semvec/pypi-packages huggingface dataset:
pccm 0.4.16
Python C++ Code Manager.
License: MIT
Requires Python: >=3.6


# PCCM
Python C++ Code Manager

[![Build Status](https://github.com/FindDefinition/PCCM/workflows/build/badge.svg)](https://github.com/FindDefinition/PCCM/actions?query=workflow%3Abuild)

Only pccm 0.1.x support python 3.5, pccm >= 0.2.0 require python >= 3.6.

## Docs

see [introduction ppt](docs/PCCM_intro.pptx) or [pdf](docs/PCCM_intro.pdf)
my_krml_24996199 0.1.49
A package for doing great things!
License: MIT
Requires Python: <4.0.0,>=3.11.4

# my_krml_24996199

A package for doing great things!

## Installation

```bash
$ pip install my_krml_24996199
```

## Usage

- TODO

## Contributing

Interested in contributing? Check out the contributing guidelines. Please note that this project is released with a Code of Conduct. By contributing to this project, you agree to abide by its terms.

## License

`my_krml_24996199` was created by my_krml_24996199. It is licensed under the terms of the MIT license.

## Credits

`my_krml_24996199` was created with [`cookiecutter`](https://cookiecutter.readthedocs.io/en/latest/) and the `py-pkgs-cookiecutter` [template](https://github.com/py-pkgs/py-pkgs-cookiecutter).
pygeocoding 1.1.2
地址标准化工具
License: MIT
Requires Python: >=3.6

# geocoding

#### 介绍
* 本项目旨在将不规范(或者连续)的文本地址进行尽可能的**标准化**, 以及对两个地址进行**相似度的计算**。
* 该模块为 [bitlap/geocoding](https://github.com/bitlap/geocoding) 项目的Python实现，原项目为Kotlin开发
* 安装命令 pip install GeocodingX

地理编码技术, 主要分为如下步骤
 * 地址标准库
 * 地址标准化
 * 相似度计算


# 1. 数据测试

方法调用: `Geocoding` 类
 * normalizing: 标准化
 * analyze: 解析成分词文档
 * similarity: 相似度计算
 * similarityWithResult: 相似度计算, 返回包含更多丰富的数据
 
## 1.1 标准化

```markdown
>> 输入: 上海上海宝山区宝山区【新沪路58弄11-802  水韵华庭 】 (水韵华庭附近)号大都会3号楼2单元1303
>> 输出:
Address(
	provinceId=310000000000, province=上海, 
	cityId=310100000000, city=上海市, 
	districtId=310113000000, district=宝山区, 
	streetId=None, street=None, 
	townId=None, town=None, 
	villageId=None, village=None, 
	road=新沪路, 
	road_num=58弄, 
	building_num=11-802, 
	text=水韵华庭水韵华庭附近
)
```
* 返回的对象解释
    * province相关: 省
    * city相关: 市
    * district相关: 区、县
    * street相关: 街道
    * town相关: 乡镇
    * village相关: 村
    * road: 道路
    * roadNum: 路号
    * buildingNum: 建筑物号
    * text: 标准化后为匹配的地址。一般包含小区, 商场名称等信息

> 注: 如果对text的结果不是很满意, 比如出现重复或不准确, 可以通过分词的手段解决

```java
>> 输入:
  浙江金华义乌市南陈小区8幢2号
  浙江金华义乌市稠城街道浙江省义乌市宾王路99号后面南陈小区8栋2号
>> 输出: 
  0.6795216660765248
```

```java
>> 输入:
  山东省沂水县四十里堡镇东艾家庄村206号
  浙江金华义乌市南陈小区8幢2号
>> 输出:
  0.0
 ```

## 感谢
* 感谢[原作者](https://github.com/bitlap/geocoding)的辛苦付出！