semvec/pypi-packages huggingface dataset:
rufffmt 1.0
Atomic formatting and import sorting with Ruff
Requires Python: >=3.12

# rufffmt

Atomic formatting and import sorting with Ruff

[![version](https://img.shields.io/pypi/v/rufffmt.svg)](https://pypi.org/project/rufffmt)
[![license](https://img.shields.io/pypi/l/rufffmt.svg)](https://github.com/amyreese/rufffmt/blob/main/LICENSE)


Install
-------

```shell-session
$ pip install rufffmt
```


Usage
-----

Format some files:

```shell-session
$ rufffmt format <path> [...]
```

Start an LSP server:

```shell-session
$ rufffmt lsp
```


License
-------

rufffmt is copyright Amethyst Reese, and licensed under the MIT license.
rl-replicas 0.0.7
Reinforcement Learning Replications is a set of Pytorch implementations of reinforcement learning algorithms.
Requires Python: ~=3.10
Keywords: rl_replicas, reinforcement learning, deep learning, pytorch

# Reinforcement Learning Replications
Reinforcement Learning Replications is a set of Pytorch implementations of reinforcement learning algorithms.


## Features

- Implement Algorithms
  - Vanilla Policy Gradient (VPG)
  - Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  - Proximal Policy Optimization (PPO)
  - Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  - Twin Delayed DDPG (TD3)
- Use Python standard logging library
- Support TensorBoard


## Benchmarks

You can check the benchmark result [here](https://yamatokataoka.github.io/reinforcement-learning-replications/benchmarks/visualization.html).

This benchmark is conducted based on [the Benchmarks for Spinning Up Implementations](https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/bench.html).

All experiments were run for 3 random seeds each. All the details such as tensorboard and experiment logs, training scripts and trained models are stored in the [benchmarks](https://github.com/yamatokataoka/reinforcement-learning-replications/tree/main/benchmarks) folder.

## Example Code

Here is the code of training PPO on CartPole-v1 environment. You can run with [this Google Colab notebook](https://colab.research.google.com/drive/18MRw1FcDS4b_t3HAgfvyxBCi_1Z4lD__#scrollTo=A5GI_PJSchBn).

```python
import gymnasium as gym
import torch
import torch.nn as nn

from rl_replicas.algorithms import PPO
from rl_replicas.networks import MLP
from rl_replicas.policies import CategoricalPolicy
from rl_replicas.samplers import BatchSampler
from rl_replicas.value_function import ValueFunction

env_name = "CartPole-v1"
output_dir = "/content/ppo"
num_epochs = 80
seed = 0

network_hidden_sizes = [64, 64]
policy_learning_rate = 3e-4
value_function_learning_rate = 1e-3

env = gym.make(env_name)
env.action_space.seed(seed)

observation_size: int = env.observation_space.shape[0]
action_size: int = env.action_space.n

policy_network: nn.Module = MLP(
    sizes=[observation_size] + network_hidden_sizes + [action_size]
)

value_function_network: nn.Module = MLP(
    sizes=[observation_size] + network_hidden_sizes + [1]
)

model: PPO = PPO(
    CategoricalPolicy(
        network=policy_network,
        optimizer=torch.optim.Adam(policy_network.parameters(), lr=3e-4),
    ),
    ValueFunction(
        network=value_function_network,
        optimizer=torch.optim.Adam(value_function_network.parameters(), lr=1e-3),
    ),
    env,
    BatchSampler(env, seed),
)

model.learn(num_epochs=num_epochs, output_dir=output_dir)

```

## Contributing

All contributions are welcome.

### Release Flow

1. Create a release branch.
1. A pull request from the release branch to the `main` branch has the following:
   - Change logs in the body.
   - The `release` label.
   - Commit that bumps up the version in `VERSION`.
1. Once the pull request is ready, merge the pull request. The CI will upload the package and create the release.
nonebot-plugin-csmarket 0.1.8
可以查询 Counter Strike 2 市场信息，包括大盘数据、饰品信息与各类排行榜。
Requires Python: <4.0,>=3.9

<div align="center">
  <a href="https://v2.nonebot.dev/store"><img src="https://github.com/A-kirami/nonebot-plugin-template/blob/resources/nbp_logo.png" width="180" height="180" alt="NoneBotPluginLogo"></a>
  <br>
  <p><img src="https://github.com/A-kirami/nonebot-plugin-template/blob/resources/NoneBotPlugin.svg" width="240" alt="NoneBotPluginText"></p>
</div>

