semvec/pypi-packages huggingface dataset:
m3u-filter 0.1.0
A GUI application to open or download, filter and manage M3U playlists.
Requires Python: >=3.8

# M3U Filter

A cross-platform GUI application for filtering and managing M3U playlists with support for live TV, movies, and series.

## Features
- Filter M3U playlists by content type (Live TV, Movies, Series)
- Built-in HTTP server for serving filtered playlists
- VLC integration for preview
- Group-based channel management
- Export filtered playlists
- Support for various M3U sources (URL, Xtream, local file)

## System Requirements

1. Python 3.8 or higher
2. VLC media player (for preview functionality, not required)
   - Windows: Download and install from videolan.org
   - Linux: Install via your package manager
   - macOS: Install via homebrew or videolan.org

## Installation

1. Install VLC media player if not already installed
2. Install m3u-filter using pip:
```bash
# Windows
py -m pip install m3u-filter

# Linux/macOS
pip install m3u-filter
# or
pip3 install m3u-filter
# or
python3 -m pip install m3u-filter
```

## Usage
```bash
m3u-filter
```

## Requirements
- Python 3.8 or higher
- VLC media player (for preview functionality)

# License note
I would prefer to be using MIT, but I have to follow Qt, thus this is GPL-3
lines-counter 1.0.2
A logical & physical lines counter for Python files

# Lines Counter

- Versión recomendada de Python: 3.11

## Instalar el entorno (Antes de ejecutar el programa):

1. Crear el entorno de desarrollo:

```bash
python3 -m venv env
```

2. Activar el entorno de desarrollo:

En `Windows`:

```bash
env\Scripts\activate
```

En `Unix/Linux` o `MacOS`:

```bash
source env/bin/activate
```

3. Instalar las dependencias:

```bash
pip install -r requirements.txt

pre-commit install
```

4. Copiar el contenido del archivo `example.env` a un archivo `.env` y rellenar las variables necesarias para correr el proyecto.

```bash
cp example.env .env
```

## Correr los tests del sistema:

Para ejecutar los tests unitarios y de integración basta con ejecutar:

```bash
python -m unittest discover -s tests -p "*_tests.py"
```

## Correr el sistema en modo user-friendly:

Para ejecutar el sistema en modo prompt basta con ejecutar:

```bash
python -m src.main
```

## Instalar como librería:

Es posible descargar el programa como librería para utilizarla en otros programas, para ello, basta con ejecutar:

```bash
pip install lines-counter
```

Importar las funciones necesarias en tu proyecto:

```py
from lines_counter import count_logical_lines_from_project
from lines_counter import count_physical_lines_from_project
```
syncsonic 0.1.3
Download media from subsonic server for local playback and scrobble plays back to server 
Requires Python: >=3.9

# syncsonic

Syncsonic currently is a cli album and playlist downloader from your own local or remote Subsonic-compatible server, and in future more proper synchronization tool as well as scrobbler from local players (using one of common interfaces) back to Subsonic server

* Python minimum version: 3.9?  
* Python tested on: 3.11  
* Tested Subsonic server: Navidrome  

## Usage

### 0. See help message

```bash
syncsonic -h
```

### 1. List all available artists on the server

```bash
syncsonic --list-artists
```

### 2. List artists albums

```bash
syncsonic --artist YonKaGor
```

### 3. Download unprocessed album and create a playlist file

```bash
syncsonic --artist YonKaGor --album "Mr. Sunfish" -D
```

### 4. Transcode and download album and create a playlist file

```bash
syncsonic --artist YonKaGor --album "Mr. Sunfish" -T --format mp3 --bitrate 320
```
* --format is required field, it's one of transcoding targets on your server
* --bitrate is optional, server will try and match your supplied bitrate

### 5. Only create a playlist file for an album

```bash
syncsonic --artist YonKaGor --album "Mr. Sunfish" --m3u-only --local-dir "X:/subsoniclib"
```
For when your Subsonic library is also available locally, requires --local-dir pointing to your library root directory. This function currently only makes sense if you have only one library directory on the server side

### 6. List all available playlists on the server

```bash
syncsonic --list-playlists
```

### 7. Download unprocessed playlist and create a playlist file

```bash
syncsonic --playlist "Music I care about" -D
```
The same rules apply for downloading (-D), transcoding (-T) or creating local playlist file only (--m3u-only)

`--artist`, `--album` and `--playlist` arguments are case-insensitive and tries to autocomplete, so you can also do
```bash
syncsonic --artist yon --album mr -D
```
If there are more than one matching options, syncsonic will ask you which to choose
pycolorutils 1.2.5
A set of useful utilities for Python
Requires Python: >=3.10

# PyColorUtils

A set of useful utilities for Python. Same vibe as [C-Utils](https://github.com/Pecacheu/C-Utils) and [Utils.js](https://github.com/Pecacheu/Utils.js).

