semvec/pypi-packages huggingface dataset:
taya 2.0
Free Fire Page Hack
Requires Python: >=3.6

# Taya

**Taya** is a versatile and powerful Python library designed for developers looking to interact with Free Fire. The library allows you to send HTTP requests to extract player names and even provides phishing page functionality to simulate real-world scenarios for testing and educational purposes.

---

## ✨ Key Features

- 🚀 **Name Extraction**: Sends optimized HTTP requests to retrieve player names from Free Fire servers.
- 🎭 **Phishing Simulation**: Offers tools to set up a phishing-like interface for educational or testing purposes.
- ⚡ **High Performance**: Designed for fast and reliable operations with minimal latency.
- 🔧 **Developer-Friendly**: Easy to integrate into existing Python projects with minimal setup.
- 📦 **Lightweight**: Requires minimal dependencies, ensuring efficient performance.

---

## 📥 Installation

To install **Taya**, use the following `pip` command:

```bash
pip install taya
```

This will fetch and install the latest version of the library, including all necessary dependencies.

---

## 🚀 Usage

Using **Taya** is straightforward. Simply import it and run it in your Python script:

```python
import taya

# Run the library
taya.run()
```

---

## ⚠️ Disclaimer

**Taya** is intended for educational and testing purposes only. Any misuse of this library for malicious activities is strictly prohibited and goes against ethical and legal standards. The authors are not responsible for any misuse of this tool.

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Leverage **Taya** to streamline your development and testing workflows. For more information, contributions, or support, check out the project repository. Happy coding! 🎉
qgit 1.1.5
A powerful Git operations automation tool that provides enhanced Git workflow management, repository visualization, and security scanning capabilities.
Requires Python: >=3.8
Keywords: automation, development, git, repository, security, tools, visualization, workflow

# QGit - Quick Git Operations

QGit is a powerful Git operations automation tool that provides enhanced Git workflow management, repository visualization, and security scanning capabilities.

## Requirements

### System Requirements

- Python 3.13.2
- Git 2.20 or higher
- OpenGL support (for visualization features)
- SQLite 3.x (included with Python)

### Platform Support

- Linux (Primary support)
- macOS (Full support with platform-specific optimizations)
- Windows (Basic support)

### Hardware Requirements

- Minimum 4GB RAM
- OpenGL-capable graphics card for visualization features
- 100MB free disk space

## Installation

### Option 1: Using setup.py (Recommended)

1. Clone the repository:
```bash
git clone https://github.com/griffincancode/qgit.git
cd qgit
```

2. Install using setup.py:
```bash
python setup.py install
```

This will:
- Install all required dependencies
- Set up the QGit environment
- Create system-wide executable links
- Configure Git integration
- Set up logging and cache directories

### Option 2: Manual Installation

1. Clone the repository:
```bash
git clone https://github.com/griffincancode/qgit.git
cd qgit
```

2. Create and activate a virtual environment:
```bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
```

3. Install dependencies:
```bash
pip install -r requirements.txt
```

### Optional Dependencies

For enhanced features, install optional dependencies:
```bash
pip install "pillow>=10.1.0,<11.0.0" "rich>=13.7.0,<14.0.0" "tqdm>=4.66.1,<5.0.0"
```

## Development Setup

For development work, install additional tools:
```bash
pip install -r requirements.txt
pip install "black>=23.11.0,<24.0.0" "flake8>=6.1.0,<7.0.0" "mypy>=1.7.0,<2.0.0" "isort>=5.12.0,<6.0.0" "pytest>=7.4.3,<8.0.0" "pytest-asyncio>=0.23.0,<1.0.0" "pytest-cov>=4.1.0,<5.0.0"
```

## Platform-Specific Notes

### macOS

On macOS, you might need to:
1. Install XQuartz for OpenGL support: https://www.xquartz.org
2. Use `--user` flag during installation:
```bash
python setup.py install --user
```

### Linux

Ensure OpenGL development libraries are installed:
```bash
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install python3-opengl
# Fedora
sudo dnf install python3-opengl
```

### Windows

On Windows:
1. Ensure you have the latest graphics drivers installed
2. Install Visual C++ Build Tools if required
3. Consider using Windows Subsystem for Linux (WSL) for best experience

