semvec/pypi-packages huggingface dataset:
ytch 0.2.0
Chat, Transcript, and Summarize YouTube Videos with AI
Requires Python: >=3.12

# yt-ai

> Chat, Transcript, and Summarize YouTube Videos with AI

## Features

- extract captions from youtube videos
- transcribe youtube videos if captions are not available
- add punctuation and paragraphed the transcript
- chat with the transcript
- summarize the transcript

## Usage

- Run Directly with `uvx`

```bash
uvx yt-ai

# update with latest version
uvx yt-ai@latest
```

- Install Locally

```bash
uv tool install yt-ai

# then start the streamlit app
yt-ai
```

## API Keys

- api key fields in the app will be auto-filled after providing the `.env` file (optional)

```bash
uvx yt-ai path/to/your/.env
```

- content of `.env` file

```ini
GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key
```

## Questions

- [Github issue]
- [LinkedIn]

[Github issue]: https://github.com/hoishing/yt-ai/issues
[LinkedIn]: https://www.linkedin.com/in/kng2
pythonic-fp.circulararray 5.2.0
Pythonic FP - Circular Array data structure
Requires Python: >=3.12
Keywords: auto resizing, circular array, dequeue, indexable, pop, push

# Pythonic FP - Circular Array

PyPI project
[pythonic.fp.circulararray](https://pypi.org/project/pythonic-fp.circulararray/)
implements a stateful circular array data structure.

- O(1) pops either end
- O(1) amortized pushes either end
- O(1) indexing, fully supports slicing
- Auto-resizing larger when necessary, manually compatible
- Iterable, can safely mutate while iterators continue iterating over previous state

This PyPI project is part of of the grscheller
[pythonic-fp namespace projects](https://github.com/grscheller/pythonic-fp/blob/main/README.md).

## Documentation

Documentation for module
[pythonic_fp.circulararray](https://grscheller.github.io/pythonic-fp/circulararray/API/development/build/html)
hosted on GitHub pages.

## Copyright and License

Copyright (c) 2023-2025 Geoffrey R. Scheller. Licensed under the Apache
License, Version 2.0. See the LICENSE file for details.
splitdatasets 0.9.0
Tools to randomly move images and split datasets (local or S3) into train/val/test.
Requires Python: >=3.12


# SplitDatasets

**SplitDatasets** — это CLI-инструмент на Python для работы с изображениями и разметками: выбор случайных изображений, разбиение на обучающую/валидационную/тестовую выборки как в локальной файловой системе, так и в S3.

## 📦 Установка

### 🔹 Установка с помощью [uv](https://github.com/astral-sh/uv)

```bash
uv pip install -e .
```

> Установит проект в режиме разработки (editable).

### 🔹 Установка глобально с помощью [pipx](https://github.com/pypa/pipx)

```bash
pipx install .
```

> Если пакет уже установлен, но вы внесли изменения в код — переустановите:

```bash
pipx uninstall splitdatasets
pipx install .
```

---

## 🚀 Использование

### 1. Случайный выбор изображений

Копирует случайные изображения из `source_dir` в `target_dir`, с возможным переименованием.

```bash
random-move SOURCE_DIR TARGET_DIR [--count 100] [--prefix PREFIX] [--extensions .jpg .jpeg .png] [--seed 42]
```

**Пример:**

```bash
random-move ./images ./sample --count 50 --prefix selected --seed 123
```

---

### 2. Разделение локального датасета

Разбивает изображения на поддиректории `images/train`, `images/val`, `images/test` и `labels/...`

```bash
split-dataset-local SOURCE_DIR TARGET_DIR [--labels_dir LABELS_DIR] [--train_ratio 0.7] [--val_ratio 0.2] [--test_ratio 0.1] [--seed 42]
```

**Пример:**

```bash
split-dataset-local ./dataset/images ./dataset_split --labels_dir ./dataset/labels --seed 42
```

---

### 3. Разделение датасета в S3 (MinIO)

Разделяет изображения и метки, находящиеся в хранилище S3, по тем же правилам.

```bash
split-dataset-s3 --bucket BUCKET \
                 --source_prefix SOURCE_PREFIX \
                 --target_prefix TARGET_PREFIX \
                 --endpoint http://IP:PORT \
                 --access_key ACCESS \
                 --secret_key SECRET \
                 [--labels_prefix LABELS_PREFIX] \
                 [--train_ratio 0.7] \
                 [--val_ratio 0.2] \
                 [--test_ratio 0.1] \ 
                 [--seed 42]
```

**Пример:**

```bash
split-dataset-s3 --bucket mybucket \
                 --source_prefix raw/images \
                 --target_prefix splits \
                 --endpoint http://localhost:9000 \
                 --access_key myaccesskey \
                 --secret_key mysecretkey \
                 --labels_prefix raw/labels \
                 --seed 123
```

---

## 🧱 Структура проекта

```
splitdatasets/
├── split_dataset/
│   ├── select_and_move_images.py
│   ├── split_dataset.py
│   ├── split_dataset_s3.py
│   └── utils.py
├── pyproject.toml
└── README.md
```

## 🛠 Зависимости

- Python >= 3.12
- `boto3` для работы с S3
- `uv` и `pipx` (для удобства установки)

---

## 📝 Лицензия

[MIT License](LICENSE) © 2025