semvec/pypi-packages huggingface dataset:
zzipmakedocs 0.13.80
generate troff manpages and htm manual pages from C source comments via docbook reference and markdown parts

# zzipmakedocs

generate troff manpages and htm manual pages from C source comments via docbook reference and markdown parts

## background

The ZZipLib had been embedding documentation into the C source code from the beginning.
For some time a tool `cpp2markdown` was extracting the parts, based on the pygments lexer.
From there the markdown parts were compiled into a docbook `<references>` xml master.
And with the `xmlto` docbook processor the dozens of troff `man.3` pages and `html`
parts were written.

However the `xmlto` docbook processor turned out to be quite unstable, with the results
being not very readable. So a tool `dbk2man` was created to generate the troff pages.
The `cpp2markdown` turned out to be not very configurable, so it was replaced by
a `zzipdoc` transformer that got the function references better and it does not
anymore depend on the pygments lexer.

The `zziplib/docs` are now compiling the source `*.c` input with a tool `zzipmakedocs` that 
generates the intermediate docook.xml format. And `dbk2man` turns that into dozens of
files in subdirectories `man3` or `html` which get packaged as tarball for installation.

As it can be helpful for others, the documentation generator is packaged as pypi tool
as well. The sources for that are still in the `zziplib` project.

## running

* `zzipmakedocs *.py ../zzip/*.c --package MyLibrary --release 0.1 --output mydocbook`
  * there is also a `--onlymainheader mylib.h` option that only scans c-files having that include
* `dbk2man.py man mydocbook.xml -o man3`
  * generates troff format files into subdirectory man3 (arguments similar to xmlto)
* `dbk2man.py html mydocbook.xml -o html`
  * generates html format files into subdirectory html (arguments similar to xmlto)

Using the `--onlymainheader` the zziplib build rules generate the documentation for
three libraries instead of just one. That's because there is a main library and
two derivates that are smaller but sharing the same internal helper functions.
datadownunder 0.1
A python package to download from datagovau
Requires Python: >=3.9

# datadownunder

-Daniel Stamer-Squair 

# Purpose

#### STABILITY STATUS 

DEVELOPMENT:

# Description

# Getting Started

## Requirements

1. **Python**
2. **uainepydat**: This is used to parse json data from the donwloads.

# Changelog

See the full version history in the [changelog](meta/changelog.txt).
blockchain-toolkit 0.2.2
Универсальная библиотека для взаимодействия с Ethereum-блокчейном с поддержкой AES-шифрования.
Requires Python: >=3.7

# Blockchain Toolkit

[![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.7%2B-blue.svg )](https://www.python.org/downloads/ )
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green.svg )](LICENSE)

Библиотека для безопасного взаимодействия с Ethereum-блокчейном с поддержкой AES-шифрования.

## Установка

```bash
pip install blockchain_toolkit
django-tmmis 0.3.17
A Django app provided ORM to TrustMed medical information system
Requires Python: >=3.8

![Pypi version](https://img.shields.io/pypi/v/django-tmmis.svg)
![Python versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/django-tmmis)
![Code style: black](https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg)

## Описание проекта

`django-tmmis` — это Django-приложение, которое предоставляет биндинг к базе данных медицинской информационной системы (МИС) "ТМ:МИС". Это позволяет использовать сущности МИС в других проектах Django, используя ORM (Object-Relational Mapping). С помощью этого приложения вы можете легко интегрировать данные из МИС в свои Django-проекты, что упрощает работу с медицинскими данными и их обработку.

### Основные возможности

- Подключение к базе данных МИС через MSSQL.
- Автоматическая генерация Django-моделей на основе существующих таблиц в базе данных.
- Использование Django ORM для работы с данными МИС.
- Поддержка различных версий Python и Django.

## Настройка

Для начала установки необходимых зависимостей и создания нового проекта Django выполните следующие команды:

```shell
python -m pip install django~=4.0 mssql-django
django-admin startproject config .
```

Добавьте подключение к базе данных МИС в файле `config/settings.py`:

```python
DATABASES = {
    'default': {
        # Настройки основной базы данных
        ...
    },
    'tmmis'  : {
        'ENGINE'  : 'mssql',
        'NAME'    : 'ИМЯ БД',  # Укажите имя базы данных
        'USER'    : 'sa',  # Укажите имя пользователя
        'PASSWORD': 'ПАРОЛЬ К БД',  # Укажите пароль
        'HOST'    : 'АДРЕС СЕРВЕРА',  # Укажите адрес сервера
        'PORT'    : 1433,  # Укажите порт, по умолчанию 1433
        'OPTIONS' : {
            'driver': 'ODBC Driver 17 for SQL Server',  # Укажите драйвер ODBC
        },
    }
}
```

### Интроспекция БД

Для интроспекции таблиц МИС можно использовать скрипт `introspection.py`, передавая ему в качестве аргументов наименования таблиц, для которых необходимо создать модели.

Пример использования:

```shell
python introspection.py hlt_TAP oms_LPU
```

После создания моделей обязательно протестируйте модуль:

```shell
python manage.py test
```