semvec/pypi-packages huggingface dataset:
Gen3Save 0.1.0
Gen3Save è una libreria Python3 per leggere e modificare i salvataggi dei giochi Pokémon di 3a generazione (GBA).
Requires Python: >=3.6

# Gen3Save  
Una libreria Python per leggere i file di salvataggio dei giochi Pokémon di **terza generazione** (Game Boy Advance).

## Come utilizzarlo

### Da riga di comando:
```bash
python pokemondata/Gen3Save.py salvataggio.sav
```

### All’interno di uno script Python:
```python
from pokemondata import Gen3Save

data = Gen3Save('salvataggio.sav')
```

Sostituisci `salvataggio.sav` con un file di salvataggio di Pokémon Rubino, Zaffiro, Smeraldo, Rosso Fuoco o Verde Foglia.  
Puoi ottenere questi file:

- Usando un emulatore come **VisualBoy Advance**, oppure  
- Trasferendo il salvataggio direttamente da una cartuccia GBA al PC.  
  Una guida dettagliata è disponibile qui:  
  👉 https://www.drashsmith.com/post/copying-save-files-from-gameboy-advance-games-to-a-pc/

---

## Documentazione

Questa libreria include due classi principali:  
- `Gen3Save`: per leggere il file di salvataggio  
- `Gen3Pokemon`: per accedere ai dati dei singoli Pokémon  

⚠️ **Le classi sono a sola lettura**: non è previsto modificare o salvare i dati tramite questa libreria.

### `Gen3Save`
Una volta caricato un file `.sav`, puoi accedere ai seguenti attributi:

- `team`: una lista dei Pokémon presenti nella **squadra del giocatore**
- `boxes`: una lista di **tutti i Pokémon depositati nei box del PC**

### `Gen3Pokemon`
Ogni Pokémon ha diverse proprietà utili:

- `name`: nome o soprannome del Pokémon (stringa)
- `trainer`: oggetto con ID e nome dell’allenatore originale
- `level`: livello del Pokémon (intero)
- `species`: oggetto con ID e nome della specie
- `nature`: natura del Pokémon (stringa, es. "Docile", "Vivace", ecc.)
- `moves`: lista di mosse conosciute, ognuna con nome, ID e PP
- `exp`: punti esperienza (intero)
- `ivs`: statistiche individuali (IV) parzialmente implementate
- `data`: i dati interni del Pokémon, decriptati (utili per strumenti come **A-Save**)

---

## Ringraziamenti

Questa libreria è stata resa possibile grazie alle ricerche dettagliate pubblicate su Bulbapedia:

- 📘 [Struttura dei file di salvataggio in Gen III](https://bulbapedia.bulbagarden.net/wiki/Save_data_structure_in_Generation_III)  
- 📘 [Struttura dati dei Pokémon in Gen III](https://bulbapedia.bulbagarden.net/wiki/Pokémon_data_structure_in_Generation_III)  
- 📘 [Sottostrutture dei dati dei Pokémon in Gen III](https://bulbapedia.bulbagarden.net/wiki/Pokémon_data_substructures_in_Generation_III)  
- 📘 [Codifica dei caratteri in Gen III](https://bulbapedia.bulbagarden.net/wiki/Character_encoding_in_Generation_III)

Grazie a chi ha fatto il reverse engineering e condiviso queste informazioni.

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## Perché la Terza Generazione?

- È **facile ottenere i salvataggi** da una cartuccia GBA
- Da qui in poi, il formato dei dati diventa molto più interessante e ricco
- I Pokémon catturati in Gen III possono essere **trasferiti fino a Gen VII**
- Perché, diciamolo, **la Gen IV è sopravvalutata** 😄
dockwatch 1.0
🛡️  DockWatch - Docker container monitoring and image analysis cli tool.
Requires Python: >=3.7

![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)

# 🛡️ DockWatch

**Docker container monitoring and image analysis CLI tool**

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## 🚀 Overview

**DockWatch is a powerful yet beginner-friendly CLI tool to monitor your Docker containers, analyze crashes, and inspect Docker image layers for optimization. It provides real-time alerts for container status changes, crash analysis with clear explanations, and an interactive Dockerfile creator to help you build optimized images.**

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## Features

- 🛡️ **Real-time container monitoring:** Track container status changes (running, exited, created) with easy-to-understand alerts.  
- 💥 **Crash analysis:** Detect container crashes with clear explanations based on exit codes and logs.  
- 📊 **Docker image analyzer:** Inspect image layers for size and bloat, with smart tips for optimization.  
- 🐳 **Multi-runtime support:** Works well with Node.js, Python, Go, Java, Ruby, PHP, and .NET images.  
- 🔧 **Dockerfile Creator:** Interactive session to generate optimized single-stage or multi-stage Dockerfiles for various runtimes.  
- 🎨 Beautiful, color-coded console output powered by [Rich](https://github.com/Textualize/rich).

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## Installation

You can install DockWatch directly from PyPI:

```bash
pip install dockwatch
```
---

## Usage
### Monitor containers
Monitor running containers by name:

```bash
dockwatch monitor [container1] [container2] ...
```
Add the --show-logs or -l flag to show logs on crashes:

```bash
dockwatch monitor backend frontend --show-logs
```
### Analyze Docker images
Analyze a local Docker image to identify large layers and optimize size:

```bash
dockwatch analyze [my-image:latest]
```
### Create Dockerfiles interactively
Generate Dockerfiles with guided prompts (supports multi-stage builds):

```bash
dockwatch create
```
---

## Supported Runtimes
- Node.js
- Python
- Go
- Java
- Ruby
- PHP
- .NET Core

## Examples

```bash
# Monitor containers
dockwatch monitor backend --show-logs

# Analyze image layers
dockwatch analyze node:18-alpine

# Create Dockerfile
dockwatch create
```
## Contributing
Contributions and issues are welcome! Feel free to open a pull request or issue on GitHub.

## License

This project is licensed under the [MIT License](LICENSE).

## Contact
For questions or support, email: bsse1402@iit.du.ac.bd