semvec/pypi-packages huggingface dataset:
mlaflow 1.0.2.13
A package for unsupervised and fully automatic processing of single-cell sequencing data throughout the entire workflow.
Keywords: python, mlaflow, MLAflow, single-cell, scRNA-seq, bioinformatics, machine learning

# MLAflow

<p align="center">
  <img src="图片9.png" alt="MLAutoFlow Logo" width="450"/>
</p>

## 🚀 项目简介

**MLAflow** 是一款基于人工智能架构开发的、无监督的单细胞 RNA 测序全流程自动处理系统。  
通过集成 **贝叶斯优化（Bayesian Optimization）**、**Optuna-TPE**、**CMA-ES** 等高效超参数优化算法，  
实现从数据导入到聚类结果输出的全流程自动化与智能化。

该系统面向科研人员和数据分析师，致力于简化繁杂的分析流程，提高分析效率与结果稳定性。

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## 🔧 系统模块功能一览

### 1️⃣ 自动化数据预处理模块
- **细胞质控（Quality Control）**  
  自动调节 `min_genes`、`percent_mito`、`min_cells` 等过滤参数，识别低质量细胞；
- **归一化与对数转换**  
  自适应设置 `target_sum`，确保细胞间表达量一致性；
- **高变基因筛选（HVGs）**  
  在 1000–3000 范围内自动确定最佳高变基因数量，提高信噪比和降维效果；

### 2️⃣ 降维与特征压缩模块
- 使用 **PCA 主成分分析** 对表达矩阵进行降维；
- 自动优化 `n_pcs` 参数，兼顾保留信息量与计算效率；
- 引入 **CMA-ES 自适应算法**，评估 PCA 在不同细胞类型（如神经元、免疫细胞）中的鲁棒性；

### 3️⃣ 聚类分析与图结构构建模块
- 构建 KNN 邻接图，采用 **Leiden 算法**进行聚类；
- 自动优化 `resolution` 参数，提升聚类精度；
- 通过 **silhouette score** 和 **Calinski-Harabasz 指数** 等指标，指导参数调节并增强聚类一致性；

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## 📈 全流程优化引擎

- 利用 **Optuna + TPE 策略** 搜索参数组合，自动探索全局最优；
- **CMA-ES** 专用于 PCA 模块，确保主成分数 `n_pcs` 的自适应调整；
- 通过 **聚类效果反向反馈机制**（如 silhouette score），实现各阶段参数联动调节，打破传统分析“阶段割裂”的局限性；

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## 🧠 技术亮点

- 🧩 **模块解耦 + 并行调参**：不同阶段独立运行，自动跳过无需重复的步骤；
- 🧠 **全流程无监督设计**：自动学习最优配置，无需人工干预；
- 🧠 **数据格式广泛支持**：兼容 `.h5`, `.h5ad`, `.mtx`, `.csv`, `.txt`, `.xlsx` 等常见格式；
- 💾 **内存友好型实现**：支持 AnnData 的 `backed` 模式，适应大规模数据集；
- 🛠️ **极简安装，开箱即用**

---

## 📦 安装方式

请确保使用 Python 3.8+ 环境，并安装以下依赖：

```bash
pip install scanpy optuna cma umap-learn
```

---

## 🔍 未来展望

- ✅ 拓展对空间转录组（Spatial Transcriptomics）的支持；
- ✅ 引入 Transformer 模型进行表达数据的深层次表示学习；
- ✅ 增强可视化界面交互能力，打造无代码图形化分析平台；

---

## 🤝 合作者

| 贡献者 | GitHub 主页 |
|--------|-------------|
| guxiao2005 | [@guxiao2005](https://github.com/guxiao2005) |
| like-lkr   | [@like-lkr](https://github.com/like-lkr) |

---
"""
cloudwatch-pylogger 0.1.0
Structured Python logger for AWS CloudWatch with ASGI/WSGI middleware support and fallback local logging
Requires Python: >=3.9

# 📡 pycloudwatch

Structured Python logger with AWS CloudWatch support and a fallback to local JSON logging.

---

## 🔥 Features

- ✅ Seamless AWS CloudWatch Logs integration (via `boto3`)
- ✅ Automatic fallback to `RotatingFileHandler` when CloudWatch config is missing
- ✅ ASGI middleware for FastAPI, Starlette, etc.
- ✅ Log batching with thread-safe flushes
- ✅ JSON-structured logs, optionally compressible
- ✅ Plug-and-play logger interface

---

## 🚀 Installation

```bash
pip install pycloudwatch
```

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## 🛠 Environment Configuration

| Variable | Description |
|----------|-------------|
| `AWS_ACCESS_KEY_ID` | AWS access key |
| `AWS_SECRET_ACCESS_KEY` | AWS secret key |
| `AWS_REGION` | AWS region (default: `us-east-1`) |
| `CLOUDWATCH_LOG_GROUP` | Name of CloudWatch log group |
| `CLOUDWATCH_LOG_STREAM` | Name of CloudWatch log stream |
| `LOG_BATCH_SIZE` | Batch flush size (default: 10) |
| `LOG_COMPRESSION` | Enable GZIP compression (true/false) |

If any of these are missing, logs will fallback to local `logs/app.log`.

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## 🧱 Basic Usage

```python
from pycloudwatch.logger import PyCloudLogger

logger = PyCloudLogger("my_app")

logger.info("Server started", context={"port": 8000})
logger.error("Failed to connect to DB", context={"error": "Timeout"})
```

---

## 🧩 ASGI Middleware (FastAPI Example)

```python
from fastapi import FastAPI
from pycloudwatch.middleware import CloudWatchMiddleware

app = FastAPI()
app.add_middleware(CloudWatchMiddleware)
```

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## 📦 Batching Logs (Advanced)

```python
from pycloudwatch.batcher import LogBatcher
from pycloudwatch.models import LogEntry
from pycloudwatch.logger import PyCloudLogger

logger = PyCloudLogger("batcher-demo")
batcher = LogBatcher(logger.backend, batch_size=5)

for i in range(10):
    batcher.add_log(LogEntry("INFO", f"Batch Log {i+1}", {"iteration": i+1}))

batcher.flush()
```

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## 🧪 Testing

To run tests:

```bash
pytest tests/
```

Mocks for AWS SDK via `moto` will be included in the test suite.

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## 💡 Roadmap

- [ ] WSGI middleware support
- [ ] Automatic periodic flush using timer
- [ ] Integration with external S3/Kinesis log exporters
- [ ] OpenTelemetry context propagation

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## 📜 License

MIT © 2025 [Irfan Ahmad](https://github.com/Irfan-Ahmad-byte)

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## 🧠 Inspired by

- [`actix_logger`](https://github.com/crypsol/actix_logger) (Rust)
- `structlog`, `loguru`, and `logging.handlers` (Python logging ecosystem)