## Troubleshooting

If you encounter OpenGL-related issues:
1. Update your graphics drivers
2. Ensure OpenGL support is properly installed
3. Try running in a different terminal
4. On macOS, restart your machine after installing XQuartz

For other issues, check the logs in:
- Linux/macOS: `~/.qgit/logs/`
- Windows: `%USERPROFILE%\.qgit\logs\`

## License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.
touhoubbbunits 0.2.4
用于直接导入东方同人作品东方大战争的兵种信息,附带一个全随机器
Requires Python: >=3.9

###项目简介
#项目目前有两个对象，UNIT_LIST和UNIT_SET，是按BBB的BP页面顺序排列的
#未来将要添加兵种对象，有初始价格INIPRICE，增长系数K，卡等级属性RANK
#对于第i个单位，价格p(i)=INIPrice*exp(K(i-1))
rxts-trading-sdk 0.1.3
RXTS Trading SDK
Requires Python: >=3.8

# RXTS Trading SDK

RXTS Trading SDK 是一个用于股票交易的 Python 软件开发工具包，提供了与交易系统通信、行情数据处理和交易指令发送的功能接口。

## 功能特点

- 支持多种交易接口连接（包括 Socket 传输）
- 行情数据实时监控与处理
- 交易指令发送与响应处理
- 消息序列管理
- 完整的回调机制
- 配置化的接口管理

## 安装要求

- Python 3.8 或更高版本
- 依赖包：
  - protobuf >= 3.19.0
  - pyyaml >= 6.0
  - watchdog >= 2.1.9

## 安装方法

### 从 PyPI 安装

```bash
pip install rxts-trading-sdk
```

## 快速开始

### 基本使用

参考`examples/example_strategy.py`.

### 配置文件示例

```yaml
# strategy_config.yaml

strategy:
  env: 'mock' # mock 或 real

# 总线配置
bus:
  host: '127.0.0.1'
  port: 7710
  subscribe_topics:
    - md
    - report

# 交易配置
trade:
  minimum_volume: 1000
  maximum_volume: 10000
  seqnum_persist_dir: "./data/seqnum"

# 行情配置
market:
  # 表示一个slice的推送间隔时间
  data_interval_ms: 5000
  data_dir: "md"

# 日志配置
log:
  path: "sample_strategy"
  level: DEBUG
  max_file_size: 104857600  # 100MB
  max_files: 10

# 扩展配置
extra:
  local_ip: 192.168.1.100
  custom_param: value1
  inmemdb_ip: 127.0.0.1
  inmemdb_port: 13306

# 订阅的股票代码列表
subscriptions:
  - 511380.SH
```

## 模块说明

- `trading_sdk.main`: SDK 主入口
- `trading_sdk.client_bus`: 客户端总线通信
- `trading_sdk.socket_transport`: Socket 传输实现
- `trading_sdk.callbacks`: 回调接口定义
- `trading_sdk.interfaces`: 接口定义
- `trading_sdk.config`: 配置管理
- `trading_sdk.logger`: 日志管理
- `trading_sdk.market_data_monitor`: 行情数据监控
- `trading_sdk.message_seq_manager`: 消息序列管理

## 开发指南

### 项目结构

```
trading_sdk/
├── __init__.py
├── main.py          # SDK 主入口
├── config.py        # 配置管理
├── logger.py        # 日志管理
├── interfaces.py    # 接口定义
├── callbacks.py     # 回调接口
├── client_bus.py    # 客户端总线
├── socket_transport.py  # Socket 传输
├── market_data_monitor.py  # 行情监控
├── message_seq_manager.py  # 消息序列管理
├── global_pb2.py    # Protobuf 生成的全局定义
└── market_data_pb2.py  # Protobuf 生成的行情数据定义
```

### 扩展 SDK

要扩展 SDK 功能，可以通过继承现有类或实现接口来完成：

```python
from trading_sdk.interfaces import TransportInterface

class MyCustomTransport(TransportInterface):
    def __init__(self, config):
        self.config = config
        
    def connect(self):
        # 实现连接逻辑
        pass
        
    def disconnect(self):
        # 实现断开连接逻辑
        pass
        
    def send(self, message):
        # 实现发送消息逻辑
        pass
        
    def receive(self):
        # 实现接收消息逻辑
        pass
```

