semvec/pypi-packages huggingface dataset:
java-dependency-viewer 0.1.0
A CLI tool for analyzing Java class dependencies using javap.
License: MIT
Requires Python: >=3.6

# Java Dependency Viewer

A command-line tool for analyzing and visualizing Java class dependencies using javap.

## Installation

```bash
pip install java-dependency-viewer
```

## Usage

Basic command format:
```bash
jdv [class_dir] [output_dir] [options]
```

Arguments:
- `class_dir`: Directory containing Java class files to analyze (required)
- `output_dir`: Directory to output the analysis results (optional, default: output)

Options:
- `--preview`: Generate HTML visualization preview
- `--gexf`: Export graph in GEXF format

Examples:
```bash
# Basic usage (creates data.json in output/)
jdv path/to/classes

# Specify output directory
jdv path/to/classes output/

# Generate GEXF file
jdv path/to/classes --gexf

# Generate HTML preview
jdv path/to/classes --preview

# All options
jdv path/to/classes output/ --preview --gexf
```

## Output Files

- `data.json`: Graph data in JSON format (always created)
- `data.gexf`: Graph data in GEXF format (created with --gexf)
- `graph.html`: Interactive visualization (created with --preview)

## Requirements

- Python 3.6+
- Java Development Kit (JDK) with `javap` command available
- NetworkX 2.5+

## License

MIT License
khipu-tools 2025.1.0
Set de herramientas para operar con la APIv3 de Khipu
License: MIT
Requires Python: >=3.9
Keywords: khipu, pagos, transferencias, payment, subscription, subscripcion

# Khipu Tools

## Proyecto en Desarrollo

Este proyecto está en desarrollo activo. Las funcionalidades y API pueden cambiar sin previo aviso.

## Descripción

Khipu Tools es una librería en Python pensada para que integrar los servicios de Khipu en tus proyectos sea sencillo y directo. Ideal para gestionar transacciones y pagos desde tu código.

## Características

- **Conexión directa con la API de Khipu**: Compatible con la versión 3 en adelante de la API.
- **Pagos instantáneos**: Basado en [fixmycode/pykhipu](https://github.com/fixmycode/pykhipu).
- **Pagos automáticos**: Simplifica transacciones recurrentes.
- **Diseño amigable**: Fácil de usar y ligero.
- **Manejo de errores**: Robusto y preparado para entornos reales.

## Instalación

Puedes instalar Khipu Tools desde PyPI:

```bash
pip install khipu-tools
```

## Requisitos Previos

- **Python 3.9 o superior**.
- **Credenciales de Khipu**: Necesitarás tu `API Key` proporcionada por Khipu.

## Uso Básico

Ejemplo de cómo crear un pago utilizando Khipu Tools:

```python
import khipu_tools

# Configura tu API Key de Khipu
khipu_tools.api_key = "tu-api-key"

# Crear un pago
pago = khipu_tools.Payments.create(
    amount=5000,
    currency="CLP",
    subject="Pago de Prueba"
)

print(pago)
```

Salida esperada:

```json
{
  "payment_id": "gqzdy6chjne9",
  "payment_url": "https://khipu.com/payment/info/gqzdy6chjne9",
  "simplified_transfer_url": "https://app.khipu.com/payment/simplified/gqzdy6chjne9",
  "transfer_url": "https://khipu.com/payment/manual/gqzdy6chjne9",
  "app_url": "khipu:///pos/gqzdy6chjne9",
  "ready_for_terminal": false
}
```

## Documentación Completa

Próximamente se incluirá una documentación más extensa sobre todas las funcionalidades disponibles.

## Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Por favor, sigue estos pasos:

1. Haz un fork del repositorio.
2. Crea una rama con un nombre descriptivo para tu cambio.
3. Envía un Pull Request describiendo los cambios.

## Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la [MIT License](LICENSE).