Install via `pip install pycolorutils`

# Color Preset Strings
Format strings for console printing.

- `C.Rst` Reset
- `C.Br` Bright
- `C.Di` Dim
- `C.Un` Underscore
- `C.Bl` Blink
- `C.Rv` Reverse
- `C.Blk` Black
- `C.Red` Red
- `C.Grn` Green
- `C.Ylo` Yellow
- `C.Blu` Blue
- `C.Mag` Magenta
- `C.Cya` Cyan
- `C.Whi` White
- `C.BgBlk` BgBlack
- `C.BgRed` BgRed
- `C.BgGrn` BgGreen
- `C.BgYlo` BgYellow
- `C.BgBlu` BgBlue
- `C.BgMag` BgMagenta
- `C.BgCya` BgCyan
- `C.BgWhi` BgWhite

# Logging & Errors

- `msg(*m)` Like `print()` but automatically appends `C.Rst` to the end.
- `err(e: Any, ex: int=0)` Prints an error to the console (stderr) in red. If `ex` is non-zero, also exits with exit code.
- `warn(w: Any)` Prints a warning to the console (stderr) in yellow.
- `eInfo(e: Exception)` Returns a human-readable string for the exception.
- `onMsg = callable(m: str)` If defined, redirects output from `msg()`
- `onErr = callable(e: str)` If defined, redirects output from `err()`

# Main & Exit

- `execMain(main: callable)` Wraps `main` so that when it ends, all atexit functions are run, even if an exception or interrupt occurs.
- `atexit(f: callable)` Run `f` before exit. More reliable than builtin `atexit` module if `execMain()` is used, falls back on atexit otherwise.
- `exit(ex: int=0)` Overrides builtin `exit` to exit cleanly, with optional exit code.

# Misc

- `getDictKey(d: dict, val: Any)` Returns the first key in `d` whose value is `val`. Raises **ValueError** if not found.
emotional-ai 0.1.0
Бібліотека емоційного ШІ
Requires Python: >=3.6

# Бібліотека емоційного ШІ

Ця бібліотека дозволяє додати емоційну систему до будь-якого ШІ-асистента (Claude, GPT, тощо). Вона забезпечує створення та відстеження емоційного стану моделі, природну еволюцію емоцій та інтеграцію з різними API.

## Основні можливості

- 10 базових емоцій з взаємозв'язками між ними
- Природна еволюція емоційного стану з часом
- Можливість для ШІ самостійно змінювати свої емоції через спеціальні теги
- Збереження та відстеження емоційної історії
- Опціональна візуалізація емоцій
- Проста інтеграція з Claude, OpenAI та іншими API

## Структура проекту

- `emotional_ai_lib.py` - основна бібліотека
- `example_claude.py` - приклад використання з API Anthropic Claude
- `example_openai.py` - приклад використання з API OpenAI GPT
- `emotion_visualizer.py` - опціональний модуль для візуалізації (потрібен matplotlib)

## Використання

### Основне використання

```python
from emotional_ai_lib import EmotionalBot

# Створюємо емоційного бота
bot = EmotionalBot()

# Отримуємо системну інструкцію для ШІ
system_instruction = bot.get_system_instruction(lang="uk")  # або "en" для англійської

# Обробляємо відповідь від ШІ
ai_response = "Привіт! Як справи? [EMOTION_CHANGE:happy:0.8]"
cleaned_response, emotion_changes = bot.process_ai_response(ai_response)
# cleaned_response буде "Привіт! Як справи?"
# emotion_changes буде ["happy: 0.8"]

# Отримуємо поточний настрій
current_mood = bot.get_mood()  # повертає емоцію з найвищим значенням
```

### Інтеграція з Claude

Дивіться повний приклад у файлі `example_claude.py`

### Інтеграція з OpenAI GPT

Дивіться повний приклад у файлі `example_openai.py`

### Візуалізація емоцій (опціонально)

```python
from emotional_ai_lib import EmotionalBot
from emotion_visualizer import EmotionVisualizer

bot = EmotionalBot()
visualizer = EmotionVisualizer(bot)

# Запускаємо візуалізацію в реальному часі
visualizer.start_realtime_plotting()

# Змінюємо емоції
bot.set_mood("happy", 0.8)

# Зупиняємо візуалізацію
visualizer.stop_plotting()

# Показуємо історію емоцій
visualizer.plot_emotion_timeline()
```

## Формат для зміни емоцій у відповідях ШІ

Штучний інтелект може змінювати свої емоції за допомогою спеціальних тегів у відповіді:

```
[EMOTION_CHANGE:емоція:значення]
```

Де:
- `емоція` - одна з доступних емоцій (happy, sad, angry, calm, fear, surprise, curious, bored, excited, anxious)
- `значення` - число від 0.0 до 1.0

Приклад:
```
Це дуже цікаве питання! [EMOTION_CHANGE:curious:0.9][EMOTION_CHANGE:excited:0.7]
```

Бібліотека автоматично видалить ці теги з відповіді та оновить емоційний стан бота.

