semvec/pypi-packages huggingface dataset:
nsk 2.4.3
A Python library for NSK Automation
License: MIT
Requires Python: >=3.12

# NSKBot - Selenium Automation Bot

**NSK** là một bộ công cụ tự động hóa (RPA) được phát triển để hỗ trợ các quy trình làm việc của **NSK**. Dự án này sử dụng Python và Selenium để thao tác với các nền tảng nội bộ như SharePoint, Web Access và Mail Dealer.

## 🛠 Yêu cầu Hệ thống

- Python **3.12+** 
- Chrome browser
- ChromeDriver
- Các thư viện dependencies trong `pyproject.toml`

## 📦 Cài đặt

```bash
pip install nsk
```

Hoặc sử dụng uv (khuyến nghị):
```bash
uv pip install nsk
```

## 🚀 Các chức năng hỗ trợ

### WebAccess Bot
- Lấy danh sách đơn hàng với các bộ lọc:
  - Tên công trình
  - Thời gian giao hàng
  - Nhà máy sản xuất 
  - Loại bản vẽ
- Cập nhật thông tin đơn hàng

### SharePoint Bot 
- Xác thực Microsoft 365
- Tải file từ SharePoint
- Lấy thông tin file/folder
- Quản lý document library

### Mail Dealer Bot
- Gửi email với file đính kèm
- Quản lý email template

### Dandoli Bot
- Tự động xác thực
- Lấy thông tin công trình
- Quản lý mã công trình

## 📄 License

MIT License
ifdo 1.3.0
Python iFDO implementation
License: MIT
Requires Python: >=3.10

# ifdo-py

ifdo-py is a Python library for the [iFDO](https://marine-imaging.com/fair/ifdos/iFDO-overview/) file format.

## Install

```bash
pip install ifdo
```

## Usage

### Read/write iFDO files
```python
from ifdo import iFDO

# Read from YAML file
ifdo_object = iFDO.load("path/to/ifdo.yaml")

# Write to YAML
ifdo_object.save("path/to/ifdo.yaml")
```

### Create image annotations
```python
from datetime import datetime
from ifdo.models import ImageAnnotation, AnnotationCoordinate, AnnotationLabel

# Create a bounding box
coordinates = [
    AnnotationCoordinate(x=0, y=0),
    AnnotationCoordinate(x=1, y=0),
    AnnotationCoordinate(x=1, y=1),
    AnnotationCoordinate(x=0, y=1),
]

# Create a label for it
label = AnnotationLabel(id="fish", annotator="kevin", created_at=datetime.now(), confidence=0.9)

# Pack it into an annotation
annotation = ImageAnnotation(coordinates=coordinates, labels=[label], shape='rectangle')

# Print it as a dictionary
print(annotation.to_dict())
```

```python
{
  'coordinates': [
    {'x': 0, 'y': 0}, 
    {'x': 1, 'y': 0}, 
    {'x': 1, 'y': 1}, 
    {'x': 0, 'y': 1}
  ], 
  'labels': [
    {
      'id': 'fish', 
      'annotator': 'kevin', 
      'created-at': datetime.datetime(2023, 2, 28, 16, 39, 46, 451290), 
      'confidence': 0.9
    }
  ], 
  'shape': 'rectangle'
}
```