semvec/pypi-packages huggingface dataset:
nonebot-plugin-yinyu 0.0.6
一个语句瑟瑟化插件
License: MIT
Requires Python: >=3.8

<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>
</div>

<div align="center">

# nonebot-plugin-yinyu

_✨ 语句瑟瑟化 ✨_


<img src="https://img.shields.io/badge/python-3.8+-blue.svg" alt="python">

</div>


## 📖 介绍

使发送的文本变得瑟瑟（）

## 💿 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-yinyu

</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

<summary>pip</summary>

    pip install nonebot-plugin-yinyu
</details>



## ⚙️ 配置

在 nonebot2 项目的`.env`文件中添加下表中的必填配置

| 配置项 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|:-----:|:----:|:----:|:----:|
| 配置项 | 否 | 无 | 无 |

## 🎉 使用
### 指令表
| 指令 | 权限 | 需要@ | 范围 | 说明 |
|:-----:|:----:|:----:|:----:|:----:|
| 淫语 | 主人/群员| 否 | 群聊 | 无 |
### 效果图
![QQ图片20240417171642](https://github.com/shi-yingyingjiang/nonebot-plugin-yinyu/assets/136897416/8e4a83ad-8c0c-4968-95a8-877bee0a3a4a)
mailwizz-python-sdk 1.0.3
This repository contains the Python SDK for MailWizz EMA.
License: MIT

Mailwizz Python SDK
================

This repository contains the Python SDK for MailWizz EMA.  
You'll find proper example on how to manage lists, subscribers, campaigns, templates and more.

The documentation website at https://api-docs.mailwizz.com/python showcases all the API endpoints.  
You can find them in the examples folder as well.  

Other implementations:
- PHP: https://github.com/twisted1919/mailwizz-php-sdk.  

- Node.js: https://www.npmjs.com/package/node-mailwizz  

### Install
You can either download latest version of the code or you can install it via pip as follows:  
`pip install mailwizz-python-sdk`  
Then follow the instructions from `examples/setup_api.py` file.


### Python packaging reference    
1. https://packaging.python.org/tutorials/packaging-projects/  
2. https://packaging.python.org/tutorials/installing-packages/#creating-virtual-environments
LiteLLMJson 0.0.7
This library offers functionality to cleanly extract JSON from LLM responses and generate prompts for LLM that return JSON. It features a simple implementation while maintaining high versatility.
License: MIT
Requires Python: >=3.6

# lite_llm_json

## Description

The library has functionality to cleanly extract JSON from LLM responses and generate prompts for LLM that return JSON. It features a simple yet versatile implementation.

## Installation

`pip install LiteLLMJson`

## HowToUse

```python
import openai
from lite_llm_json import LiteLLMJson

# Set the OpenAI API key
api_key = "YOUR_API_KEY"
openai.api_key = api_key

# Define the JSON schema
json_schema = {
    "type": "object",
    "properties": {"name": {"type": "string"}, "age": {"type": "integer"}},
    "required": ["name", "age"],
}
# Instantiate the LiteLLMJson class
llm_json = LiteLLMJson(json_schema)

# Define the query prompt
query_prompt = """## Instructions:
Provide information about a person."""

# Get the generated prompt
generated_prompt = llm_json.generate_prompt(query_prompt)

# Use the OpenAI API to get a completion
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=generated_prompt
)

# Get the output text
output_text = response["choices"][0]["text"]

# Parse the output text to obtain JSON data
json_data = llm_json.parse_response(output_text)

# Display the JSON data
print(json_data)


```
pyradixtree 0.0.1
pyradixtree, a python radix tree implementation
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# 简介
`pyradixtree`库是完全使用`Python`编写的一种基数树实现，其参考了`Redis`中的基数树实现[RAX, an ANSI C radix tree implementation](https://github.com/redis/redis/blob/unstable/src/rax.c)并扩展了部分内容。
由于纯`Python`实现与`C`实现性能存在数量级差距，且为了实现方便，节点所占内存保有优化空间，**此库仅可用于练习使用**。

