semvec/pypi-packages huggingface dataset:
iicd_workshop_2024 0.1.0
Code accompanying the iicd workshop 2024
Requires Python: <4.0,>=3.9

# iicd-workshop-2024

[![pypi](https://img.shields.io/pypi/v/iicd-workshop-2024)](https://pypi.org/project/iicd-workshop-2024/)
[![Build status](https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/anazaret/iicd-workshop-2024/main.yml?branch=main)](https://github.com/anazaret/iicd-workshop-2024/actions/workflows/main.yml?query=branch%3Amain)
[![Commit activity](https://img.shields.io/github/commit-activity/m/anazaret/iicd-workshop-2024)](https://img.shields.io/github/commit-activity/m/anazaret/iicd-workshop-2024)
[![License](https://img.shields.io/github/license/anazaret/iicd-workshop-2024)](https://img.shields.io/github/license/anazaret/iicd-workshop-2024)

Code accompanying the iicd workshop 2024

- **Documentation** <https://anazaret.github.io/iicd-workshop-2024/>
vec64 0.0.7
C extension functions to make DOM tokenizers faster
Requires Python: >=3.10

[![version badge]](https://pypi.org/project/vec64/)
[![license badge]](https://github.com/gbenson/vec64/blob/main/LICENSE)

[version badge]: https://img.shields.io/pypi/v/vec64?color=limegreen
[license badge]: https://img.shields.io/github/license/gbenson/vec64.svg?color=blue

# C extensions for DOM tokenizers

C extension functions to make [dom-tokenizers] faster.

[dom-tokenizers]: https://pypi.org/project/dom-tokenizers/
exechain 0.0.5
Система сборки похожая по духу на make
Requires Python: >=3.8

# exechain

**exechain** - система сборки, вдохновленная популярной системой сборки make. Целью проекта является предоставление удобного и гибкого инструмента для автоматизации процесса сборки и управления зависимостями в проектах.


## Введение

**exechain** - это утилита, которая позволяет описывать и выполняет цепочки команд, необходимые для сборки вашего проекта и управления его зависимостями, аналогично тому, как это делает make. Это удобный и мощный инструмент, подходящий для различных типов проектов и сценариев.

## Список возможностей

- [x] Описание процесса сборки декларативным методом
- [x] Отслеживание изменения файлов для пересборки только необходимых файлов
- [x] Включение скриптов сборки из подкаталогов

## Установка

Установка утилиты выполняется командой: `pip install exechain`. Так же можно установить из GitVerse: `pip install --index-url https://gitverse.ru/api/packages/Depish/pypi/simple/ exechain`

## Начало работы

Подробная документация по началу работы с exechain будет добавлена, как только проект достигнет более стабильной версии. На данный момент основная концепция работы аналогична работе целей в make.

## Примеры использования

Для создания сценария сборки необходимо создать файл `exechain`. В данном файле используется язык программирования Python и доступны все его функции. 

Пример сборочного скрипта:
```python
# Данный импорт для подсказок в IDE
from exechain.exechain import *

Target("hello",
    dependencies = [
        Target("main.cpp", recept=[
            Shell("echo 'int main() {return 0;}' > {{target.name}}")
        ])
    ],
    recept=[
        Shell("g++ main.cpp -o hello")
    ]
)
```

После создания сборочного скрипта нам необходимо его запустить. Для этого в пакете exechain имеется утилита `ech`. 
Необходимо перейти в каталог с файлом `exechain` и выполнить команду

```shell
ech hello
```

Где **hello** это имя цели которую необходимо выполнить. Можно указать несколько целей. Любая цель из любого места в файле может быть вызвана через аргументы.

Данный проект так же [собирается с помощью exechain](https://gitverse.ru/Depish/exechain/content/master/exechain).

# Пример конфигурационного файла

```python
Target("hello",
    dependencies = [
        Target("main.cpp", recept=[
            Shell("echo 'int main() {return 0;}' > {{target.name}}")
        ])
    ],
    recept=[
        Shell("g++ main.cpp -o hello")
    ]
)
```

## Состояние проекта

Проект находится на ранней стадии разработки. Многие функции все еще находятся в стадии проектирования и реализации. Следите за обновлениями и новыми релизами.

## Вклад

Мы приветствуем вклад в развитие проекта. Если у вас есть идеи, исправления или улучшения, пожалуйста, создайте issue или pull request в этом репозитории.