---

Este proyecto no está patrocinado ni asociado con Khipu.
pytestreport-md 0.1.5
Uma biblioteca para gerar relatórios de teste com emojis
License: MIT
Keywords: pytest, report, emojis

# pytest-report

```markdown
# pytestreport-md

[![PyPI Version](https://img.shields.io/pypi/v/pytestreport-md.svg)](https://pypi.org/project/pytestreport-md/)
[![License](https://img.shields.io/pypi/l/pytestreport-md.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)

Uma biblioteca para gerar relatórios de testes com emojis de maneira simples e estilizada!

## 🚀 Instalação

Você pode instalar o `pytestreport-md` diretamente do PyPI usando o pip:

# bash
pip install pytestreport-md
```

## 📄 Descrição

O `pytestreport-md` é uma biblioteca leve que facilita a geração de relatórios de testes em formato Markdown. Ele transforma os resultados de testes em relatórios estilizados, incluindo emojis para indicar o status de cada teste (✅ para aprovados e ❌ para falhos).

## 🛠️ Como Usar

Aqui está um exemplo básico de uso:

```python
from pytestreport.reporter import generate_report_pytest

test_results = """
TestExample1 - PASSED | TestExample2 - FAILED | TestExample3 - PASSED
"""

generate_report_pytest(prefix="Name project", test_results=test_results, output_path="report.md")
```

### Resultado

Um arquivo `report.md` será gerado com um relatório detalhado:

```
## Test Report - `Name project`

--------------------------------------------------
### 📝 Test results

**Total Tests**: 3  
**Passed**: 2  
**Failed**: 1  

### Passed Tests ✅
- TestExample1
- TestExample3

### Failed Tests ❌
- TestExample2

--------------------------------------------------
### 📊 Test Summary

- **Passed Tests**: 2 ✅
- **Failed Tests**: 1 ❌

---
_Report styled with ❤️ for `Name project` on 01-Jan-2025 at 10:00:00_
```

## ⚙️ Configuração Adicional

Se necessário, você pode personalizar o comportamento da função `generate_report_pytest`:

- **`prefix`**: Colocar o nome do projeto que você está utilizando no relatório de teste.
- **`test_results`**: Resultados dos testes no formato `<nome do teste> - <status>`, separados por `|`.
- **`output_path`**: Caminho para salvar o relatório Markdown (por padrão, `report.md` será criado no diretório atual).

## 🧪 Testes

Para rodar os testes do projeto:

```bash
pytest
```

Certifique-se de estar no ambiente virtual configurado e que as dependências de desenvolvimento estejam instaladas.

## 📝 Licença

Este projeto está licenciado sob os termos da licença MIT. Veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) para mais detalhes.

## 📬 Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou enviar pull requests no [repositório do projeto](https://github.com/Hedriss10/pytest-report).

## 📚 Recursos

- **Repositório**: [GitHub](https://github.com/Hedriss10/pytest-report)
- **PyPI**: [pytestreport-md](https://pypi.org/project/pytestreport-md/)

---

Feito com ❤️ por [Hedris Pereira](https://github.com/Hedriss10)
mmd-critic 0.1.2
Python package for the MMD Critic method
License: MIT
Requires Python: >=3.6

# mmd-critic

[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](https://github.com/yourusername/mmd-critic/blob/main/LICENSE)

A Python package for implementing the Maximum Mean Discrepancy Critic (MMD-Critic) method. This method is commonly used to find prototypes and criticisms (outliers, roughly speaking) in datasets.

## Installation

You can install the package via pip:

```bash
pip install mmd-critic
```

## Usage

```python
from mmd_critic import MMDCritic
from mmd_critic.kernels import RBFKernel

critic = MMDCritic(X, RBFKernel(sigma=1), criticism_kernel=RBFKernel(2), labels=y)

protos, proto_labels = critic.select_prototypes(50)
criticisms, criticism_labels = critic.select_criticisms(10, protos)
```

Note that the labels and criticism_kernel are optional arguments which are None by default. If `criticism_kernel`
is none, then the prototype kernel will be used for criticisms. If labels are none, then returned labels will be None.

See more in the [examples](https://github.com/PhysBoom/mmd_critic/tree/main/examples)

## More Info

Read my [article](https://medium.com/@physboom/the-mmd-critic-method-explained-c6a77f2dbf18) for more info on the MMD critic method. I also encourage you to read the original [paper](https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2016/hash/5680522b8e2bb01943234bce7bf84534-Abstract.html).

## Acknowledgements

The implementation here is based on Been Kim's [original implementation](https://github.com/BeenKim/MMD-critic/tree/master) and [paper](https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2016/hash/5680522b8e2bb01943234bce7bf84534-Abstract.html)