semvec/pypi-packages huggingface dataset:
hasty-helix 0.3.0
A package to analyze transactions from a CSV file.
License: MIT
Requires Python: >=3.8

### Задача 2

Финансовый отдел  анализирует доходы и расходы компании по различным категориям. Автоматизация этого процесса позволит сэкономить время и избежать ошибок.

Твоя задача — создать Python-пакет, который будет загружать данные о транзакциях, группировать их по категориям (доходы и расходы) и генерировать отчёт с суммами для каждой категории.

**Функциональность пакета**

Напиши пакет, который:

- Загружает данные о транзакциях из CSV-файла и группирует их по категориям.

- Выводит общий объём транзакций для каждой категории.

- Поддерживает запуск через командную строку с опциями:
  - `--input-file` для указания входного файла `.сsv`,
  - `--output-file` для указания выходного файла `.txt`.

Пример выходного отчёта:

```text
Доход: 8000 руб.
Расход: 3000 руб.
```

**Сборка пакета и публикация**

Когда код написан и проверен, подготовь пакет к публикации. Опиши файл `pyproject.toml` и укажи в нём:
  - метаданные проекта (название, версия, имя автора);
  - зависимости (`pandas`);
  - инструменты для сборки (`setuptools` и `wheel`).

**Проверка работоспособности**

Установи пакет с PyPI в другой проект и проверь его работоспособность.
certbot-plugin-websupport 0.2.0
Websupport DNS Authenticator plugin for Certbot
License: MIT
Requires Python: !=3.0.*,!=3.1.*,!=3.2.*,!=3.3.*,>=2.7

# Certbot plugin for authentication using Websupport REST API

This is a plugin for [Certbot](https://certbot.eff.org/) that uses the Websupport REST API to allow [Websupport](https://wwww.websupport.sk/)
customers to prove control of a domain name.

## Usage

1. Obtain an API key and API secret (see [Account Page](https://admin.websupport.sk/sk/auth/apiKey))

2. Install the plugin using `pip install certbot-plugin-websupport`

3. Create a `websupport.ini` config file with the following contents and apply `chmod 600 websupport.ini` on it:
   ```
   dns_websupport_api_key = APIKEY
   dns_websupport_api_secret = SECRET
   ```
   Replace `APIKEY` with your Websupport API key, `SECRET` with your API secret and ensure permissions are set
   to disallow access to other users.

4. Run `certbot` and direct it to use the plugin for authentication and to use
   the config file previously created:
   ```
   certbot certonly -a dns-websupport --dns-websupport-credentials websupport.ini -d domain.com
   ```
   Add additional options as required to specify an installation plugin etc.

Please note that this solution is usually not relevant if you're using Websupport's web hosting services as Websupport offers free automated certificates for all simplehosting plans having SSL in the admin interface.

## Updates

This plugin can be updated by running:

```
pip install certbot-plugin-websupport --upgrade
```

## Wildcard certificates

This plugin is particularly useful when you need to obtain a wildcard certificate using dns challenges:

```
certbot certonly -a dns-websupport --dns-websupport-credentials websupport.ini -d domain.com -d \*.domain.com
```

## Automatic renewal

You can setup automatic renewal using `crontab` with the following job for weekly renewal attempts:

```
0 0 * * 0 certbot renew -q -a dns-websupport --dns-websupport-credentials /etc/letsencrypt/websupport.ini
```
laplace-bayesopt 0.1.7
Bayesian optimization interface for the laplace-torch library
License: MIT
Requires Python: >=3.9

# Bayesian Optimization Interface for `laplace-torch`

## Installation

Install PyTorch first, then:

```
pip install --upgrade laplace-bayesopt
```

## Usage

Basic usage

```python
from laplace_bayesopt.botorch import LaplaceBoTorch

def get_net():
    # Return a *freshly-initialized* PyTorch model
    return torch.nn.Sequential(
        ...
    )

# Initial X, Y pairs, e.g. obtained via random search
train_X, train_Y = ..., ...

model = LaplaceBoTorch(get_net, train_X, train_Y)

# Use this model in your existing BoTorch loop, e.g. to replace BoTorch's SingleTaskGP model.
```

The full arguments of `LaplaceBoTorch` can be found in the class documentation.

Check out examples in `examples/`.

## Useful References

- General Laplace approximation: <https://arxiv.org/abs/2106.14806>
- Laplace for Bayesian optimization: <https://arxiv.org/abs/2304.08309>
- Benchmark of neural-net-based Bayesian optimizers: <https://arxiv.org/abs/2305.20028>
- The case for neural networks for Bayesian optimization: <https://arxiv.org/abs/2104.11667>

## Citation

```
@inproceedings{kristiadi2023promises,
  title={Promises and Pitfalls of the Linearized {L}aplace in {B}ayesian Optimization},
  author={Kristiadi, Agustinus and Immer, Alexander and Eschenhagen, Runa and Fortuin, Vincent},
  booktitle={AABI},
  year={2023}
}
```