# 环境要求
```
库运行：
Python解释器版本 >= 3.8

测试代码运行：
需安装库 Pytest,StringGenerator
```

# 基本用法
模块仅提供类`RadixTree`，它继承自`MutableMapping`并实现了全部接口，是自定义的映射类型，使用类似于只支持`str`类型键的`Dict`。
安装：
```shell
pip install pyradixtree
```
使用：
```python
from pyradixtree import RadixTree

rax = RadixTree()
keys = ['a', 'b', 'c']
for i, key in enumerate(keys):
    rax[key] = i

# a 0
# b 1
# c 2
for key in rax:
    print(key, rax[key])

del rax['a']
print('a' not in rax)  # True
```

# 功能
`RadixTree`支持了`Dict`支持的所有操作，详情可参考[内置类型: Dict](https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/stdtypes.html#mapping-types-dict)。

下面列举了`RadixTree`支持的全部操作：
- **`rax[key]`** 返回基数树中`key`对应节点存放的值，若`key`不存在则引发`KeyError`。

- **`rax[key] = value`** 将`key`对应节点的值设为`value`。

- **`del rax[key]`** 将`key`对应节点从基数树中删除，若`key`不存则引发`KeyError`。

- **`key in rax | key not in rax`** 判断`key`是否存在于基数树中。

- **`list(rax)`** 返回基数树中全部键组成的列表(有序)。

- **`len(rax)`** 返回基数树的元素数量(键个数)。

- **`iter(rax)`** 返回以基数树的键为元素的迭代器(保证字典升序)，效果同`iter(rax.keys())`。

- **`reversed(rax)`** 返回一个以基数树的键为元素的逆序迭代器(字典序倒序)。

- **`rax.clear()`** 删除基数树中全部元素。

- **`rax.copy()`** 返回基数树的浅拷贝。

- **`classmethod fromkeys(iterable[,value])`** 使用可迭代的`iterable`作为键创建一个新基数树，并将键值都设为`value`(默认为`None`)。

- **`get(key[,default])`** 如果`key`存在则返回对应节点存放的值，否则返回`default`(默认为`None`)。

- **`rax.keys()`** 返回由基数树全部的键组成的视图对象。

- **`rax.values()`** 返回由基数树全部的元素值组成的视图对象。

- **`rax.items()`** 返回由基数树全部的键值对组成的视图对象。

- **`rax.pop()`** 如果`key`存在则删除对应节点并返回值，否则返回`default`。若`default`未给出且`key`不存在则引发`KeyError`。

- **`rax.popitem()`** 从基数树中删除一个键节点并返回键值对，返回顺序由键字典序决定。

- **`rax.setdefault(key[,default])`** 如果`key`存在则返回对应节点的值，否则插入值为`default`的键`key`并返回`default`(默认为`None`)。

- **`rax.update([other])`** 使用来自`other`的键值对更新基数树，若键原本存在则更新值。它接收一个字典对象或包含键值对的可迭代对象，如果给出关键字参数则会以此更新字典：`rax.update(a=1, b=2)`。

另外，两个`RadixTree`之间支持`==`比较，当二者键值对完全相同时等式成立。

# 测试运行
测试使用`pytest`框架运行，使用`StringGenrator`库来随机生成字符串
```shell
运行全部测试：
pip install pytest, StringGenrator
pytest -vs

根据测试标记过滤用例：fuzz/unit/benchmark
pytest -vs -m fuzz
pytest -vs -m unit
pytest -vs -m benchmark
其中benchmark测试未使用pytest-benchmark插件

生成覆盖率报告
pip install pytest-cov
pytest -vs --cov --cov-report=html
```

# 存在的问题
1. 使用纯`Python`实现，性能较C库相差数量级的差距，仅可作为“玩具”使用。
2. 仅就`Python`来说，对于节点中出边、入边和父节点的存储存在较大优化空间，目前是为了方便实现，实际内存开销可能还不如其它映射数据结构，也就失去了使用基数树的意义。
3. 节点间存在循环引用的问题，`GC`回收性能可能受影响。