semvec/pypi-packages huggingface dataset:
fourier-grx-client 0.2.0a8
Client library for Fourier GRx series robots
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# fourier-grx-client

This is the client library for the Fourier GRX robot.
The correponding server library can be found [here](https://pypi.org/project/fourier-grx/1.0.0a18/).

## ❗ Breaking Changes

For users who have been using Wiki-GRx-Deploy and those who are new to this library, Please note the following breaking changes:

- Wiki-GRx-Deploy has been deprecated and is no longer supported.
- All user-facing interfaces now default to use **radians** instead of degrees.
- URDF now loads from [Wiki-GRx-Models](https://github.com/FFTAI/Wiki-GRx-Models) via [fourier-robot-descriptions](https://pypi.org/project/fourier-robot-descriptions/) package.
- Nameing convention for all links and joints are now consistent with the URDF.
- Config file structure has been updated to match the latest version of the server.
Default config file can be found under [config](config/) directory.

## Installation


> **This software is highly unstable and subject to change at any time. Version 0.2.0a8 is only compatible with `fourier-grx` version `v1.0.0a18` and up.**

### On the robot computer:

On the robot, install `fourier-grx==1.0.0a18` following the [Installation Instructions](docs/Installation.md).

### On other machines:

**Grx client will be automatically installed when installing `fourier-grx` on the robot.**

If you want to control the robot from another machine, you can install the client library using the following methods:

#### Install from pypi

Run:

```bash
pip install fourier-grx-client==0.2.0a8

```

#### Install from source

```bash
git clone https://github.com/FFTAI/fourier-grx-client.git
cd fourier-grx-client
pip install -e .
```

## Usage

Please read the [Tutorial](Tutorial.ipynb) for a step-by-step guide on how to get started and use the interfaces.

Demo scripts can be found in the [examples](examples/) directory.


> For more information on the API, see the [API Reference](https://fftai.github.io/fourier-grx-client/latest/reference/api/).


## Development

1. Install the `pdm` package manager:

```bash
pip install pdm
```

2. use `pdm` to install the package and all development dependencies:

```bash
pdm install -v -d
```

3. Install pre-commit hooks:

```bash
pre-commit install
```
aprofs 0.0.5
"Package aprofs serves the purpose of streaming the feature selection using aproximate preditions"
License: MIT
Requires Python: <4.0,>=3.9
Keywords: one, two

# aprofs package metadada

![Alt text](./docs/logo.png)

## aprofs: Approximate Prediction Feature Selection using Shapley Values

Welcome to aprofs, an open-source Python package designed to simplify the process of feature selection using approximate prediction with Shapley values.

The idea is that using on this package you can speed up feature selection (in an approximate way).

Please look at the package website for more resources: [Aprofs Documentation](https://blewy.github.io/aprofs/)

## Features

- **Feature Selection**: aprofs uses Shapley values, a concept from cooperative game theory, to identify the most important features in your dataset.

- **Feature Visualization**: aprofs uses Shapley values to check the marginal behavior of the feature used by the model using pdp plots.

## Installation
You can install aprofs via pip:

```bash
pip install aprofs==0.0.5
```

## Usage
Please look into the website here: [Aprofs Documentation](https://blewy.github.io/aprofs/)

## Contributing
As an open-source project, we welcome contributions from the community. I will create a CONTRIBUTING.md for guidelines on how to contribute.

License
This project is licensed under the terms of the MIT license.
typed-cache 0.2.5
A framework for caching data locally. It features explicit caching with priority support for type hints.
License: MIT
Requires Python: <4.0,>=3.6

# typed-cache

`typed-cache` is a lightweight framework designed for caching data locally, supporting explicit caching with a focus on Python's type hints. It simplifies the process of persisting data to disk by allowing easy integration into custom data classes, with automatic loading and manual saving of data.

## Features

- **Type Hinting**: Enhances code clarity and safety through the use of Python's type hints.
- **Automatic Caching**: Automatically loads cached data on initialization if the file exists.
- **Manual Data Saving**: Allows for explicit control over when data is saved via the `save()` method.
- **File Integrity Checks**: Ensures that cache files use the correct `.pickle` extension and manages errors properly.
- **Python 3.6+ Compatibility**: Works with Python 3.6 and above, making it accessible for most environments.

## Requirements

- Python 3.6+
- Standard libraries: `pickle`, `pathlib`

## Installation

To install `typed-cache`, you can use either `pip` or `poetry`:

### Using `pip`:
```bash
pip install typed-cache
```

### Using `poetry`:
```bash
poetry add typed-cache
```

Simply choose your preferred package manager to install the library.

## Usage

Here's a simple script demonstrating how to use `typed-cache` to persist and retrieve data in a custom class:

```python
from dataclasses import dataclass
from pathlib import Path

from typed_cache import TypedCache


@dataclass
class Settings(TypedCache):
    volume: int = 50
    brightness: float = 0.8
    username: str = "user"


# Specify cache file path
cache_path = Path.home() / 'settings_cache.pickle'

# Initialize settings, modify, and save
settings = Settings(path=cache_path)
settings.volume = 70
settings.save()  # Saves the modified settings to 'settings_cache.pickle'

# On subsequent runs, the previous settings will be automatically loaded
loaded_settings = Settings(path=cache_path)
print(f"Loaded volume: {loaded_settings.volume}")  # Output: Loaded volume: 70
```

### Key Functions:

1. **Initialization**: When you instantiate your class with a cache file path, `typed-cache` will automatically attempt to load data from that file.
2. **Saving**: Call `save()` on your object to persist the current state to the cache file.
3. **Loading**: Upon reinitialization with the same cache path, previously saved data will be loaded automatically.

