semvec/pypi-packages huggingface dataset:
qcloud-python-sts 3.1.6
this is sts for python on v3
License: MIT

## 获取 SDK

```
pip install -U qcloud-python-sts
```

## 调用示例

请查看 [demo](https://github.com/tencentyun/qcloud-cos-sts-sdk/tree/master/python/demo) 里的示例。

## 接口说明

### get_credential

获取临时密钥接口

### 参数说明

|字段|类型|描述|
| ---- | ---- | ---- |
|secret_id|String| 云 API 密钥 Id|
|secret_key|String| 云 API 密钥 key|
|duration_seconds|long| 要申请的临时密钥最长有效时间，单位秒，默认 1800，最大可设置 7200 |
|bucket|String| 存储桶名称：bucketName-appid, 如 test-125000000|
|region|String| 存储桶所属地域，如 ap-guangzhou|
|allow_prefix|list|资源的前缀，可以根据自己网站的用户登录态判断允许上传的具体路径，例子： a.jpg 或者 a/* 或者 * (使用通配符*存在重大安全风险, 请谨慎评估使用)|
|allow_actions|list| 授予 COS API 权限集合, 如简单上传操作：name/cos:PutObject|
|policy|dict| 策略：由 allow_actions、bucket、allow_prefix字段组成的描述授权的具体信息|

### 返回值说明

|字段|类型|描述|
| ---- | ---- | ---- |
|credentials | dict | 临时密钥信息 |
|tmpSecretId | String | 临时密钥 Id，可用于计算签名 |
|tmpSecretKey | String | 临时密钥 Key，可用于计算签名 |
|sessionToken | String | 请求时需要用的 token 字符串，最终请求 COS API 时，需要放在 Header 的 x-cos-security-token 字段 |
|startTime | String | 密钥的起始时间，是 UNIX 时间戳 |
|expiredTime | String | 密钥的失效时间，是 UNIX 时间戳 |

### 返回结果

成功的话，可以拿到包含密钥的 JSON 文本：

```json
{
    "credentials": {
        "tmpSecretId": "AKIDEPMQB_Q9Jt2fJxXyIekOzKZzx-sdGQgBga4TzsUdTWL9xlvsjInOHhCYFqfoKOY4",
        "tmpSecretKey": "W/3Lbl1YEW02mCoawIesl5kNehSskrSbp1cT1tgW70g=",
        "sessionToken": "c6xnSYAxyFbX8Y50627y9AA79u6Qfucw6924760b61588b79fea4c277b01ba157UVdr_10Y30bdpYtO8CXedYZe3KKZ_DyzaPiSFfNAcbr2MTfAgwJe-dhYhfyLMkeCqWyTNF-rOdOb0rp4Gto7p4yQAKuIPhQhuDd77gcAyGakC2WXHVd6ZuVaYIXBizZxqIHAf4lPiLHa6SZejSQfa_p5Ip2U1cAdkEionKbrX97xTKTcA_5Pu525CFSzHZIQibc2uNMZ-IRdQp12MaXZB6bxM6nB4xXH45mDIlbIGjaAsrtRJJ3csmf82uBKaJrYQoguAjBepMH91WcH87LlW9Ya3emNfVX7NMRRf64riYd_vomGF0TLgan9smEKAOdtaL94IkLvVJdhLqpvjBjp_4JCdqwlFAixaTzGJHdJzpGWOh0mQ6jDegAWgRYTrJvc5caYTz7Vphl8XoX5wHKKESUn_vqyTAid32t0vNYE034FIelxYT6VXuetYD_mvPfbHVDIXaFt7e_O8hRLkFwrdAIVaUml1mRPvccv2qOWSXs"
    },
    "expiration": "2019-08-07T08:54:35Z",
    "startTime": 1565166275,
    "expiredTime": 1565168075
}
```

### get_policy

获取策略(policy)接口。本接口适用于接收 Web、iOS、Android 客户端 SDK 提供的 Scope 参数。推荐您把 Scope 参数放在请求的 Body 里面，通过 POST 方式传到后台。

### 参数说明

|字段|类型|描述|
| ---- | ---- | ---- |
|bucket|String| 存储桶名称：bucketName-appid, 如 test-125000000|
|region|String| 存储桶所属地域，如 ap-guangzhou|
|resource_prefix|String|资源的前缀，可以根据自己网站的用户登录态判断允许上传的具体路径，例子： a.jpg 或者 a/* 或者 * (使用通配符*存在重大安全风险, 请谨慎评估使用) |
|action|String| 授予 COS API 权限，, 如简单上传操作：name/cos:PutObject|
|scope|Scope| 构造policy的信息：由 action、bucket、region、sourcePrefix组成|

### 返回值说明
|字段|类型|描述|
| ---- | ---- | ---- |
|policy | dict | 申请临时密钥所需的权限策略 |


### 返回结果
```json
{
"version":"2.0",
"statement":[
	{
		"action":["name/cos:PutObject"],
		"effect":"allow",
		"resource":["qcs::cos:ap-guangzhou:uid/1250000000:example-1250000000/1.txt"]
	},
	{
		"action":["name/cos:GetObject" ],
		"effect":"allow",
		"resource":["qcs::cos:ap-guangzhou:uid/1250000000:example-1250000000/dir/exampleobject" ]
	}
]
}
```
commute-agci 0.6.2
commute_agci is a Python package for analyzing commute data.
License: MIT
Keywords: commute_agci commute analysis data visualization

