semvec/pypi-packages huggingface dataset:
netunicorn-connector-docker 0.1.7
Local Docker connector for netunicorn
License: MIT
Requires Python: >=3.10
Keywords: netunicorn

# netunicorn-connector-docker
This is a netunicorn connector for a local Docker infrastructure.


This connector works only with the local Docker daemon, requires current user to be in the docker group
and always presents a single host with the name "dockerhost".

## Usage
This connector is supposed to be installed as a part of netunicorn-director-infrastructure package or container.

Install the package:
```bash
pip install netunicorn-connector-docker
```
Ensure that the user (netunicorn-director-infrastructure process owner) is in the docker group (or root).

Then, add the connector to the netunicorn-director-infrastructure configuration:
```yaml
  local-docker:  # unique name
    enabled: true
    module: "netunicorn.director.infrastructure.connectors.docker_connector"  # where to import from
    class: "DockerConnector"  # class name
    config: "configuration-example.yaml"     # path to configuration file
```
pyrept 1.0.2
This library generates both HTML and JSON reports for your Nose unit tests, providing a clear and structured overview of test results.
License: MIT
Keywords: nose2, testing, reporting, pytest

# Python Unit Test HTML JSON Report Generator

[![codecov](https://codecov.io/gh/pankajnayak1994/pyrept/graph/badge.svg?token=M0KTUAOO4V)](https://codecov.io/gh/pankajnayak1994/pyrept)
![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/pyrept)
![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/pyrept)
![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/pankajnayak1994/pyrept)
![PyPI - License](https://img.shields.io/pypi/l/pyrept)


### Introduction
A [Nose2] plugin for generating detailed, searchable, and user-friendly HTML and JSON reports of your test results.

Key Features:

- Rich Test Descriptions: Automatically captures docstrings from tests as descriptions, making the reports more informative and readable.
- Failure Tracebacks: Includes complete traceback details for any failed tests, enabling quick identification and resolution of issues.
- Searchable and Filterable Reports: Allows users to search and filter results by status (e.g., passed, failed, skipped, or error), making it easy to navigate through large test suites.
- Customizable Outputs: Supports customization options to fit specific reporting needs.
- JSON Integration: Provides JSON reports for easy integration with other tools or automated workflows.
- This plugin is ideal for enhancing test visibility and making debugging more efficient.

![Report Screenshot](https://raw.githubusercontent.com/pankajnayak1994/pyrept/master/docs/images/report.png)

### Installation
You can install the Nose2 HTML Report Plugin using `pip`:
```
pip install pyrept
```

### Configuration
To get `nose2` to recognize the plugin add an entry into the `plugin` key of the `unittest` section of your `nose2.cfg` file. Configurations for the plugin should be placed into an `html-report` section of the configuration file. Below is a working example:
```
[unittest]
plugins = pyrept.html_report

[html-report]
always-on = True
```

#### Additional Settings
Specify the path for the HTML report. Defaults to `report.html`
```
[unittest]
plugins = pyrept.html_report

[html-report]
always-on = True
path = test_results/my_custom_report_file.html
```

### Usage
Command line flag:
```
nose2 --html-report
```

If you have `always-on=True` inside your `nose2.cfg`:
```
nose2
```
digitsclassifier 2.1.0
Library to detect single digits (0-9) in black/white images
License: MIT
Requires Python: >=3.11

# digitsclassifier
Das Projekt dient zur Erkennung einer gedrukten Ziffer (0-9) in einem Bild. 

[![Build](https://github.com/pgnApp/digitsclassifier/actions/workflows/publish.yaml/badge.svg)](https://github.com/pgnApp/digitsclassifier/actions/workflows/publish.yaml)

## Inferenz
Die Library erwaretet Bilder mit einem einzigen Zeichen. Das Bild muss Schwarz auf Weis sein. Es wird ein Graustufenbild erwartet. Die Library übernimmt die Binarisierung und auch das restliche aufbereiten / skalieren der Bilder. 

Für optimale Ergebnisse sollte ein quadratisches Bild übergeben werden, und es sollte idealerweise mindestens 28x28 Pixel haben.

Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der ```predict_digits``` Methode:

```python
from digitsclassifier import predict_digits
import cv2

img = cv2.imread("drei.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

chars, probs = predict_digits([img], 1)

print(f'Zeichen "{chars[0][0]} " mit Wahrscheinlichkeit {round((100.0*probs)[0][0], 2)}% erkannt'.)
```

## Neuronales Netz
Das Training des Neuronalen Netz ist nicht Bestandteil dieses Projekts, sondern muss getrennt trainiert werden und dann als [src/models/digit_classifier_model.keras](/src/models/digit_classifier_model.keras) abgelegt sein. 

Das darunterliegende Keras-Netzwerk erwartet die Bilder im Format 28x28 Pixel, wobel das Zeichen selbst nur die inneren 24x24 Pixel belegen darf, der Rest ist Rand. 

Das Netz erwartet die Bilder Weiß auf Schwarz.

## Entwicklungsumgebung einrichten
Zum Erzeugen des Paketes wird [pdm](https://pdm-project.org/en/latest/) verwendet.

## Library paketieren (lokal)
``` bash
pdm build
```

## Library Veröffentlichen (PyPi)

### Manuell
Zur Veröffentlichung des Projekts einfach
```bash
pdm publish -u __token__ -P <Hier dein PyPi-API-Token>
```

ausführen. 

### Über Github Actions
Durch das Tagging der Version kann das Publishing auch von Github automatisch durchgeführt werden. 

```bash
git tag v2.1.0
git push origin v2.1.0
```

Hierfür muss am Repository aber das API-Token deines Users für das entprechende Paket unter dem Namen ```PYPI_TOKEN``` hinterlegt sein.
dataclouder-tts 0.0.8
TTS library for Dataclouder
License: MIT
Requires Python: >=3.9

### Dataclouder TTS

This is a library for Text-to-Speech functionality.

### 

Probably ill include whisper provider also here in the future.

### TODOs

- [ ] [text](https://docs.vocode.dev/open-source/python-quickstart)