## Лицензия

Подробности можно найти в файле LICENSE.md.

---

Благодарим вас за интерес к exechain! Надеемся, что этот инструмент окажется полезным и облегчит вашу работу над проектами.
example-package-bdbdbdbdb 0.0.1
Efficient combining of intervals of numbers.
Requires Python: ~=3.10

# intervalues
Efficient combining of intervals of numbers while keeping track of how frequent numbers within those intervals are
featured.

## Motivation
This package will be useful in the following cases:
- If you have too many intervals and can't easily see which value is featured the most across them.
- If you have a large number of integers to keep track of and you need to do this more memory efficient than a list
- If you have a list of continuous intervals that need to be combined

## Features
Contains the following classes:
- IntervalSet (optimized towards combining)
- IntervalList (unstructured collection - faster to create)
- IntervalCounter (optimized towards tracking counts)

Both integer and float intervals will be supported.

### Extended feature list
S/L/C indicate whether this feature is supported by Sets, Lists or Counters. F/I indicate Float or Integer versions of 
these.
- L/C: Sampling from a constructed List or Counter, and other statistical uses (CDF/PDF)
- C: Weight/values for intervals? Could be attribute of "UnitInterval"
- S/L/C: Complex intervals (which means to include 2D logic; this might extend to higher dimensions)
- S/L/C: Transforming individual or combined intervals with monotonic functions
- F: support for open and closed intervals (this distinction is currently ignored for floats)
qablet-contracts 0.3.0
qablet_contracts created by qablet

# qablet_contracts

[![CI](https://github.com/qablet/qablet-contracts/actions/workflows/main.yml/badge.svg)](https://github.com/qablet/qablet-contracts/actions/workflows/main.yml)


**Qablet Contracts documentation is at [qablet.github.io/qablet-contracts](https://qablet.github.io/qablet-contracts/).**

A Qablet timetable defines a financial product using a sequence of payments, choices and conditions. A valuation model implemented with a Qablet parser can value any contract, as long as the contract can be described using a Qablet Timetable. 

This repository contains code to create qablet timetables.
It does not contain models that price qablet timetables. Such models will be available in other independent projects.  


## Install it from PyPI

```bash
pip install qablet_contracts
```
AlphaDSSP 0.5.1
Tool for converting Alphafold tar shards to a database of DSSP secondary structure information.

# AlphaDSSP
 DSSP Analysis for Alphafold Secondary Structure Parsing

This tool generates DSSP secondary structure information and allows masks to be generated that identify specific regions of a protein by secondary structure and confidence. It can be useful when searching for sequence motifs; for example, if you're searching sequences for a short linear motif that must exist in disordered strands (rather than, say, a helix or a beta-strand), you can use AlphaDSSP to make a boolean mask that shows you everywhere in the sequence that cannot contain your motif due to incompatible secondary structure. 

Alphafold provides data as tar shards for organisms by TaxID, which you can download by following the instructions at https://github.com/google-deepmind/alphafold/blob/main/afdb/README.md
To use this tool, you must have a directory containing the tar shards for your organism of interest. 

# Usage

1. Install this tool from PyPI by running the command `pip install alphadssp`
2. Import the main function into your script as `from alphadssp import generate_dssp`
3. Use the main function either with default arguments or your own: `excluded_results = generate_dssp(tar_dir = None, dssp_executable="/usr/bin/dssp", forbidden_codes = ("H","B","E","G","I","T"), plddt_thres=70)`

`dssp_executable` is the path to your local installation of the DSSP program, which generally comes with BioPython
`forbidden_codes` refers to a tuple of DSSP single-letter codes for secondary structures that you want to mask out. For example, if you want to find everything that isn't a disordered strand, this is a tuple of all other non-disordered secondary structure codes. 
`plddt_thres` is the pLDDT confidence threshold required for a predicted forbidden DSSP secondary structure to contribute to the mask of forbidden residues

The output is a dictionary, `excluded_results`, where each key is a base file name (e.g. AF-A0A023HHL0-F1-model_v4). The dict value is a tuple of (mask, dssp_str), where `mask` is a boolean mask of forbidden areas of the sequence containing confidently disallowed secondary structures, and `dssp_str` is a string of DSSP letter codes corresponding to the protein sequence.