semvec/pypi-packages huggingface dataset:
Sem6-task3-blackpython 0.1.0
Тут можно сделать описание бла-бла
License: MIT
Requires Python: >=3.10

### Задача 3

Компания собирает данные о продажах с разных магазинов. Требуется автоматизировать этот процесс.

Тебе поручено разработать Python-пакет, который автоматически будет загружать данные о продажах, анализировать их и
генерировать отчёт в виде CSV-файла.

**Функциональность пакета**

Напиши пакет, который:

- Загружает данные о продажах из CSV-файла.
- Группирует данные по колонке `category`.
- Генерирует отчёт с двумя метриками:
    - общая сумма продаж,
    - количество проданных товаров.
- Поддерживает запуск через командную строку с опциями:
    - `--input-file` для указания входного файла `.csv`,
    - `--output-file` для указания выходного файла `.csv`.

Пример выходного CSV-файла:

```text
category,sales,quantity
electronics,1300,7
clothing,700,13
```

**Сборка пакета и публикация**

Когда код написан и проверен, подготовь пакет к публикации.

- Опиши файл `pyproject.toml`.

- Собери пакет и опубликуй его на PyPI с помощью соответствующих утилит.

**Проверка работоспособности**

Установи пакет с PyPI в другой проект и проверь его работоспособность.
descript-mlx 0.0.2
Descript Audio Codec - MLX
License: MIT
Requires Python: >=3.9
Keywords: artificial intelligence, asr, audio-generation, deep learning, transformers, text-to-speech

# Descript Audio Codec — MLX

Implementation of the [Descript Audio Codec](https://arxiv.org/abs/2306.06546), with the [MLX](https://github.com/ml-explore/mlx) framework.

Descript can compress 44kHz audio into discrete codes at 8kbps and produces high quality reconstructions at a 90:1 compression ratio compared to the raw audio.

This repository is based on the original Pytorch implementation available [here](https://github.com/descriptinc/descript-audio-codec).

## Installation

```bash
pip install descript-mlx
```

## Usage

You can load a pretrained model from Python like this:

```python
import mlx.core as mx

from descript_mlx import DAC

dac = DAC.from_pretrained("44khz") # or "24khz" / "16khz"
audio = mx.array(...)

# encode into latents and codes
z, codes, latents, commitment_loss, codebook_loss = dac.encode(audio)

# reconstruct from latents/codes to audio
reconstucted_audio = dac.decode(z)

# compress audio to a DAC file
dac_file = dac.compress(audio)
dac_file.save("/path/to/file.dac")

# decompress audio from a DAC file
reconstructed_audio = dac.decompress("/path/to/file.dac")
```

## Citations

```bibtex
@misc{kumar2023highfidelityaudiocompressionimproved,
      title={High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN}, 
      author={Rithesh Kumar and Prem Seetharaman and Alejandro Luebs and Ishaan Kumar and Kundan Kumar},
      year={2023},
      eprint={2306.06546},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.SD},
      url={https://arxiv.org/abs/2306.06546}, 
}
```

## License

The code in this repository is released under the MIT license as found in the
[LICENSE](LICENSE) file.
Sem6-task2-blackpython 0.1.0
Тут можно сделать описание бла-бла
License: MIT
Requires Python: >=3.10

### 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.