semvec/pypi-packages huggingface dataset:
protein-data-handler 1.0.9
Comprehensive Python Module for Protein Data Management: Designed for streamlined integration and processing of protein information from both UniProt and PDB. Equipped with features for concurrent data fetching, robust error handling, and database synchronization.
Requires Python: >=3.10,<4.0

[![codecov](https://codecov.io/gh/frapercan/python-poetry-template/graph/badge.svg?token=hqzrADVeRy)](https://codecov.io/gh/frapercan/protein-data-handler)
[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/protein-data-handler.svg)](https://badge.fury.io/py/protein-data-handler)
[![Documentation Status](https://readthedocs.org/projects/protein-data-handler/badge/?version=latest)](https://protein-data-handler.readthedocs.io/es/latest/?badge=latest)
![Linting Status](https://github.com/frapercan/protein-data-handler/actions/workflows/test-lint.yml/badge.svg?branch=main)

# Manejador de Datos de Proteínas

## Descripción
Este proyecto, **Manejador de Datos de Proteínas**, es una biblioteca de Python diseñada para facilitar el manejo y análisis de datos relacionados con proteínas. Ofrece herramientas para interactuar con bases de datos de proteínas, procesar datos y realizar diversas operaciones específicas del dominio.

## Características
- **Interacción con UniProt**: Módulos para consultar y procesar datos desde UniProt.
- **Herramientas de Base de Datos**: Funcionalidades para manejar bases de datos relacionadas con proteínas.
- **Configuración Flexible**: Soporte para configuraciones personalizadas a través de archivos YAML.

## Instalación
Para instalar esta biblioteca, ejecuta el siguiente comando en tu terminal:
```bash
pip install protein-data-handler
```

## Ejemplos
Podemos encontrar ejemplos de muestra bajo el directorio **`examples`**, configurar el directorio de trabajo donde se encuentra el script de muestra.

```python
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from protein_data_handler.helpers.config.yaml import read_yaml_config
from protein_data_handler.models.uniprot import Base
from protein_data_handler.uniprot import cargar_codigos_acceso, extraer_entradas
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

if __name__ == "__main__":
    config = read_yaml_config("./config.yaml")
    DATABASE_URI = \
        (f"postgresql+psycopg2://{config['DB_USERNAME']}:"
         f"{config['DB_PASSWORD']}"
         f"@{config['DB_HOST']}:"
         f"{config['DB_PORT']}/"
         f"{config['DB_NAME']}")
    engine = create_engine(DATABASE_URI)
    Base.metadata.drop_all(engine)

    Base.metadata.create_all(engine)
    Session = sessionmaker(bind=engine)
    session = Session()

    cargar_codigos_acceso(criterio_busqueda=config['criterio_busqueda'],limite=config['limit'], session=session)
    extraer_entradas(session=session)
```
python-lectio-unbloated 2.1.34
En SDK til gymnasie siden Lectio, lavet af jona799t
Keywords: python,lectio,sdk,gymnasie,gymnasium

# Python-Lectio
En SDK til gymnasie siden Lectio  
Dataen bliver returneret som JSON

# Installation
```
pip install python-lectio
```

# Dokumentation
Denne dokumentation er til den [gamle python-lectio](https://github.com/jona799t/python-lectio/tree/old) branch og vil måske ikke returnere/fungere som den gjorde før.  
Hvis du vil bruge den [gamle python-lectio](https://github.com/jona799t/python-lectio/tree/old) kan du finde den [her](https://github.com/jona799t/python-lectio/tree/old).  
  
En dokumentation til den [nye python-lectio](https://github.com/jona799t/python-lectio/tree/main) er på vej.
## Login
Login på Lectio igennem python
```python
import lectio

client = lectio.sdk(brugernavn="mit brugernavn", adgangskode="min adgangskode", skoleId="mit skole id")
```
## Elev ID
```python
import lectio

elevId = client.elevId
```

## Skema
Se dit skema for en hvilken som helst uge. Hvis du ikke skriver uge/år på tager den for ugen næste skoledag
```python
skema = client.skema()
skemaSpecifikUge = client.skema(uge=35, år=2022)
lektierForSpecifikElev = client.lektier(elevId="...")
```
Returneret format:
```json
{
    "modulTider": {"1. modul": "8:15 - 9:15", "2. modul": "9:20 - 10:20"...},
    "ugeDage": ["Mandag (31/10)", "Tirsdag (1/11)", "Onsdag (2/11)"...],
    "moduler": [
        {
            "navn": "...",
            "tidspunkt": "...",
            "hold": "...",
            "lærer": "...",
            "lokale": "...",
            "absid": "...",
            "andet": "..."
        },
        ...
    ],
}

```

## Lektier
Få dine lektier for de kommende 14 dage
```python
lektier = client.lektier()
lektierForSpecifikElev = client.lektier(elevId="...")
```
Returneret format:
```json
[
    {
        "dato": "...",
        "aktivitet": {
            "navn": "...",
            "tidspunkt": "...",
            "hold": "...",
            "lærer": "...",
            "lokale": "...",
            "absid": "..."
        },
        "note": "...",
        "lektier": {
            "beskrivelse": "...",
            "link": "..."
        }
    },
    ...
]
```

## ~~Elever~~ Brug informationer() i stedet
Få alle elever på skolen med et bestemt forbogstav.
```python
elever = client.elever(forbogstav="A")
```
Returneret format:
```json
[
    {
        "navn": "...",
        "elevid": "..."
    },
    ...
]
```


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