semvec/pypi-packages huggingface dataset:
normalization-text 1.0.0
Menormalisasikan Data Text

Package ini berfungsi untuk menormalisasi data teks sebelum melakukan pemrosesan lebih lanjut. Pertama Anda perlu mengimpor Modul yang diperlukan untuk package ini adalah : pandas, re (regular expression) untuk operasi pencocokan pola teks, nltk (Natural Language Toolkit) untuk pemrosesan bahasa alami, stopwords dari nltk.corpus untuk mengunduh dan menggunakan daftar kata-kata penghenti dalam bahasa Indonesia,  Kedua Anda perlu mengunduh daftar kata penghenti (stopwords) dalam bahasa Indonesia jika belum diunduh sebelumnya, Package ini memuat pemetaan antara kata informal dan formal dari file CSV "new_kamusalay.csv" ke dalam DataFrame "df_new_kamusalay". Pemetaan ini digunakan untuk mengganti kata-kata informal dengan kata-kata formal. memuat daftar kata-kata kasar (Abusive words) dari file CSV "abusive.csv" ke dalam DataFrame "df_abusive", daftar ini digunakan untuk menghapus kata-kata kasar dari teks. Mendefinisikan daftar kata penghenti (stopwords)  dalam bahasa indonesia. Selain itu, package ini digunakan untuk membersihkan teks dengan menghapus kata-kata penghenti (stopwords) dari teks. ini dilakukan dengan membagi teks menjadi kata-kata, memeriksa apakah kata-kata tersebut bukan kata penghenti, dan kemudian menggabungkan kembali kata-kata yang tersisa menjadi teks yang bersih. Membersihkan teks dengan menggunakan ekspresi regule (regex). Ini melibatkan serangkaian pemrosesan seperti menghapus tanda strip, simbol, spasi berlebih, karakter baris baru, retweet symbol, username, URL, angka, tanda seru, spasi berlebih, dan tanda baca, selanjutnya teks dikonversi menjadi huruf kecil. Mengganti kata-kata dalam teks menggunakan pemetaan kata informal dan menghapus kata-kata kasar. pada langkah ini, kata-kata dalam teks dibagi menjadi kata-kata kasar. kata-kata yang ditemukan diganti dengan pengganti yang sesuai atau diubah menjadi "*****" selanjutnya teks dibersihkan dari spasi awal dan akhir. fungsi utama nya adalah menggabungkan langkah-langkah preprocessing dengan mengaplikasikan langkah-langkah berikut secara berurutan : membersihkan stopwords; membersihkan menggunakan regex; mengganti kata-kata dan mengembalikan teks yang sudah di normalisasi.
tetris-engine 0.3.4
A tetris engine written in rust

# Tetris

[![Rust](https://github.com/peter-lucia/tetris_engine/actions/workflows/rust.yml/badge.svg)](https://github.com/peter-lucia/tetris_engine/actions/workflows/rust.yml)
[![.github/workflows/CI.yml](https://github.com/peter-lucia/tetris_engine/actions/workflows/CI.yml/badge.svg)](https://github.com/peter-lucia/tetris_engine/actions/workflows/CI.yml)

A tetris engine python package powered by rust

* Handles the tetris game logic for you so you can focus on building a tetris interface
* Provides flexibility for the game loop, allowing you to define the game loop entirely
or run a built-in game loop thread in the background
* The built-in, multithreaded game loop capability makes use of rust's safe concurrency offering




![Tetris](images/game5.gif)

### Install the package

Install from pypi
```bash
pip install tetris_engine
```

Install directly from this repository
```bash
pip install http://www.github.com/peter-lucia/tetris_engine/archive/main.zip
```

Example usage:
```python
from time import sleep

from tetris_engine import Tetris, Direction

def run_singlethreaded():
    """
    You control the game loop as well as the game speed
    """
    tetris = Tetris()
    while tetris.is_game_running():
        tetris.move(direction=Direction.Down.value)
        for row in tetris.read_game():
            print(row)
        print()
        sleep(1)
        

def run_multithreaded():
    """
    You control the user controls of the game but the 
    game loop runs in a background thread 
    """
    tetris = Tetris(multithreaded=True)
    while tetris.is_game_running():
        tetris.read_game()
        for row in tetris.read_game():
            print(row)
        print()
        sleep(.5)


```