semvec/pypi-packages huggingface dataset:
time-tracker-cli-keerthana 0.1.1
A simple CLI tool to track tasks and time logs
Requires Python: >=3.7

### README.md

# Time Tracker CLI

A simple command-line tool to help you track tasks, time spent, and generate reports or summaries.

## Features

- Start and stop tasks
- View status of ongoing task
- Generate daily or weekly summaries
- Export logs to CSV
- View Graphical reports
- Persistent Local storage
- Easy-to-use CLI Interface

## Requirements

- Python 3.7+
- [matplotlib](https://matplotlib.org/)

## Installation

```bash
pip install time-tracker-cli-keerthana
```
## Commands

- `start` – Start a task (use `--task "Task Name"`)
- `stop` – Stop the currently running task
- `status` – Show current active task
- `summary` – Show summary of tasks (daily/weekly)
- `export` – Export logs as CSV
- `report` – Show a bar graph of time spent on tasks

## Usage

```bash
time-tracker start --task "Writing"
time-tracker status
time-tracker stop
time-tracker summary --type daily
time-tracker summary --type weekly
time-tracker export
time-tracker report
```
## License

This project is licensed under the MIT License. See the [LICENSE](LICENSE) file for details.
py_event_studies 0.3.0
Event Studies Package for CRSP
Requires Python: <3.13,>=3.9

# Python Event Studies

Python package for conducting event studies over the CRSP database.
Enable easy studies with standards methodologies but also implements the one in [the paper ]().

The package do not contains the data, you need to download the data from CRSP.

To install the package use the following command:

```bash
pip install py_event_studies
```

In order to use the package, here is how you can use it:

```python
import py_event_studies as pes

# Load the data (supports csv or parquet files)
# This step will take a little bit of time as it will not only load the data but also preprocess it by pivoting the table in order to be more efficient afterwards.
# It will save a cache file so if you reload the same path it will use the cache. If you changed the data pass the argument no_cache=True
pes.load_data('path/to/your/data.csv')

#If you want to use the Fama-French factors (optional, this step is however very fast as the data is not preprocessed)
pes.load_ff_factors('path/to/your/fama_french_factors.csv')

date = '20120816'

# Get the valid permnos at the date, not needed if you already have a list of permnos
valid_permnos = pes.get_valid_permno_at_date(date)

# Compute the event study for a portfolios
results = pes.compute(date, valid_permnos[np.array([1,10,50,23,35, 102, 55, 66, 548,1002])])

# Display the results statistics for standard tests, also available: cs_test_stats (cross sectionnal), bmp_test_stats (Boehmer, Musumeci and Poulsen (1991)), kp_test_stats (Kolari & Pynnönen (2010))
display(results.std_test_stats)

# In order to plot the prediction made by one of the model for a given cluster size (specify one even if it's a model that do not use one as here)
results.plot(5, 'FF5')

# Summary methods will print results of all tests for all models and all cluster sizes
results.summary()

# Finally you can save the results to an excel file with all results and statistics in different sheets to export it for further analysis
results.to_excel('path_to_save_results.xlsx')
```

## License

Shield: [![CC BY-NC-SA 4.0][cc-by-nc-sa-shield]][cc-by-nc-sa]

This work is licensed under a
[Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License][cc-by-nc-sa].

[![CC BY-NC-SA 4.0][cc-by-nc-sa-image]][cc-by-nc-sa]

[cc-by-nc-sa]: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
[cc-by-nc-sa-image]: https://licensebuttons.net/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png
[cc-by-nc-sa-shield]: https://img.shields.io/badge/License-CC%20BY--NC--SA%204.0-lightgrey.svg
romann 0.1.3
日本語→自然なローマ字・英語変換ライブラリ（kakasi/SudachiPyベース＋外来語辞書対応）
Requires Python: >=3.12

# romann

日本語テキストを自然なローマ字や英語表記に変換するPythonライブラリです。
曲名・人名・外来語などを、視認性の高いローマ字や本来のスペルで出力します。
液晶ディスプレイや海外向け表示などにご活用いただけます。

