semvec/pypi-packages huggingface dataset:
chatter-ai 1.0.0
A chatter AI.


Functions:
`AI.set_api_token(token: str)` - set HuggingFace token
`AI.get_answer(question: str)` - get answer
`AI.take_damage_prompt()` - take damage
My email: `arigadam938@hotmail.com`
License: [MIT License](https://pastebin.com/raw/pQqtce32)
ipdatacloud 1.0.3
IPv4 Destination Query
Requires Python: >=3.6

ipdatacloud
=============

## [官网](https://www.ipdatacloud.com)

###### ip查询 ipv4查询 ipv6查询

用于识别国家、地区、城市、经纬度、邮政编码、时区、连接速、ISP、区号、气象站数据、区号气象数据、、移动运营商、海拔等。

>1. 编码：UTF8 字节序：Little-Endian
>2. 性能：每秒解析1000w+ 查询非常快
##### 返回字符串
洲|国家|省份|城市|区县|运营商|区域代码|国家英文|国家英文简写|经度|纬度|海拔|邮编|城市代码|气象站|ASN码|预留|街道|时区

##### 技术咨询及免费试用请添加微信
![技术咨询及免费试用请添加微信](https://gitee.com/ipdatacloud_admin/ipdatacloud/raw/main/WeChat.png)


# 使用方式

### 缓存 `VectorIndex` 索引

提前从文件中加载出来 `VectorIndex` 数据.

```python
from ipdatacloud.ip import IPV4Find

def searchWithContent():
    # 1. 预先加载整个 xdb
    filePath = your_Path;
    file = IPV4Find(filePath=filePath)
    
    # 2. 执行查询
    ip = "1.2.3.4"
    ip_search = file.get(ip)
    
    print(ip_search)
```

### 缓存整个 文件

我们也可以预先加载整个文件的数据到内存，然后基于这个数据创建查询对象来实现完全基于文件的查询

```python
from ipdatacloud.ip import IPV4Find

def searchWithContent():
    # 1. 预先加载整个 xdb
    filePath = your_Path;
    file = IPV4Find(filePath=filePath,method='content')
    
    # 2. 执行查询
    ip = "1.2.3.4"
    ip_search = file.get(ip)
    
    print(ip_search)
```

输入 ip 即可进行查询测试。也可以分别设置 `method` 为 vectorIndex/content 来测试两种不同缓存实现的效率。