<div align="center">

# nonebot-plugin-csmarket

_✨ CS饰品查询插件 ✨_


<a href="./LICENSE">
    <img src="https://img.shields.io/github/license/Florenz0707/nonebot-plugin-csmarket.svg" alt="license">
</a>
<a href="https://pypi.python.org/pypi/nonebot-plugin-csmarket">
    <img src="https://img.shields.io/pypi/v/nonebot-plugin-csmarket.svg" alt="pypi">
</a>
<img src="https://img.shields.io/badge/python-3.9+-blue.svg" alt="python">

</div>

## 📖 介绍

适用于NoneBot, OneBot v11的插件，可以查询 Counter Strike 2 市场信息，包括大盘数据、饰品信息与各类排行榜。  

## 💿 安装

<details open>
<summary>使用 nb-cli 安装</summary>
在 nonebot2 项目的根目录下打开命令行, 输入以下指令即可安装

    nb plugin install nonebot-plugin-csmarket

</details>

<details>
<summary>使用包管理器安装</summary>
在 nonebot2 项目的插件目录下, 打开命令行, 根据你使用的包管理器, 输入相应的安装命令

<details>
<summary>pip</summary>

    pip install nonebot-plugin-csmarket
</details>
<details>
<summary>pdm</summary>

    pdm add nonebot-plugin-csmarket
</details>
<details>
<summary>poetry</summary>

    poetry add nonebot-plugin-csmarket
</details>
<details>
<summary>conda</summary>

    conda install nonebot-plugin-csmarket
</details>

打开 nonebot2 项目根目录下的 `pyproject.toml` 文件, 在 `[tool.nonebot]` 部分追加写入

    plugins = ["nonebot_plugin_csmarket"]

</details>

## ⚙️ 配置

无

## 🎉 使用
### 指令表
| 指令 | 权限 | 需要@ | 范围 | 说明 |
|:-----:|:----:|:----:|:----:|:----:|
| cs.help | 群员 | 否 | 群聊 | 输出帮助信息 |
| cs.search | 群员 | 否 | 群聊 | 查询指定饰品 |
| cs.rank | 群员 | 否 | 群聊 | 查询饰品排行榜 |
| cs.market | 群员 | 否 | 群聊 | 查询市场大盘 |
### 效果图
无
## 其他  
本项目由 [P-trd](https://github.com/7dul2/P-trd)  移植而来
该插件的主要编写者是 **Zaxpris**, Florenz0707只是小修小补，膜拜大佬。  
数据来源：cs-ob.com  
**Version**: 0.1.0
kivy-webview.deps 2024.11.25a0
Binary dependencies for the kivy-webview project, providing platform-specific support files.
Requires Python: <3.12,>=3.11

# Kivy Webview Widget - Dependencies



[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/kivy-webview.deps?style=flat-square&label=kivy_webview.deps&color=00C853)](https://pypi.org/project/kivy-webview.deps/)


### ⚙️ Building the Dependencies

> [!IMPORTANT]
> All the commands below assume execution in the current target directory `./deps/`.

#### Step 1: Set Up the Development Environment

- **Download and Set Up MSBuild**:  
  MSBuild is installed with Visual Studio. If not available, it can be downloaded [here](https://visualstudio.microsoft.com/downloads/). Make sure to include the development tools during installation.

- **Open the Developer Command Prompt**:  
  Search for **"Developer Command Prompt for Visual Studio"** in the Start menu and open it. This automatically sets up the necessary environment variables for MSBuild.

- **Verify MSBuild Installation**:  
  In the command prompt, run:  
  ```bash
  msbuild -version
  ```


#### Step 2: Build the Dependencies

> [!IMPORTANT]
> Ensure the use of Python version `3.11.x`, preferably the latest available patch version.

Once the environment is set up, build the dependencies by running the following command:

```bash
python scripts/cef_build_deps.py
```

This command will download and compile the necessary dependencies for the project.