## 主な特徴

- SudachiPyによる高精度な形態素解析
- 外来語は辞書に基づき英語表記に自動変換（カスタマイズ可）
- 4x8ドット液晶でも読みやすいローマ字表記
- Python 3.12対応・TDDによる品質管理

## 変換例

| 日本語 | ローマ字 | 英語表記 |
|:--|:--|:--|
| アース・ウィンド＆ファイアー | Aasu Wind & Faiaa | Earth Wind And Fire |
| いけないボーダーライン | Ikenai Boodaa Rain | Ikenai Border Line |
| さよならCOLOR | Sayonara Color | Sayonara Color |
| 釈迦・イン・ザ・ハウス | Shaka In Za Hausu | Shaka In The House |

## 動作環境

- Python 3.12
- 主要依存: SudachiPy, pykakasi, jaconv

## インストール

```bash
pip install romann
```

## 使い方

```python
from romann import RomanConverter
converter = RomanConverter()
print(converter.to_roman("薔薇の花"))  # BaraNoHana
print(converter.to_roman("アース・ウィンド＆ファイアー"))  # EarthWindAndFire

# スペースありの変換（オプション）
print(converter.to_roman("薔薇の花", remove_spaces=False))  # Bara No Hana
print(converter.to_roman("アース・ウィンド＆ファイアー", remove_spaces=False))  # Earth Wind & Fire
```

## 変換ルール

- 単語の先頭は大文字
- デフォルトではスペースなしで出力（オプションでスペース区切りに変更可能）
- 外来語は辞書にあれば英語表記、なければローマ字
- 記号類はそのまま（「、」「。」は「,」「.」に変換）
- 前後・連続する空白は整理

## 外来語辞書のカスタマイズ

外来語の変換は `hiragana_english.json` および `katakana_english.json` に基づきます。
これらを編集することで、特定単語の変換方法を調整できます。

例（hiragana_english.json）:
```json
{
  "あーす": "earth",
  "どあ": "door"
}
```
- hiragana_english.json: ひらがな→英語表記
- katakana_english.json: カタカナ→英語表記

## 関連

- [Kanjiconv](https://zenn.dev/sea_turt1e/articles/e7dc022231a86c)

---

ご利用・フィードバック・Issue歓迎します。
- 連続する空白は1つの空白に変換

## インストール

```bash
pip install romann
```

## 依存ライブラリ

- pykakasi: 日本語のローマ字変換
- SudachiPy: 形態素解析
- jaconv: 文字コード変換

## 使用方法

```python
from romann import RomanConverter

converter = RomanConverter()

# 日本語テキストをローマ字に変換
text = "薔薇の花"
romaji = converter.to_roman(text)
print(romaji)  # 出力: "Bara No Hana"

# 外来語を含むテキストの変換
text = "アースウィンド"
romaji = converter.to_roman(text)
print(romaji)  # 出力: "Earth Wind"
```

## 外来語辞書のカスタマイズ

外来語の変換は `hiragana_english.json` ファイルに基づいて行われます。このファイルをカスタマイズすることで、特定の単語の変換方法を調整できます。

```json
{
  "あーす": "earth",
  "どあ": "door",
  "らぶ": "love"
}
```

## 使用例

```python
from romann import RomanConverter

converter = RomanConverter()

# 通常の変換（スペースなし）
result = converter.to_roman("こんにちは")
print(result)  # 出力: Konnichiha

# 複数単語の変換（デフォルトでスペースなし）
result = converter.to_roman("こんにちは 世界")
print(result)  # 出力: KonnichihaSekai

# スペースありの変換
result = converter.to_roman("こんにちは 世界", remove_spaces=False)
print(result)  # 出力: Konnichiha Sekai
```

## 関連

* [Kanjiconv](https://zenn.dev/sea_turt1e/articles/e7dc022231a86c)
JDlibreria 0.1.2
A test library
Requires Python: >=3.6

# JDlibreria

JDlibreria es una librería de ejemplo en Python que incluye funciones para optimización, geometría solar y algoritmos genéticos básicos. Este módulo puede ser utilizado como base para experimentar con algoritmos evolutivos aplicados al diseño de paneles solares.