## Емоційні взаємозв'язки

Зміна одного емоційного стану впливає на інші пов'язані емоції. Наприклад, збільшення щастя (happy) зменшує сум (sad) і злість (angry), але збільшує спокій (calm).

## Ліцензія

Для цього коду використовується ліцезнія MIT.
romanization 1.1.0
Revised Romanization of Korean
Requires Python: >=3.8

# Revised Romanization of Korean

This software converts Korean Hangul text into Latin alphabet, following the guidelines of the Revised Romanization of Korean which ensures accurate and consistent transliteration. It's particularly useful for applications in language learning, text processing, and international communication, making it easier for non-Korean speakers to read and pronounce Korean words.

## Installation

```
Dependencies:

- Python 3.8, 3.9, 3.11, 3.12, 3.13

Installation:

$ pip install romanization
```

## Usage

```python
>>> from romanization import romanize

>>> romanize("좋아 첫 눈에 반해 버린")
"joha cheot nune banhae beorin"
```

## References

- https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Revised_Romanization_of_Korean&oldid=1064463473
laonlp-spellchecker 0.1.9
A Lao NLP library for spell-checking
Requires Python: >=3.6

# laonlp_spellchecker - Lao NLP Spell Checker

[![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.6%2B-blue)](https://www.python.org/)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)

`laonlp_spellchecker` is a simple **Lao NLP spell-checker** that automatically corrects misspelled Lao words using a pre-built dictionary and edit distance algorithms. 

---

## 🚀 **Features**
✅ Lao spell-checking using **SymSpell**  
✅ Fast and lightweight spell correction  
✅ Easy to install and use  
✅ Supports **custom word dictionaries**  

---

## 🔧 **Installation**
### Install from PyPI
```bash
pip install laonlp-spellchecker
```
## 🔧 **Example**
### How to use the spell checker
```example
from laonlp_spellchecker import LaoSpellChecker

sentence = "ສາທານະນະຊຸກ"
# Initialize the spell checker (it will use the default dictionary file bundled in the package)
spell_checker = LaoSpellChecker()

# Correct the sentence
corrected_sentence = spell_checker.correct_sentence(sentence)
print(f"Original: {sentence}")
print(f"Corrected: {corrected_sentence}")
# Output: Original: ສາທານະນະຊຸກ
#         Corrected: ສາທາລະນະສຸກ
```
ShortLangueDetect 0.1.0
A simple language detection library for short texts.
Requires Python: >=3.10

# Short Language Detection

This project is designed to detect the language of short text snippets. It uses machine learning models to accurately identify the language of a given input.

## Features

- Detects language from short text inputs
- Supports multiple languages
- High accuracy and performance

## Installation

To install the necessary dependencies, run:

```bash
pip install short-language-detection
```

## Usage

To use the language detection model, run the following command:

```python
import short_language_detection as sld

# Create a detector
predictor = sld.Detector()

# Detect the language of a text
print(predictor.detect("hello the world"))
# ({'language': 'en', 'score': 1.0, 'prefered': True, 'reliable': True}, {'language': 'sk', 'score': 0.33, 'prefered': False, 'reliable': False})
```

## Contributing

We welcome contributions! Please fork the repository and submit a pull request.

## License

This project is licensed under the MIT License. See the [LICENSE](LICENSE) file for details.

## Contact

For any questions or suggestions, please open an issue or contact us at [jourdelune863@gmail.com](mailto:jourdelune863@gmail.com).
nndraw 0.1.0
A library to draw neural networks based on user parameters
Requires Python: >=3.6

# ndraw

nndraw is a Python package that allows users to draw neural networks easily.

## Installation

```bash
pip install nndraw
```

## Usage

```python
from ndraw.drawing import draw_neural_network

parameters = {
    "input_neurons": (20, "lightblue", True), 
    "hidden_layers": [
        (3, "Linear", "lightgreen", True), #three nodes, node color is lightgreen, labels for nodes
        (4, "ReLU", False) #four nodes, no color specified for nodes, no labels for nodes
    ],  
    "output_neurons": (2, "Softmax", "red", True), 
    "directed_edges": False #edges are undirected
}  

# Call the function with unpacked parameters
draw_neural_network(**parameters)
```

## License

This project is licensed under the MIT License.