semvec/pypi-packages huggingface dataset:
lunarz 0.0.3
农历日历工具，支持干支、节气、斋日查询
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# lunarz - 农历日历工具包

`lunarz` 是一个功能强大的农历日历工具包，提供干支、节气、斋日等传统农历信息计算功能，专为需要处理中国传统历法功能的开发者设计。

## 功能特性

- ✅ **干支系统**：准确计算年、月、日的干支
- 🌿 **节气信息**：提供当前节气状态及距离节气的天数
- 🕉️ **斋日计算**：识别十斋日及距离下一个斋日的天数和名称
- 🌙 **农历日期**：精确显示农历年月日信息

## 安装方法

```bash
pip install lunarz
```

## 使用指南

### Python API

```python
from lunarz import LunarCalendar
import datetime

# 创建指定日期的农历日历
date = datetime.date(2025, 6, 15)  # 公历日期
lc = LunarCalendar(date)

# 获取农历日期
print(lc.get_lunar_day())  # 输出: 五月廿一

# 获取干支信息
print(lc.get_ganzhi())
# 输出: {'year': '乙巳', 'month': '壬午', 'day': '丙辰'}

# 获取节气信息
print(lc.get_solar_term_info())
# 输出: "芒种后9天，6天后夏至"

# 获取斋日信息
print(lc.get_fasting_info())
# 输出: "3天后廿三" 或 "今日斋日"
```

### 命令行工具

```bash
# 查询今日完整信息
lunarz

# 查询指定日期
lunarz --date 2025-12-01

# 查询特定字段
lunarz --date 2025-12-01 --field ganzhi  # 输出: 乙巳 丁亥 乙巳
lunarz --field fasting                    # 输出: 今日斋日 或 3天后初八
lunarz --field solar_term                # 输出: 小雪后5天，10天后大雪
```

## 功能详解

### 1. 干支系统 (get_ganzhi)
返回包含三个键的字典：
- `year`: 年干支 (如 "甲辰")
- `month`: 月干支 (如 "己巳")
- `day`: 日干支 (如 "丙子")

### 2. 节气信息 (get_solar_term_info)
提供当前位置的节气信息，格式为：
- 当前是节气日：直接返回节气名称
- 在节气之间：返回上一个节气后X天，Y天后下一个节气
- 靠近节气：返回 "X天后节气名" 或 "节气后X天"

### 3. 斋日信息 (get_fasting_info)
提供斋日信息，返回格式：
- `今日斋日`: 当天是十斋日
- `X天后Y`: 距离本月下一个斋日X天（Y为农历日期名称）
- `X天后初一`: 本月无剩余斋日，计算到下月初一

### 4. 农历日期 (get_lunar_day)
返回中文农历日期
- 示例：十月廿三、冬月初一、腊月廿九
smartml-auto 1.0.0
Intelligent AutoML that automatically analyzes data, engineers features, and selects the best machine learning models
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# SmartML Auto 🤖

**Intelligent AutoML that automatically analyzes your data, engineers features, and selects the best machine learning models.**

## Installation

```bash
pip install smartml-auto
```

## Quick Start

```python
import automl
from sklearn.datasets import load_iris

# Load data
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Train model
predictor = automl.train(X, y, time_budget='fast')

# Make predictions
predictions = predictor.predict(X[:5])

# View results
predictor.summary()
```

## License

MIT License