## Exception Handling

- **`ValueError`**: Raised if the cache file does not have a `.pickle` extension.
- **`FileNotFoundError`**: Raised if trying to load a cache file that does not exist.

## Contributing

Contributions are welcome! Feel free to fork the repository, make improvements, and submit a pull request.

## License

This project is licensed under the MIT License.
strangenameahaha 0.1.2
Python-пакет, который будет анализировать данные о клиентах и генерировать подробный отчёт
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# Анализ клиентских данных

## Описание проекта

Данный проект представляет собой Python-пакет, предназначенный для анализа данных о клиентах. Он позволяет компании оценить распределение клиентов по возрастным группам и городам, что поможет в планировании и ориентировании маркетинговых кампаний на целевую аудиторию.

## Функциональность

Пакет выполняет следующие функции:

- **Загрузка данных о клиентах**: Чтение информации из CSV-файла, содержащего данные о клиентах, таких как имя, возраст и город проживания.
  
- **Генерация отчёта**: Создание текстового отчёта, который включает:
  - Общее количество клиентов.
  - Распределение клиентов по возрастным группам (например, 18-25, 26-35, 36-45, 46-60).
  - Распределение клиентов по городам.

- **Поддержка командной строки**: Пакет может быть запущен из командной строки с указанием входного и выходного файлов:
  - `--input-file`: путь к CSV-файлу с данными о клиентах.
  - `--output-file`: путь к выходному текстовому файлу для сохранения отчета.

## Структура пакета

customer_report/ 
│ 
├── init.py 
├── main.py 
├── report.py 
└── pyproject.toml


## Пример использования

```bash
pip install strangenameahaha
```

1. Подготовьте CSV-файл с данными о клиентах, например `customers.csv`:

    ```csv
    name,age,city
    Иван Иванов,25,Москва
    Петр Петров,30,Санкт-Петербург
    Светлана Сидорова,40,Москва
    Анна Кузнецова,22,Казань
    ```

2. Запустите пакет из командной строки:

    ```bash
    python -m strangenameahaha --input-file customers.csv --output-file report.txt
    ```

3. В результате будет создан файл `report.txt` с отчетом о клиентах.
elcomecu 0.1.1
Пакет для генерации чеков на основе данных о заказах
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# Автоматизированная система генерации чеков

## Описание проекта

В рамках данного проекта разрабатывается Python-пакет для автоматизации процесса создания чеков для покупателей в компании электронной коммерции. В настоящее время менеджеры вручную формируют чеки для каждого заказа, что требует значительных временных затрат и увеличивает вероятность ошибок. Цель проекта — упростить и ускорить процесс генерации чеков, минимизировав человеческий фактор.

## Функциональные возможности

- **Автоматическая генерация чеков**: Пакет будет принимать информацию о заказе и автоматически генерировать чек.
- **Сохранение чеков**: Сформированные чеки будут сохраняться в текстовом файле в удобном для чтения формате.
- **Настраиваемый формат**: Пользователи смогут настраивать формат чека (например, добавлять/удалять поля).
- **Легкость интеграции**: Пакет будет легко интегрироваться с существующими системами управления заказами.

## Технические детали

- **Язык программирования**: Python
- **Структура проекта**:
  - `__init__.py`: инициализация пакета.
  - `receipt.py`: основной модуль для генерации чеков.
  - `README.md`: документация по проекту.
  
## Установка

Для установки пакета используйте команду:

```bash
pip install elcomecu
```
magsaleanalyser 0.1.0
Application for analyse of financial data
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# Генератор отчётов о продажах

Этот Python-пакет автоматизирует процесс загрузки, анализа и генерации отчётов по данным о продажах. Он загружает данные из CSV-файла, группирует их по категориям и создаёт сводный отчёт с общими продажами и количеством проданных товаров для каждой категории.

## Возможности

- Загрузка данных о продажах из CSV-файла.
- Группировка данных по колонке `category`.
- Расчёт двух ключевых метрик для каждой категории:
  - Общая сумма продаж.
  - Количество проданных товаров.
- Генерация сводного отчёта в формате CSV с колонками:
  - `category`: Категория товара.
  - `sales`: Общая сумма продаж.
  - `quantity`: Общее количество проданных товаров.
- Поддержка запуска через командную строку с опциями:
  - `--input-file`: Указание входного CSV-файла.
  - `--output-file`: Указание выходного CSV-файла для сохранения отчёта.

## Пример выходного файла

Отчёт в формате CSV будет выглядеть следующим образом:

```text
category,sales,quantity
electronics,1300,7
clothing,700,13
```

```python
python -m sales_report --input-file sales_data.csv --output-file report.csv
```
Требования

    Python 3.7+
    pandas

```bash
pip install magsaleanalyser
```