## プロジェクト概要

このプロジェクトは、「commute_agci.py」という名前で、通勤時間と距離を記録、分析、可視化するためのPythonライブラリです。

**主な機能**

* 通勤時間と距離の記録 (移動手段、時間、距離などを記録)
* 通勤時間の分析 (平均通勤時間、移動手段ごとの平均時間など)
* 通勤時間の可視化 (グラフ、図表など)
* 距離分析 (移動手段ごとの平均距離など) (**オプション機能**)

**利点**

* 通勤時間のパターンを理解し、時間管理を改善するのに役立ちます。
* 異なる移動手段の効率を比較し、最適な移動手段を選択するのに役立ちます。
* 通勤データに基づいて、交通インフラや政策の改善に役立ちます。

**対象ユーザー**

* 通勤時間と距離を記録したい個人
* 通勤データを分析したい企業や自治体
* 通勤データに基づいた研究を行う研究者

**技術スタック**

* Python
* Pandas
* Matplotlib
* Geopy (**オプション機能**)

**今後の予定**

* 機能の追加 (移動経路の可視化、CO2排出量の計算など)
* モバイルアプリの開発
* APIの提供

## 利用方法

このライブラリを使用するには、以下の手順に従ってください。

1. ライブラリをインストールする:

```bash
pip install commute_agci
```

2. 以下のコードを実行して、ライブラリをインポートします。

```python
import commute_agci as ca
```

3. ライブラリの機能を使用します。

```python
# 通勤時間の記録
ca.record_commute_data('08:00', '08:45', 'car')

# 通勤時間の分析
avg_duration, grouped_data = ca.analyze_commute_data()
print(f"平均通勤時間: {avg_duration:.2f} 分")
print(f"移動手段ごとの平均通勤時間:")
print(grouped_data)

# 通勤時間の可視化
ca.plot_commute_data(data=grouped_data, x_axis='移動手段', y_axis='時間', title='移動手段ごとの平均通勤時間')

# 距離分析 (オプション機能)
ca.analyze_commute_distance_and_plot()
```

## ライセンス

このライブラリは、MITライセンスでライセンスされています。

## 関連資料
なし
## 謝辞

このプロジェクトは、以下のオープンソースプロジェクトの貢献者に感謝しています。

* Pandas
* Matplotlib
* Geopy

## 連絡先

このプロジェクトに関するご質問やご意見は、以下のメールアドレスまでお送りください。
pd-extras 6.1.4
Some utility functions on top of pandas.
License: MIT
Requires Python: <4.0,>=3.11

# Pandas Extras

[![Build, test with Tox and deploy](https://github.com/proafxin/pd-extras/actions/workflows/build_test.yaml/badge.svg)](https://github.com/proafxin/pd-extras/actions/workflows/build_test.yaml)
[![codecov](https://codecov.io/gh/proafxin/pd-extras/graph/badge.svg?token=AQA0IJY4N1)](https://codecov.io/gh/proafxin/pd-extras)
[![Documentation Status](https://readthedocs.org/projects/pd-extras/badge/?version=latest)](https://pd-extras.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest)

![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/pd-extras?logo=python&logoColor=yellow&style=for-the-badge)
![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/pd-extras?logo=python&logoColor=yellow&style=for-the-badge)
![Docker Image Version (tag)](https://img.shields.io/docker/v/_/postgres/latest?arch=amd64&style=for-the-badge&logo=postgresql&logoColor=white&label=Postgresql)
![Docker Image Version (tag)](https://img.shields.io/docker/v/_/mysql/latest?arch=amd64&style=for-the-badge&logo=mysql&logoColor=white&label=mysql)

Some functions on top of pandas.

## Install Environment

For local development:

- Run `python -m pip install -U pip` and `pip install -U pip poetry`
- Run `poetry install`. If you are facing issues installing `mysqlclient` or `psycopg2` on Ubuntu, it's because you are missing some libraries. Please check their pages. Usually for `psycopg2`, it's `libpq-dev` and for `mysqlclient`, it's `python3-dev default-libmysqlclient-dev build-essential`. Check the pages for more specific and accurate commands.

## Testing

Run `docker compose up` then `tox`. Obviously you need docker and tox installed.

## Generate Documentation Source Files

You should not have to do this but in case you want to generate the source ReStructuredText files yourself, here is how. Skip to the next section to simply generate html documentation locally.

Change to docs directory `cd docs/`. Run `sphinx-quickstart`. Choose `y` when it asks to seperate build and source directories.

Change to `docs/source` directory. In `conf.py`, add the following lines at the start of the script.

```python
import os
import sys

sys.path.insert(0, os.path.abspath("../.."))
```

and save it. Add `"sphinx.ext.autodoc",` to the `extensions` list. Run `python -m pip install -U sphinx_rtd_theme` and set `html_theme = "sphinx_rtd_theme"` (or whatever theme you want).

In `index.rst`, add `modules` to toctree. The structure should look like this:

```markdown
.. toctree::
:maxdepth: 2
:caption: Contents:

modules
```

Run the following to generate the source files.

```markdown
poetry install --with docs
poetry run sphinx-apidoc -f -o source/ ../ ../tests/
```

## Generating HTML Documentation

Change to `docs/` using `cd ..` then run `.\make clean` and `.\make html`. Output should be built with no errors or warnings. You will get the html documenation in `docs/build/html` directory. Open `index.html`.