semvec/pypi-packages huggingface dataset:
health-graph 0.0.5
health check tool
Requires Python: >=3.8

# Health Management Software
Enter your weight for the last week and the average weight and weight trend will be calculated.<br>
Trends are calculated by linear interpolation or linear regression.<br>
Please install the library with the following command before starting the software.<br>
<!-- 直近一週間分の体重を入力すると、平均体重と体重の傾向を算出します。<br>
傾向は線形補間または線形回帰により算出されます。<br>
ソフトを起動する前に以下のコマンドでライブラリをインストールしてください。 -->
```python
pip install numpy
pip install scipy
pip install matplotlib.pyplot
pip install scikit-learn
```
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/health-graph)](https://pepy.tech/project/health-graph)
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/health-graph/month)](https://pepy.tech/project/health-graph)
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/health-graph/week)](https://pepy.tech/project/health-graph)
sb-orm 0.0.30
A python stupid mysql orm
Requires Python: >=3.10

# SB_ORM

`sb_orm` 是一个简单灵活的 Python 库，使用 SQLAlchemy ORM 与 MySQL 数据库进行交互。它提供了一个易于使用的接口，用于执行常见的数据库操作，例如 `SELECT`、`INSERT`、`UPDATE` 和 `DELETE`。

## 特性

- 为常见的数据库操作简化了查询接口。
- 支持条件查询、排序和限制结果。
- 数据库会话管理采用单例模式。
- 使用 SQLAlchemy ORM 进行可靠的数据库交互。

## 更新
### - 20240613
1. 【优化】数据库连接的正确关闭：使用上下文管理器来确保数据库会话在使用完毕后正确关闭，避免资源泄漏。
2. 【新增】【优化】异步任务处理：将任务请求和处理逻辑分离，便于维护和扩展。
3. 【优化】更好的错误处理：增加了对于不支持的HTTP方法的处理，避免程序因未知方法崩溃。
4. 【优化】代码可读性提升：重构部分代码，使逻辑更清晰，易于理解和维护。

## 安装

你可以使用 `pip` 从 PyPI 安装 `sb_orm`：

```bash
pip install sb-orm
```

## 使用
### 配置
首先，需要配置数据库连接的环境变量(.env)。确保以下变量已设置：
```
DB_USER: 数据库用户名
DB_PASSWORD: 数据库密码
DB_HOST: 数据库主机 (例如 localhost)
DB_NAME: 数据库名称
DB_PREFIX: (可选) 表名前缀
```

### 基本操作
#### 数据库操作示例

```python
from sb_orm import DatabaseSession

db_session = DatabaseSession()

### 查询数据

query = db_session.db('your_table_name').where({'column_name': 'value'}).order_by('id', descending=True).limit(10)
results = query.select()
print(results)

### 插入数据

data = {'column1': 'value1', 'column2': 'value2'}
db_session.db('your_table_name').insert(data)

### 更新数据

query = db_session.db('your_table_name').where({'id': 1})
data = {'column1': 'new_value'}
query.update(data)

### 删除数据

query = db_session.db('your_table_name').where({'id': 1})
query.delete()
```
#### 任务管理使用示例

```python
import asyncio
from sb_orm import create_task, perform_task, get_task_status

# 示例任务数据
task_data = {
    'target_url': 'http://example.com',
    'method': 'GET',
    'post_body': None,
    'header': None,
    'frequency': 2,  # 每次请求之间的间隔秒数
    'times': 3,  # 总请求次数
    'callback_url': 'http://callback.com'
}

# 创建任务
task = create_task(task_data)
print(f"Created task with ID: {task.id}")


# 执行任务的异步函数
async def run_task(task_id):
    await perform_task(task_id)
    updated_task = get_task_status(task_id)
    print(f"Task ID {task_id} status: {updated_task['status']}")
    print(f"Task completed {updated_task['times_completed']} times")


# 运行异步任务
asyncio.run(run_task(task.id))

```

## 贡献
欢迎贡献！请 fork 仓库并提交 pull request 以进行任何改进或错误修复。

## 联系
如有任何问题或疑问，请在 GitHub https://github.com/idcim/sb_orm 仓库 上打开 issue。
invidious.py 0.1.2
A Python wrapper for Invidious API
Keywords: python, invidious, youtube, video, api

# Invidious.py

A Python wrapper for Invidious API

# Installation

## With pip 

`$ pip install invidious.py`

## With Git

```sh
$ git clone https://codeberg.org/librehub/invidious.py
$ cd invidious.py
$ pip install .
```

# Getting Started

```python
from invidious.enums import ContentType
from invidious import *

iv = Invidious()
searched = iv.search("distrotube", ctype=ContentType.CHANNEL)

for item in searched:
    print(item.author) 
    # Print names of all channels
    # in first page of result 'distrotube'
```

# Links

* PyPi: https://pypi.org/project/invidious.py/
* Git repo: https://codeberg.org/librehub/invidious.py
* Matrix: https://matrix.to/#/#librehub:cutefunny.art

## Support

Any contacts and crytpocurrency wallets you can find on my [profile page](https://warlock.codeberg.page).