semvec/pypi-packages huggingface dataset:
my-data-lib 0.1.3
Uma biblioteca para manipulação de dados em diferentes fontes
Requires Python: >=3.13.3

# my_data_lib

Uma biblioteca Python para manipulação de dados em diferentes fontes, com interface unificada e fácil de usar.

---

## Índice

- [Estrutura do Projeto](#estrutura-do-projeto)
- [Instalação](#instalação)
- [Como usar](#como-usar)
- [Desenvolvimento](#desenvolvimento)
- [Testes](#testes)
- [Distribuição no PyPI](#distribuição-no-pypi)

---

## Estrutura do Projeto

```
my_data_lib/
│
├── my_data_lib/                # Código-fonte da biblioteca
│   ├── __init__.py
│   ├── factory.py
│   ├── csv_handler.py
│   ├── postgres_handler.py
│   ├── mongodb_handler.py
│   └── logger.py
│
├── examples/                   # Exemplos de uso
│   ├── example_csv.py
│   ├── example_ETL.py
│   ├── example_postgres.py
│   └── example_mongo.py
│
├── tests/                      # Testes automatizados
│   ├── __init__.py
│   ├── test_csv_handler.py
│   ├── test_mongodb_handler.py
│   ├── test_mypy.pyy
│   └── test_postgres_handler.py
│
├── requirements.txt
├── pyproject.toml
├── README.md
```

---

## Instalação

Instale a biblioteca diretamente do PyPI:

```
pip install my_data_lib
```

As dependências necessárias serão instaladas automaticamente.

---

## Como usar

Veja exemplos práticos na pasta [`examples/`](examples/):

- **Para manipular CSV:**  
  Consulte o arquivo [`examples/example_csv.py`](examples/example_csv.py).

- **Para manipular PostgreSQL:**  
  Consulte o arquivo [`examples/example_postgres.py`](examples/example_postgres.py).

- **Para manipular MongoDB:**  
  Consulte o arquivo [`examples/example_mongo.py`](examples/example_mongo.py).

- **Para um fluxo completo ETL (Extract, Transform, Load):**  
  Consulte o arquivo [`examples/example_ETL.py`](examples/example_ETL.py).

---

## Desenvolvimento

Para contribuir ou desenvolver localmente:

1. Clone o repositório:
    ```
    git clone https://github.com/seu_usuario/my_data_lib.git
    cd my_data_lib
    ```
2. Instale as dependências:
    ```
    pip install -r requirements.txt
    ```
3. Faça suas alterações no código-fonte dentro da pasta `my_data_lib/`.

---

## Testes

Os testes automatizados estão na pasta `tests/`.  
Para rodar os testes:

```
python -m pytest
```

---

## Distribuição no PyPI

Para empacotar e publicar uma nova versão:

1. Atualize a versão em `pyproject.toml`.
2. Gere os arquivos de distribuição:
    ```
    python -m build
    ```
3. Faça upload para o PyPI:
    ```
    python -m twine upload dist/*
    ```
   Use seu usuário do PyPI ou um API token.

---
paros-data-grabber 0.1.1
A package to query Parosbox InfluxDB data securely
Requires Python: >=3.7

# paros_data_grabber

A Python package to securely query Parosbox InfluxDB data using encrypted credentials.

---

## Features

- Loads encrypted InfluxDB credentials bundled inside the package.
- Prompts user for a password to decrypt credentials securely.
- Queries InfluxDB using Flux queries.
- Processes and exports data to CSV, MATLAB `.mat`, or pickle formats.
- Easy to extend and customize.

---

## Installation

Make sure you have Python 3.7+ installed.


```bash
pip install paros-data-grabber==0.1.1.

pip install influxdb-client pandas scipy cryptography pytz  # Install these if not already installed

```
## Example Usage
```python

import os
import numpy as np
from paros_data_grabber import query_influx_data, save_data

# Fetch sensor data
data = query_influx_data(
    start_time="2025-02-25T17:30:00",
    end_time="2025-02-25T18:15:00",
    box_id="parosD",
    sensor_id="142180",
)

# Convert to NumPy arrays if needed
data_arrays = {key: df.values for key, df in data.items()}

# Print shape and a preview of each result
for key, arr in data_arrays.items():
    print(f"Data for {key} has shape {arr.shape}")

for key, df in data.items():
    print(f"First 100 rows for {key}:")
    print(df.head(100))
    print("\n")

# Save to file
save_data(data,  "output.csv")
```