semvec/pypi-packages huggingface dataset:
JornadaRPA.WebScrap 0.1.3
Módulo de scraping de tabelas web para o JornadaRPA
Requires Python: >=3.6

# JornadaRPA.WebScrap

JornadaRPA.WebScrap é um módulo Python projetado para facilitar o scraping de dados de tabelas em páginas web, utilizando o BotCity Web Automation e Pandas.

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## 🚀 Funcionalidades
- Extrai dados tabulares de páginas web.
- Suporte para automação com o framework BotCity.
- Retorna os dados em um DataFrame do Pandas.

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## 🛠️ Pré-requisitos
Certifique-se de ter os seguintes pacotes instalados:
- `botcity-framework-web`
- `pandas`

Para instalá-los:
```bash
pip install botcity-framework-web pandas

## 📦 Como usar

1. Inicie o BotCity WebBot

from botcity.web import WebBot

# Inicializando o bot
bot = WebBot()
bot.start_browser()
bot.navigate_to("https://sua-pagina-web.com")

2. Use o módulo WebScrap
from jornadaRPA.webScrap import Webscrap

# Configurando o scraper
scraper = Webscrap()

# Extraindo dados da tabela
data = scraper.webscrap(
    inBot=bot,
    inLines=10,               # Máximo de linhas a extrair
    inNext="//button[@id='next']",  # XPath do botão "Próximo"
    inXPATH="//table[@id='data']"  # XPath da tabela
)

# Visualizando os dados
print(data)


## 🛡️ Licença
Este projeto está licenciado sob a MIT License. Você pode usar, modificar e distribuir este código livremente, desde que mantenha os créditos.


## 📫 Contato
Se você tiver dúvidas, sugestões ou problemas, entre em contato:

Email: alexdiogo@desafiosrpa.com.br

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polaric 0.1.0
Validate you Generic polars dataframes
Requires Python: >=3.11

# DataFrame Extension for Polars

This package provides a generic extension to Polars `DataFrame`, allowing schema validation and custom validation logic through class-based definitions.

## Features
- **Generic DataFrame**: Ensures type safety using Python's `TypedDict`.
- **Schema Validation**: Automatically checks that the DataFrame conforms to the expected schema.
- **Custom Validation Hooks**: Define additional validation methods prefixed with `check_`.
- **Improved Typing for Rows**: Provides better type safety for `rows(named=True)`.

## Installation
This package depends on `polars`. Install it with:

```sh
pip install polaric
```

## Usage

### Defining a Schema
Schemas are defined using Python's `TypedDict`:

```python
from typing import TypedDict
from polaric import DataFrame
import polars as pl

class BasicSchema(TypedDict):
    a: int

df = pl.DataFrame({"a": [0, 1]})
basic_df = DataFrame[BasicSchema](df)
basic_df.validate()  # Ensures schema correctness
```

### Adding Custom Validations
Extend `DataFrame` and define validation methods prefixed with `check_`:

```python
class BasicSchemaDataFrame(DataFrame[BasicSchema]):
    def check_a_is_positive(self) -> Self:
        assert self.select(pl.col("a").ge(0).all()).item(), "Column a contains negative values!"
        return self

# Example usage
df = pl.DataFrame({"a": [0, 1]})
basic_df = BasicSchemaDataFrame(df)
basic_df.validate()  # Passes validation

# This will raise an AssertionError
df_invalid = pl.DataFrame({"a": [-1, 1]})
BasicSchemaDataFrame(df_invalid).validate()
```

### Get typing goodies !
Ensure row retrieval maintains proper types:

```python
row = basic_df.rows(named=True)[0]
# row is a typedDict !
```