---

### 📦 Testing Building Wheels
   ```bash
   python -m build --wheel
   ```
eval-python-2-mdhcquete-v3 1.0
Evaluacion Python Nivel II

Proyecto - Evaluación. Valor total 100 pts 30%.
Nota: enviar en una carpeta comprimida con nombre y apellido, los códigos fuentes que se
solicitan a con�nuación:
Obje�vo: Evaluar los conocimientos adquiridos en el curso en la realizar de los siguientes códigos:
1. Realizar un programa que cree un directorio con el nombre Examen + Nombre Estudiante, el cual se debe de crear en la unidad C, es decir, en la raíz. A su vez el programa al crear el directorio debe de desplegar el mensaje “Directorio + nombre directorio creado exitosamente y en caso de error o que no se pudo crear desplegará el mensaje “Directorio + nombre estudiante no se pudo crear”. Valor 5 pts.
2. Obtener la úl�ma hora del acceso a la ruta de la Carpeta creada en el punto anterior. Valor 5 pts.
3. Un programa que mediante el uso del subprocess permita mediante la opción de un menú abrir: el Notepad, la calculadora, Word, Excel y Paint. Valor 15 pts.
4. Un programa que valide el ingreso de un nombre y apellido, número telefónico y de correo, si todos están correctos crear un archivo con el nombre “Datos Persona.txt”, este archivo se guardará en la carpeta creada en el punto número uno. Valor 15 pts.
5. En la carpeta creada en el punto uno, crear otra carpeta con el nombre Entorno y dentro de esta realizar un entorno virtual que efectué una pe�ción GET a la url = htps://es.wikipedia.org/w/api.php?ac�on=opensearch&search=Python&limit=5&namespace= 0&format=json Valor 15 pts.
6. Crear una carpeta con el nombre “asset” dentro de la carpeta creada en el punto uno, dentro de la carpeta guardar una imagen con el formato jpg. Luego crear un programa que en la imagen escriba o dibuje su nombre completo con la fecha de creación y luego que lo muestre. El �po de fuente y tamaño de la letra la que guste. Valor 15 pts.
7. Realizar un scrapy de la �enda Universal del apartado “juegos de mesas” Valor 10 pts.
8. De los programas creados anteriormente escoger uno y aplicar el “Docstring” y posterior crear
un paquete instalable y portable. Valor 10 pts.
9. Graficar los datos de la tasa de mortalidad infan�l, publicada en la página oficial del INEC, cuya información la puede obtener del siguiente link: htps://inec.cr/indicadores/tasa-mortalidad- infan�l Valor 10 pts.
mozzarella 0.1.1
Use procedural macros in Python
Requires Python: >=3.11


# Macros in Python

**Status**: like really early pre-alpha

Inspired by Rust procedural macros, this package creates a macro system for Python. You can define a macro by writing a function that accepts a string of code and returns another string of code.

Your expanded macro is written to a `__macros__.py` file in the same directory, and automatically imported.

You don't need to add another build step, just run your code as normal. As soon as it runs, your IDE and type checker will start to pass.

> Note: ideally, you should load your module on every save, so that you get better IDE support when using macros. That part's sort of optional, but for my small projects, it's been handy.

## Why would I want this?

Python is a dynamic language, so you can technically do anything... if you don't care about type hinting. But if you're a sane person, then you *must* care about type hinting, and therefore you might care about macros 😛 

I like to think of Python as:
* runtime code can talk to runtime code (normal)
* type checking code can talk to type checking code (normal)
* type checking code can talk to runtime code (e.g. dataclasses)
* ...but runtime code can't talk to type hinting code

^ macros fill the gap on that last missing step


### Example Use Cases

* If you have a decorator that's impossible to fit with type hints (python generics are nowhere near as powerful as typescript generics, for example); make it a macro instead!
  * E.g. you want to [Concatenate](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Concatenate) a kwarg to a paramspec, but it only supports positional arguments
* If you want to modify the behavior of Python code at runtime
  * E.g. you want to build a system where if/else statements are eager evaluated rather than lazy evaluated
* If you have some auto-generated code and you want to auto-generate some type-safe code on top of it
  * E.g. you want to add extra methods to the OpenAPI spec objects that were previously generated

## Differences from Rust

* Rust puts your code inline, this package puts it in a separate file. So you can't automatically use things from the outer scope unless you specify them in the macro.
* Rust macros deal with syntax trees, but this package lets you parse the code yourself; sometimes the formatting of your python code could be important -- it's up to you whether you parse the AST or just do basic string manipulation.
eval-python-2-mdhcquete-v2 1.0
Evaluacion Python Nivel II