## 📁 Contenido del módulo

El archivo `Funciones.py` incluye funciones organizadas en las siguientes categorías:

### 🔧 Funciones de Optimización

- **`funcion_objetivo(x)`**  
  Calcula el valor de `x²`. Es una función de prueba comúnmente usada en algoritmos de optimización para minimizar.

- **`crear_individuo(valor_min, valor_max)`**  
  Genera un número aleatorio dentro de un rango dado. Representa un "individuo" en un algoritmo genético.

- **`crear_poblacion(tamano, valor_min, valor_max)`**  
  Crea una lista de individuos aleatorios dentro de un rango, simulando una población inicial.

### ☀️ Funciones de Geometría Solar

- **`calcular_Hmin(latitud, invierno)`**  
  Calcula el ángulo mínimo de altura solar (`Hmin`) en base a la latitud y la inclinación solar en invierno.

- **`calcular_DM(B, beta_grados, latitud, invierno)`**  
  Calcula la distancia mínima (`DM`) entre paneles solares basada en el ancho de los paneles (`B`), su inclinación (`beta`), y la ubicación geográfica.

### 🧬 Algoritmos Genéticos

- **`fitness(beta_array, B, latitud, invierno)`**  
  Evalúa la función de aptitud para un array de ángulos de inclinación (`beta`) con base en la distancia mínima entre paneles. Devuelve valores negativos de `DM` para aplicar técnicas de maximización.

- **`seleccion_torneo_binario(poblacion, aptitudes)`**  
  Implementa un torneo binario para seleccionar los mejores individuos de la población según sus aptitudes.

---

## 👥 Autores

*Jorge Ivan Salazar Gomez*  
*David Ricardo Contreras Espinosa*  
Machine Learning y Algoritmos Genéticos – Universidad de Cundinamarca

---

## 🚀 Requisitos

- Python 3.6 o superior
- `numpy`

Instalación de dependencias:
```bash
pip install numpy
mighty-sdk-core 0.1.10
This is the core module for the Mighty Network's SDK, providing essential functionalities and utilities.
Requires Python: <4.0,>=3.12

# mighty-sdk-core

This directory contains the core functionalities of the Mighty Network's official SDK. It includes essential modules and utilities that provide the foundational features required for the SDK to operate efficiently.

# Quick Start
This section guides you through setting up and using the `MightyUserDataClient` to fetch and decrypt user data from the `Mighty Network API`.

### Prerequisites

- Python 3.12+
- Install required dependencies:
    
    ```bash
    pip install aiohttp mighty-sdk-core
    ```
    
- Obtain your API key, public key, and private key from the Mighty Network API dashboard.
- Ensure the Mighty API base URL is accessible (defaults to `http://localhost:8080`).

### Basic Usage

1. **Initialize the Client**:
Create an instance of `MightyUserDataClient` with your API credentials.
    
    ```python
    from mighty_sdk_core.mighty.user_data_client import MightyUserDataClient
    
    # Replace with your actual credentials
    api_key = "your-data-api-key"
    public_key = "data-api-key-public-key"
    private_key = "data-api-key-private-key"
    
    client = MightyUserDataClient(
        api_key=api_key,
        api_public_key=public_key,
        api_private_key=private_key
    )
    ```
    
2. **Fetch and Decrypt Data**:
Use the `get_data` method to asynchronously retrieve and decrypt user data.
    
    ```python
    import asyncio
    
    async def main():
        try:
            data = await client.get_data()
            print("Decrypted Data:", data)
        except Exception as e:
            print(f"Error: {e}")
    
    # Run the async function
    asyncio.run(main())
    
    ```
    

### Environment Configuration

You can configure the API base URL using an environment variable:

```bash
export MIGHTY_BASE_URL="<https://your-mighty-api-url>"

```

If not set, it defaults to `http://localhost:8080`.

### Notes

- Ensure your API credentials are kept secure and not hard-coded in production code.
- The `get_data` method handles HTTP requests and decryption automatically, returning the decrypted data as a string.
- Errors during fetching or decryption will be raised as exceptions, so use try-except blocks for robust error handling.

This setup should get you up and running quickly with the `MightyUserDataClient`. For advanced usage, refer to the full documentation.