semvec/pypi-packages huggingface dataset:
PyLoadAPI 1.4.2
Simple wrapper for pyLoad's API.
Requires Python: >=3.11

# PyLoadAPI

 *Simple wrapper for pyLoad's API.*

This module provides a simplified interface (PyLoadAPI class) to interact with
pyLoad's API using aiohttp for asynchronous HTTP requests. It handles login
authentication and provides methods to perform various operations such as
pausing downloads, restarting pyLoad, retrieving status information, and more.

[![build](https://github.com/tr4nt0r/pyloadapi/workflows/Build/badge.svg)](https://github.com/tr4nt0r/pyloadapi/actions)
[![codecov](https://codecov.io/gh/tr4nt0r/pyloadapi/graph/badge.svg?token=SZDBSZGZE7)](https://codecov.io/gh/tr4nt0r/pyloadapi)
[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/PyLoadAPI.svg)](https://badge.fury.io/py/PyLoadAPI)
[!["Buy Me A Coffee"](https://img.shields.io/badge/-buy_me_a%C2%A0coffee-gray?logo=buy-me-a-coffee)](https://www.buymeacoffee.com/tr4nt0r)
[![GitHub Sponsor](https://img.shields.io/badge/GitHub-Sponsor-blue?logo=github)](https://github.com/sponsors/tr4nt0r)

---

## 📖 Documentation

- **Full Documentation**: [https://tr4nt0r.github.io/pyloadapi](https://tr4nt0r.github.io/pyloadapi)
- **Source Code**: [https://github.com/tr4nt0r/pyloadapi](https://github.com/tr4nt0r/pyloadapi)

---

## 📦 Installation

You can install PyLoadAPI via pip:

```sh
pip install PyLoadAPI
```

---

## 🚀 Usage

### Basic Example

```python
import asyncio
from pyloadapi import PyLoadAPI

async def main():
    async with PyLoadAPI("http://localhost:8000", "username", "password") as api:
        status = await api.status()
        print(status)

asyncio.run(main())
```

### More Examples

<details>

<summary>Pause Downloads</summary>

```python
await api.pause(True)  # Pause all downloads
```

</details>

<details>

<summary>Resume Downloads</summary>

```python
await api.pause(False)  # Resume all downloads
```

</details>

<details>

<summary>Restart pyLoad</summary>

```python
await api.restart()
```

</details>

For more advanced usage, refer to the [documentation](https://tr4nt0r.github.io/pyloadapi).

---

## 🛠 Contributing

Contributions are welcome! To contribute:

1. Fork the repository.
2. Create a new branch.
3. Make your changes and commit them.
4. Submit a pull request.

Make sure to follow the [contributing guidelines](CONTRIBUTING.md).

---

## 📜 License

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

---

## ❤️ Support

If you find this project useful, consider [buying me a coffee ☕](https://www.buymeacoffee.com/tr4nt0r) or [sponsoring me on GitHub](https://github.com/sponsors/tr4nt0r)!
mlops-project 0.0.4
Семестровый проект по MLOps
Requires Python: ~=3.12

# Проект по MLOps

<a target="_blank" href="https://cookiecutter-data-science.drivendata.org/">
    <img src="https://img.shields.io/badge/CCDS-Project%20template-328F97?logo=cookiecutter" />
</a>

Проект по MLOps от VK Education x МГТУ им. Н. Э. Баумана (Весна 2025)

## Установка пакета проекта

```bash
pip install mlops-project
```

## Команды для поднятия проекта в registry

```bash
pip install build twine # Для сборки (build) и публикации проекта в PyPI (twine)
python -m build # (Создает дистрибутив проекта в папке ./dist будет исходный код и бинарный файл) 
twine upload dist/* # Выгрузка проекта (С использоанием API ключа PyPI)
```

## Структура проекта

```
├── LICENSE            <- Лицензия с открытым исходным кодом, если она выбрана
├── Makefile           <- Makefile с удобными командами, такими как `make data` или `make train`
├── README.md          <- Основной README для разработчиков, использующих этот проект.
├── data
│   ├── external       <- Данные из сторонних источников.
│   ├── interim        <- Промежуточные данные, которые были преобразованы.
│   ├── processed      <- Окончательные, канонические наборы данных для моделирования.
│   └── raw            <- Исходные, неизменяемые данные.
│
├── docs               <- Стандартный проект mkdocs; подробности на www.mkdocs.org
│
├── models             <- Обученные и сериализованные модели, предсказания моделей или сводки моделей
│
├── notebooks          <- Jupyter notebooks. Соглашение по именованию: число (для порядка),
│                         инициалы создателя и краткое описание через `-`, например,
│                         `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
│
├── pyproject.toml     <- Файл конфигурации проекта с метаданными пакета для 
│                         ml_project и настройками для инструментов, таких как black
│
├── references         <- Словари данных, руководства и другие справочные материалы.
│
├── reports            <- Сгенерированные аналитические отчеты в форматах HTML, PDF, LaTeX и т.д.
│   └── figures        <- Сгенерированные графики и изображения для использования в отчетах
│
├── requirements.txt   <- Файл зависимостей для воссоздания аналитической среды, например,
│                         созданный командой `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.cfg          <- Файл конфигурации для flake8
│
└── ml_project   <- Исходный код для использования в этом проекте.
    │
    ├── __init__.py             <- Делает ml_project Python-модулем
    │
    ├── config.py               <- Хранит полезные переменные и конфигурацию
    │
    ├── dataset.py              <- Скрипты для загрузки или генерации данных
    │
    ├── features.py             <- Код для создания признаков для моделирования
    │
    ├── modeling                
    │   ├── __init__.py 
    │   ├── predict.py          <- Код для выполнения предсказаний с использованием обученных моделей          
    │   └── train.py            <- Код для обучения моделей
    │
    └── plots.py                <- Код для создания визуализаций
```

--------