semvec/pypi-packages huggingface dataset:
synochatbot 2.8
A discord.py like thing but for synology chat


# A python library like discord.py but for synology chat.

It allows you to create a bot that can be used to respond to messages in synology chat.

## Install:
``pip install synochatbot``

## Usage:
```python
import synochatbot as synochat

outgoing_webhook = "your url"
instance = synochat.instance()

@instance.message(alias="return_full_message")
def say_hi(message):
    return message

@instance.message(alias='return_username')
def return_test(message, command=None):
    return message.username

@instance.message(alias='arguments', arguments=5) #can have unlimited arguments
def return_test(message, arg1, arg2, arg3, arg4, arg5):
    return arg1 + arg2 + arg3 + arg4 + arg5

# ... (other message handlers)

synochat.run_bot(instance, outgoing_webhook, incomming_webhook_token)
```
Post arguments like this:
arguments arg1data:::arg2data:::arg3data:::arg4data:::arg5data
GranadaCultura 0.1.2
Descripción del paquete GranadaCultura
Requires Python: >=3.6

**Título:** GranadaCultura: Un Paquete Python para Optimizar Rutas Culturales en Granada, España

**Descripción:**

GranadaCultura es un paquete Python diseñado para optimizar rutas culturales en la ciudad de Granada, España. Proporciona un conjunto de algoritmos y herramientas para planificar rutas eficientes y agradables que tengan en cuenta las preferencias del usuario, como la edad, el tiempo disponible y los puntos de interés (POIs) que desea visitar. El paquete incluye:

* **Algoritmos:** Implementa diversos algoritmos de optimización para la planificación de rutas, incluyendo Greedy, GRASP, Simulación de Recocido, Algoritmo Genético y Algoritmo Memetic.
* **Procesamiento de Datos:** Proporciona funciones para cargar y procesar datos de OpenStreetMap, incluyendo nodos, aristas, POIs y matrices de distancia y tiempo.
* **Visualización:** Genera mapas interactivos utilizando Folium para visualizar rutas, POIs y otra información relevante.

**Instalación:**

Para instalar el paquete GranadaCultura. Se dispone de dos formas:
- Clonar el repositorio e instalar las dependencias necesarias:
```bash
git clone https://github.com/lusangom/GranadaCultura.git
cd GranadaCultura
pip install
"numpy == 1.23.5",
"pandas==1.5.2",
"matplotlib==3.8.2",
"folium==0.15.1",
"geopandas==0.14.3",
 "osmnx==1.9.1",
```
- Instalar el paquete que se encuentra en el siguiente enlace: https://pypi.org/project/GranadaCultura/0.1.2/ y las dependencias necesarias:
```bash
pip install GranadaCultura==0.1.2
pip install
"numpy == 1.23.5",
"pandas==1.5.2",
"matplotlib==3.8.2",
"folium==0.15.1",
"geopandas==0.14.3",
 "osmnx==1.9.1",
```

**Uso:**

El paquete proporciona varios scripts principales para diferentes casos de uso:

* **`main_analisis.py`:** Analiza los resultados de las ejecuciones del algoritmo, generando gráficos y tablas para comparar su rendimiento.
* **`main_fichero.py`:** Ejecuta los algoritmos en base a un archivo de configuración, generando resultados en formato de texto y CSV.
* **`main_interactivo.py`:** Permite la ejecución interactiva de los algoritmos, solicitando al usuario parámetros de entrada y visualizando los resultados.
* **`main_visualizacion.py`:** Visualiza rutas a partir de un archivo CSV en un mapa interactivo.

**Ejemplo de uso:**

Para ejecutar el algoritmo Greedy para un usuario de 30 años con 60 minutos disponibles, visitando todos los POIs y comenzando en el nodo 1, ejecute el siguiente comando:

```bash
python3 main_fichero.py configuracion_greedy.json
```

Esto generará un archivo de resultados `resultados.txt` y un archivo CSV `tabla.csv` que contienen los detalles de la ruta.


* El paquete está diseñado con fines de investigación y educativos. No está destinado a uso comercial.
* El paquete asume la precisión de los datos de OpenStreetMap. Se recomienda verificar los datos antes de usarlos.
* El rendimiento del paquete puede variar según la complejidad del problema y los recursos computacionales disponibles.
mcdc-convergence-tests 0.0.1
Tests certain mcdc functionality convergence to semi-analytical solutions provided by William Bennett
Requires Python: >=3.8

# mcdc_convergence_tests
Runs mcdc on given tests and plots convergence to benchmark data
## Dependencies
requires `numpy`,`hdf5`,and `mcdc`
## Installation guide
Download the `src` folder
## Quick start guide
The most user-friendly way of running the tests is as follows:
```
python -c 'import run; run.test([particlenums],"sourcetype",createdata,loud)' --mode=numba
```
where `particlenums` are the amounts of particles you'd like to use (e.g. `[1e2,1e3,1e4,1e5]`), and `sourcetype` is one of
```
"plane_IC"
"square_IC"
"square_source"
"gaussian_IC"
"gaussian_source"
"all"
```
`createdata` allows you to specify whether you want to run the mcdc simulations again, or use existing data (this is best used when you have run it with `createdata = True` once, then want to reuse that data without taking the time to compute it)
`loud` determines whether convergence is determined and plotted
`--mode=numba` makes computation much quicker, though this can be omitted and mcdc will run in normal python mode

IMPORTANT NOTE:

With the current implementation of MC/DC, the inclusion of `--mode=numba` is the only way to run in numba mode. This poses a problem when trying to run multiple simluations from one script, and so we recommend refraining from using the `all` option to create data, instead specifying each source. The `all` command can still be used to plot all the data with no problems.