semvec/pypi-packages huggingface dataset:
django-oauth-usp 1.1.1
Autenticação com a senha única utilizando oauth
License: MIT
Requires Python: >=3.10,<4.0

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Django OAuth USP
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Este pacote permite que usuários façam login utilizando a senha única USP.

Além da autenticação OAuth este pacote também possui migrations para o armazenamento dos
usuários no banco de dados.

É recomendado que a estas migrations sejam rodaddas antes de qualquer outra migration, devido
a dificuldade de alteração do model User depois de realizada a primeira migration:
`Using a custom user model when starting a project`__

__ https://docs.djangoproject.com/en/3.1/topics/auth/customizing/#using-a-custom-user-model-when-starting-a-project

Quick start
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1. Adicione "django_oauth_usp" em INSTALLED_APPS no arquivo settings.py::

    INSTALLED_APPS = [
        ...
        'polls',
    ]

2. Adicone o Middleware OAuthUspMiddleware::

    MIDDLEWARE = [
        ...
        'django_oauth_usp.accounts.middleware.OAuthUspMiddleware',
    ]

3. No arquivo settings.py, informe o Model que será utilizado para armazenar os usuários::

        AUTH_USER_MODEL= 'django_oauth_usp.UserModel'

4. Defina os parâmetro para OAuth::

    OAUTH_CALLBACK_ID = callback_id_da_aplicação

    AUTHLIB_OAUTH_CLIENTS = {
        'usp': {
            'client_id': meu_client_id,
            'client_secret': meu_secret_key
        }
    }

    #Rota utilizada para a view accounts_authorize
    REDIRECT_URI = /auth/authorize

    #Lista com o código das unidades que poderão ter acesso.
    ALLOWED_UNIDADES = [12, 13, 14]
5. Rode as migrations::

    python manage.py migrate

6. Adicione rotas para as views accounts_login e accounts_authorize::

    urlpatterns = [
        path('login', accounts_login, name='login'),
        path('authorize', accounts_authorize, name='authorize'),
    ]
mem-usage-ui 1.0.9
Measuring and graphing memory usage of local processes
License: MIT
Requires Python: >=3.7,<4

mem-usage-ui
============

- [![Build Status](https://travis-ci.org/parikls/mem_usage_ui.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/parikls/mem_usage_ui) [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/mem-usage-ui.svg)](https://badge.fury.io/py/mem-usage-ui) ![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/mem_usage_ui.svg)
- ![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/parikls/mem_usage_ui.svg) ![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/mem_usage_ui.svg) ![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/parikls/mem_usage_ui.svg)


![alt text](https://raw.githubusercontent.com/parikls/mem_usage_ui/master/mem_usage_ui.png)

Description
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- Measuring and graphing memory usage of local processes
- Supported python versions are `3.5+`

Installation
============

- `pip install mem_usage_ui`

Usage
=====

- Run in shell: `mem_usage_ui`
- Default browser will be opened automatically
- Running on `http://localhost:8080`

Possible Command Line Arguments
===============================

- `--host` - defaults to `localhost`
- `--port` - defaults to `8080`