Proyecto - Evaluación. Valor total 100 pts 30%.
Nota: enviar en una carpeta comprimida con nombre y apellido, los códigos fuentes que se
solicitan a con�nuación:
Obje�vo: Evaluar los conocimientos adquiridos en el curso en la realizar de los siguientes códigos:
1. Realizar un programa que cree un directorio con el nombre Examen + Nombre Estudiante, el cual se debe de crear en la unidad C, es decir, en la raíz. A su vez el programa al crear el directorio debe de desplegar el mensaje “Directorio + nombre directorio creado exitosamente y en caso de error o que no se pudo crear desplegará el mensaje “Directorio + nombre estudiante no se pudo crear”. Valor 5 pts.
2. Obtener la úl�ma hora del acceso a la ruta de la Carpeta creada en el punto anterior. Valor 5 pts.
3. Un programa que mediante el uso del subprocess permita mediante la opción de un menú abrir: el Notepad, la calculadora, Word, Excel y Paint. Valor 15 pts.
4. Un programa que valide el ingreso de un nombre y apellido, número telefónico y de correo, si todos están correctos crear un archivo con el nombre “Datos Persona.txt”, este archivo se guardará en la carpeta creada en el punto número uno. Valor 15 pts.
5. En la carpeta creada en el punto uno, crear otra carpeta con el nombre Entorno y dentro de esta realizar un entorno virtual que efectué una pe�ción GET a la url = htps://es.wikipedia.org/w/api.php?ac�on=opensearch&search=Python&limit=5&namespace= 0&format=json Valor 15 pts.
6. Crear una carpeta con el nombre “asset” dentro de la carpeta creada en el punto uno, dentro de la carpeta guardar una imagen con el formato jpg. Luego crear un programa que en la imagen escriba o dibuje su nombre completo con la fecha de creación y luego que lo muestre. El �po de fuente y tamaño de la letra la que guste. Valor 15 pts.
7. Realizar un scrapy de la �enda Universal del apartado “juegos de mesas” Valor 10 pts.
8. De los programas creados anteriormente escoger uno y aplicar el “Docstring” y posterior crear
un paquete instalable y portable. Valor 10 pts.
9. Graficar los datos de la tasa de mortalidad infan�l, publicada en la página oficial del INEC, cuya información la puede obtener del siguiente link: htps://inec.cr/indicadores/tasa-mortalidad- infan�l Valor 10 pts.
eval-python-2-mdhcquete 1.0
Evaluacion Python Nivel II

Proyecto - Evaluación. Valor total 100 pts 30%.
Nota: enviar en una carpeta comprimida con nombre y apellido, los códigos fuentes que se
solicitan a con�nuación:
Obje�vo: Evaluar los conocimientos adquiridos en el curso en la realizar de los siguientes códigos:
1. Realizar un programa que cree un directorio con el nombre Examen + Nombre Estudiante, el cual se debe de crear en la unidad C, es decir, en la raíz. A su vez el programa al crear el directorio debe de desplegar el mensaje “Directorio + nombre directorio creado exitosamente y en caso de error o que no se pudo crear desplegará el mensaje “Directorio + nombre estudiante no se pudo crear”. Valor 5 pts.
2. Obtener la úl�ma hora del acceso a la ruta de la Carpeta creada en el punto anterior. Valor 5 pts.
3. Un programa que mediante el uso del subprocess permita mediante la opción de un menú abrir: el Notepad, la calculadora, Word, Excel y Paint. Valor 15 pts.
4. Un programa que valide el ingreso de un nombre y apellido, número telefónico y de correo, si todos están correctos crear un archivo con el nombre “Datos Persona.txt”, este archivo se guardará en la carpeta creada en el punto número uno. Valor 15 pts.
5. En la carpeta creada en el punto uno, crear otra carpeta con el nombre Entorno y dentro de esta realizar un entorno virtual que efectué una pe�ción GET a la url = htps://es.wikipedia.org/w/api.php?ac�on=opensearch&search=Python&limit=5&namespace= 0&format=json Valor 15 pts.
6. Crear una carpeta con el nombre “asset” dentro de la carpeta creada en el punto uno, dentro de la carpeta guardar una imagen con el formato jpg. Luego crear un programa que en la imagen escriba o dibuje su nombre completo con la fecha de creación y luego que lo muestre. El �po de fuente y tamaño de la letra la que guste. Valor 15 pts.
7. Realizar un scrapy de la �enda Universal del apartado “juegos de mesas” Valor 10 pts.
8. De los programas creados anteriormente escoger uno y aplicar el “Docstring” y posterior crear
un paquete instalable y portable. Valor 10 pts.
9. Graficar los datos de la tasa de mortalidad infan�l, publicada en la página oficial del INEC, cuya información la puede obtener del siguiente link: htps://inec.cr/indicadores/tasa-mortalidad- infan�l Valor 10 pts.