semvec/pypi-packages huggingface dataset:
How-To-Sea-PyPackages 0.0.9
A internal project to easily access the GRPC bindings for the How to Sea project
Requires Python: >=3.8

# Introduction
This repository provides the Python bindings for gRPC services used in the How To Sea project. gRPC facilitates inter-service communication, serving as an internal API.

To avoid code duplication in gRPC client stub implementations across various services, we have packaged these implementations and made them available on PyPi.

**Note:** This package is hosted on the public PyPi server. For sensitive information, a private PyPi server should be used to ensure privacy.

## Structure
Each folder represents a distinct package.

### how_to_sea_auth_grpc
This package includes the Python bindings for a gRPC server, allowing any service to communicate with the authentication service for verifications.

## Adding a New Package
To create and release a new package, follow these steps:

1. Create a new top-level module with a unique name.
2. Add the source code.
3. Include the module name in the package list in the top-level `pyproject.toml` file.
4. Deploy a new version.

## Deploying a New Version
1. Clear the `dist` folder.
2. Run `python3 -m build` from the top module.
3. Run `python3 -m twine upload --repository pypi dist/*` to upload the new release to PyPi.

**Note:** Ensure you have the correct API keys set in your `~/.pypirc` file to upload to PyPi.
easycreditscoring 0.0.4
Simple library combining efficient credit scoring ML methods
Requires Python: >=3.8

# A Simple Open-Source Credit Scoring System

_easycreditscoring_ provides a systematic - though simplified - approach to the credit scoring problem. We base on the publicly available [Kaggle dataset](https://www.kaggle.com/datasets/parisrohan/credit-score-classification/). 

To deal with the credit scoring problem we develop a simple Python package that combines data transformation process with the application of various machine learning models.
We will skip the exploratory data analysis (EDA) since the dataset-specific insights are publicly available.

## Contents

1. Workflow
2. Library structure
3. Examples

## 1. Workflow

We start with uploading the dataset in CSV format. Brief analysis shows a large number of missing values and outliers that are to be dealt with.

The library implements standard data cleaning and preprocessing techniques: non-numerical values cleanup, categorical one-hot encoding, outliers elimination based on z-score, missing values imputation with kNN (k-Nearest-Neighbours) algorithm.

After the dataset has been preprocessed, we apply a set of classic machine learning models to predict credit score and evaluate their efficiency: well-interpretable algorithms (logistic regression, decision tree, Bayes) and less interpretable (Random Forest, gradient boosting, neural network). All these models are implemented via abstract classes that allow their usage with a simple interface. 

In addition, the library contains an ensemble method to combine any of the implemented models.

To evaluate results, we use a standard confusion matrix to calculate accuracy and other metrics and check ROC-AUC metrics. For the neural network model we provide an advanced interface that implements a custom loss function based on unit economy.

Note: the library can be used to get first estimations and to set baselines. Further analysis, both during the dataset exploration and model fine-tuning, is not in the scope of our work, although our system shows good results on Kaggle dataset.


## 2. Library structure


```
├── setup.py
├── src
│   ├── data_cleaning.py	# Data cleaning tools
│   └── modelzoo.py.py   	# ML models implementation
│   └── ensembling.py		# Ensembling tools
│   └── economy.py		# Unit economy implementation
├── LICENSE.txt              	 
├── requirements.txt         	# List of dependencies
└── README.md                	# This README file
```

## 3. Examples

To install the library, use the following shell command: 

`% pip install easycreditscoring
`

Import works as follows:

`import easycreditscoring
`

`from easycreditscoring import DataCleaner, ModelPipeLine, Ensembling, UnitEconomy
`

To see an example of usage with Kaggle scoring dataset, see [this Colab notebook](https://colab.research.google.com/drive/1cM4GVzCSvxSBwFwlyY7UFk0gkyVJRksr?usp=sharing).
stockvip 2.0.6
Dữ liệu thị trường chứng khoán Việt Nam
Requires Python: >=3.9

# Thư viện `stockvip` - Giải pháp phân tích và lấy dữ liệu chứng khoán Việt Nam

**`stockvip`** là một **thư viện Python mạnh mẽ** dành cho các nhà đầu tư, nhà phân tích và các lập trình viên muốn **lấy dữ liệu chứng khoán** từ thị trường Việt Nam một cách nhanh chóng và dễ dàng. Thư viện cung cấp cách kết nối đơn giản, giúp người dùng **phân tích dữ liệu cổ phiếu, chỉ số chứng khoán, chứng quyền, phái sinh, trái phiếu** và nhiều loại tài sản tài chính khác từ các sàn giao dịch tại Việt Nam.

## Các tính năng chính của `stockvip`

- **Lấy dữ liệu lịch sử giao dịch** của **các mã cổ phiếu**, **chỉ số**, **chứng quyền**, **phái sinh**, **chỉ số tài chính**, **thông tin doanh nghiệp**, và **trái phiếu**.
- **Cung cấp dữ liệu** về **giá cổ phiếu**, **khối lượng giao dịch**, **tự doanh**, **mua bán khối ngoại**, **báo cáo tài chính** và nhiều **chỉ số tài chính khác**.
- **Đơn giản hóa kết nối** và **truy xuất dữ liệu tài chính** từ thị trường chứng khoán Việt Nam.
- **Hỗ trợ tính toán các chỉ số phân tích kỹ thuật** để giúp người dùng có thể phân tích biểu đồ và xu hướng một cách chi tiết.
- **Tích hợp các dữ liệu tài chính từ nhiều nguồn**, hỗ trợ người dùng ra quyết định đầu tư hiệu quả.

## Hướng dẫn cài đặt `stockvip`

Bạn có thể cài đặt thư viện **`stockvip`** một cách dễ dàng thông qua **pip**:

```bash
pip install stockvip
```

Sau khi cài đặt, bạn có thể bắt đầu sử dụng ngay các API mạnh mẽ của thư viện để lấy dữ liệu tài chính và phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam.

## Cập nhật và kênh thông tin

Để nhận được thông tin cập nhật mới nhất về phiên bản của thư viện **stockvip** và những thay đổi quan trọng, vui lòng tham gia kênh **Telegram** của chúng tôi tại đây:

[**Cập nhật phiên bản mới trên kênh Telegram**](https://t.me/stockvipvn)

## Tài liệu chi tiết về stockvip

Để xem hướng dẫn sử dụng chi tiết và tìm hiểu thêm về các tính năng của **stockvip**, hãy truy cập tài liệu chính thức tại:

[**Tài liệu chi tiết trên Read the Docs**](https://stockvip.readthedocs.io/vi/latest/index.html)

Tài liệu này cung cấp chi tiết về cách sử dụng các API, ví dụ minh họa, và các phương pháp để tối ưu hóa quá trình lấy dữ liệu và phân tích tài chính từ thị trường chứng khoán Việt Nam.

---

Cảm ơn bạn đã sử dụng **stockvip**! Hãy tham gia cùng cộng đồng và đón nhận các cập nhật mới nhất về thị trường chứng khoán Việt Nam.