semvec/pypi-packages huggingface dataset:
cameo-rank 0.1.1
A Python package for managing game rankings using FastAPI.
Requires Python: >=3.8

# 排行榜 API

這是一個使用 FastAPI 實現的排行榜 API，提供玩家分數的設定和查詢功能。

## 功能

- 設定玩家分數
- 獲取排行榜
- 支援多個遊戲的排行榜

## 安裝

1. 確保你已經安裝 Python 3.7 以上版本。
2. 安裝所需的套件：

   ```bash
   pip install cameo_rank
   ```

## 使用方法

1. 如何將 router 加入你的伺服器：

   ```python
    from fastapi import FastAPI
    from cameo_rank import router

    app = FastAPI()

    # 自定義 router 參數
    app.include_router(router(rank_base_folder='./my_rank/', check_token=my_check_token_function))
   ```

## router 參數

在初始化 `router` 時，可以傳入以下參數：

- **rank_base_folder** (str): 儲存排名資料的資料夾，預設為 `'./rank/'`。
- **check_token** (func): 判斷用戶 token 是否合法的函數，輸入兩個參數str_user, str_token。預設為 `None`，若 check_token 為 `None`，則視為全部合法。
- **int_rank_limit_days** (int): 更新排行榜時，超過幾天的玩家會從排行榜中移除，預設為 `30`。
- **int_rank_limit_number** (int): 排行榜上顯示的玩家數量，預設為 `30`。

## API 端點

### 設定分數, 更新一筆排行榜資料

- **URL**: `/rank/set_rank/`
- **方法**: `POST`
- **Request Body**:

  ```json
  {
      "str_user": "玩家帳號",
      "str_token": "玩家令牌",
      "str_game_name": "遊戲名稱",
      "str_rank_file": "排名檔案名稱",
      "str_name": "玩家名稱",
      "int_score": 100
  }
  ```

- **回應**: `OK` 或錯誤訊息

### 獲取排行榜資料

- **URL**: `/rank/get_rank/`
- **方法**: `GET`
- **查詢參數**:

  - `str_user`: 玩家帳號 (預設: `190041-s090504`)
  - `str_token`: 玩家令牌 (預設: `999999999999`)
  - `str_game_name`: 遊戲名稱 (預設: `PlantHero`)
  - `str_rank_file`: 排名檔案名稱 (預設: `LevelRank.json`)

- **回應**: 返回排行榜的 JSON 數據

## Demo

要運行前端 Demo，請按照以下步驟操作：

1. **啟動範例 FastAPI 伺服器**：

   ```bash
   python3 -m uvicorn server:app
   ```

2. **訪問前端 Demo**：

   打開瀏覽器並前往 `http://127.0.0.1:8000/static/index.html`，你將看到排行榜的簡易前端介面。

## 貢獻

歡迎任何形式的貢獻！請提出問題或提交 Pull Request。

## 授權

本專案採用 MIT 授權條款，詳情請參閱 LICENSE 文件。
Market-basket-analysis 0.1.0
A market basket analysis package for data
Requires Python: >=3.6

# Market Basket Analysis Package

This package provides tools for performing Market Basket Analysis (MBA), including generating frequent itemsets and association rules using algorithms like Apriori, FPGrowth, and Eclat. It also includes tools to visualize these rules using interactive graphs. This package simplifies tasks related to itemset mining and rule discovery in transactional datasets.

## Features

- Generate frequent itemsets using:
  - Apriori Algorithm
  - FPGrowth Algorithm
  - Eclat Algorithm (custom implementation)
- Create association rules based on various metrics such as support, confidence, and lift.
- Visualize association rules as interactive graphs using Plotly and NetworkX.

## Installation

1. **Install the package**:


2. **Install dependencies**:
    Install the required dependencies via `pip`:

    ```bash
    pip install -r requirements.txt
    ```

3. **Install the package**:
    Once dependencies are installed, you can install the package:

    ```bash
    python setup.py install
    ```

## Usage

After installing, you can import the main analysis function using:

```python
from market_basket_analysis.market_basket_analysis import mba