semvec/pypi-packages huggingface dataset:
jaxspd 0.1.4
JAX Speed Optimizations
Requires Python: >=3.8

# JAXSPD

JAXSPD (JAX Speed Optimizations) is a Python package that provides speed optimizations for JAX. This package is particularly useful for users who need to optimize their JAX code for better performance.

## Features

- Optimized JIT compilation support
- Enhanced GPU support for NVIDIA GPUs
- Advanced optimization utilities
- Memory efficiency tools
- Profiling and debugging capabilities

## Installation

You can install JAXSPD using pip:

```bash
pip install jaxspd
```

For GPU support, install with the GPU extras:

```bash
pip install jaxspd[gpu]
```

## Usage

### Basic JIT Usage

```python
import jaxspd as jx

@jx.jit
def my_function(x):
    return x * 2 + 1

# The function will be JIT-compiled
result = my_function(5)
```

### GPU Optimizations

```python
import jaxspd as jx

# Enable GPU optimizations
jx.enable_gpu_optimizations()

# Your GPU-optimized code here
```

### Advanced Optimizations

```python
import jaxspd as jx

# Auto-JIT with memory optimization
@jx.auto_jit
def optimized_function(x):
    return jnp.sum(jnp.exp(x))

# Memory-efficient processing
@jx.memory_efficient(max_memory=1e9)  # 1GB max memory
def process_large_array(x):
    return jnp.mean(x, axis=0)

# Shape optimization
@jx.optimize_for_shape(static_shapes={"x": (1000, 1000)})
def matrix_operation(x):
    return jnp.dot(x, x.T)

# Operation fusion
@jx.fused_operations(fusion_level=2)
def fused_computation(x):
    return jnp.sum(jnp.exp(jnp.dot(x, x.T)))
```

## Requirements

- Python >= 3.8
- JAX >= 0.4.13
- JAXlib >= 0.4.13
- NumPy >= 1.20.0

For GPU support:
- CUDA-compatible GPU
- CUDA toolkit
- cuDNN

## License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

## Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.
novikovtv-yandex-parser 1.0.0
This is the yandex search engine parser
Requires Python: >=3.12.0

# Парсер поисковой выдачи Яндекса

# Описание классов

## `SiteParser`

**Описание**: Основной класс для парсинга контактных данных с веб-страниц. Извлекает телефоны, email, адреса и ссылки на соцсети.

### Методы:
- `async parse(links: list[str]) -> list[SiteParserData]` - Асинхронно обрабатывает список URL и возвращает структурированные данные
- `__parse_link(link: str)` - Внутренний метод парсинга отдельной страницы
- `__try_parse_link(link: str)` - Обертка с обработкой ошибок для `__parse_link`

## `YandexSearchLinksParser`

**Описание**: Парсер для извлечения ссылок из HTML-выдачи Яндекса с фильтрацией нежелательных доменов.

### Поля:
- `IGNORE_LINKS` - Список игнорируемых доменов (yandex.ru, youtube.com и др.)

### Методы:
- `parse() -> list[str]` - Основной метод извлечения и фильтрации ссылок
- `is_ignored(domain: str) -> bool` - Проверяет домен на наличие в черном списке
- `_links` (property) - Возвращает все найденные ссылки в HTML

## `YandexAPI`

**Описание**: Базовый клиент для работы с API Yandex Cloud с IAM-аутентификацией.

### Особенности:
- Автоматическое обновление IAM-токенов
- Кэширование токенов в БД
- Поддержка асинхронных запросов

### Методы:
- `async create() -> YandexAPI` - Фабричный метод инициализации
- `__refresh_IAM_token()` - Обновление токена при необходимости
- `__get_IAM_token_from_db()` - Получение токена из БД
- `__write_IAM_token_to_db()` - Сохранение токена в БД

## `YandexSearchTextApiV1`

**Описание**: Клиент для работы с Yandex Search API (версия 1).

### Особенности:
- Поддержка дневного/ночного парсинга
- Ограничение запросов (RPS control)
- Сохранение результатов в файлы и БД

### Методы:
- `async search(query_text: str, p_type: ParserType, search_id: int)` - Основной метод поиска
- `__fetch()` - Выполнение запроса к API
- `__try_search()` - Обертка с обработкой ошибок для `__fetch`

## `ParserRouter`

**Описание**: FastAPI роутер для обработки запросов парсинга.

### Эндпоинты:
- `POST /parser/request/create` - Запуск нового парсинга
- `GET /parser/csv/{search_id}` - Получение результатов в CSV
- `GET /parser/search/status` - Проверка статуса выполнения

## `DB Models`

### Основные модели:
- `Search` - Поисковые запросы пользователей
- `RequestResult` - Результаты парсинга страниц
- `SiteParserData` - Извлеченные контактные данные
- `IAM` - Токены для API Яндекса

## `UnitOfWork`

**Описание**: Паттерн Unit of Work для управления транзакциями БД.

### Особенности:
- Асинхронная работа с SQLAlchemy
- Автоматическое управление сессиями
- Поддержка репозиториев

## Деплой проекта на PyPi

https://packaging.python.org/en/latest/tutorials/packaging-projects/