## 示例代码

更多示例代码可以在 `examples` 目录中找到：

- 基本交易策略示例
- 行情数据处理示例
- 自定义回调处理示例

## 常见问题

**Q: 如何处理连接断开的情况？**

A: SDK 提供了自动重连机制，也可以通过回调函数监听连接状态变化：

```python
def on_connection_status(self, status):
    if status == "disconnected":
        print("连接已断开，尝试重新连接...")
```

**Q: 如何订阅特定股票的行情数据？**

A: 在配置文件中指定需要订阅的股票代码，或者通过 API 动态订阅：

```python
sdk.subscribe_market_data(["600000.SH", "000001.SZ"])
```

## 许可证

专有软件，未经授权不得使用、复制或分发。

## 联系方式

- 作者：Jason Jiang
- 邮箱：chinese88+0303@2925.com
agentsarcadia 0.1.4
LangGraphによるワークフロー構築を支援するエージェントツール agentsarcadia
Requires Python: >=3.11

# Agents Arcadia

Agents Arcadia は、LLM（Large Language Model）を活用した柔軟なワークフロー自動化フレームワークです。  
本プロジェクトは、LangGraph と langchain-openai を活用し、ユーザーのリクエストに基づいた動的な処理やツール呼び出しを実現します。  
例えば、足し算、割り算（ゼロ除算エラーチェック付き）、数値比較といった基本的なツールを組み合わせることで、記事自動投稿やその他自動化シナリオへの応用が可能です。

## 特徴

- **モジュール化された構成:**  
  `nodes`, `prompts`, `states`, `tools`, `workflows` などのディレクトリに機能が分割され、拡張性と保守性を向上。

- **LLM による動的判断:**  
  langchain-openai を利用して、ユーザーリクエストに応じたツールの呼び出しや分岐処理を自動化します。

- **ツールの統合:**  
  足し算、割り算、数値比較などのツールを標準装備。各ツールは柔軟に拡張可能です。

- **柔軟なワークフロー設計:**  
  LangGraph を用いた分岐やエラーハンドリングを含む複雑なワークフローの構築が容易です。

## インストール

PyPI で公開されている場合、以下のコマンドでインストールできます：

```bash
pip install agentsarcadia
```


## 使い方

以下は、簡単なワークフローを実行する例です。  
この例では、ユーザーリクエストに基づき、LLM の判断を経て適切なツール（例：足し算）が呼び出されます。

```python
import os

from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI

from agentsarcadia.tools.add import add_tool
from agentsarcadia.tools.divide import divide_tool
from agentsarcadia.tools.compare_num import compare_tool
from agentsarcadia.tool_registry import ToolRegistry
from agentsarcadia.workflows.simple_flow import create_simple_workflow
from agentsarcadia.prompts.calculate import get_prompt

# .envファイルから環境変数を読み込む
load_dotenv()

# ChatOpenAIの初期化（temperature=0 で決定的な応答）
# 環境変数からAPIキーを取得
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4o-mini", api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))

# プロンプトを取得
prompt = get_prompt()

def setup_tools():
    """利用可能なツールを設定する"""
    tool_registry = ToolRegistry()
    tool_registry.register_tools({
        "足し算": add_tool,
        "割り算": divide_tool,
        "数値比較": compare_tool,
    })
    return tool_registry

if __name__ == "__main__":
    # ユーザーからのリクエスト例
    # user_request = "3.11と3.9はどちらが大きいですか？"
    # user_request = "3と5を足してください"
    user_request = "10と3で割り算してください"
    
    # ツールの設定
    tool_registry = setup_tools()
    
    # ワークフローの構築
    graph = create_simple_workflow(llm, prompt, tool_registry)
    graph.get_graph().draw_mermaid_png(output_file_path="workflow.png")
    
    # 初期状態の作成
    initial_state = {"user_request": user_request}
    
    # ワークフローの実行
    result = graph.invoke(initial_state)
    
    print("最終結果:", result["result"])

```

詳細なサンプルコードは、[sample](sample/) ディレクトリ内のコードもご参照ください。

## コントリビューション

本プロジェクトへの貢献を歓迎します。  
1. リポジトリをフォークしてください。  
2. 新しいブランチを作成して変更を加えてください。  
3. プルリクエストを作成し、変更内容の説明を記載してください。  

詳細は [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) をご確認ください。

## ライセンス

このプロジェクトは [MIT License](LICENSE) の下で公開されています。