipedia-api`
* `networkx`
* `beautifulsoup4`
* (optionnel) `nltk` ou `spacy` pour le NLP avancé