semvec/pypi-packages huggingface dataset:
gbmessserver12345 0.1.2
Study project: Async messenger, server part
License: MIT
Requires Python: >=3.9,<4.0

Серверное приложение
=============================================

Серверное приложение мессенджера. Обрабатывает подключения клиентов и обменивается с ними сообщениями. Имеет графический и консольный интерфейсы администратора. 

**Запуск сервера**

Запуск сервера выполняется из корневой директории путем вызова модуля ``server.py`` из командной строки с параметрами: 

1. -p / --port - Порт, на котором принимаются соединения
2. -a / --host - Адрес, с которого принимаются соединения.
3. -s / --silent Запуск без графической оболочки.

*В данном режиме не поддерживается ввод команд.*

Примеры использования:

``python server.py -p 8080``

*Запуск сервера на порту 8080*

``python server.py -a localhost``

*Запуск сервера принимающего только соединения с localhost*

``python server.py -s``

*Запуск без графической оболочки*

**Администрирование**
Ведение пользователей выполняется в графической оболочке, создание может выполняться в интерфейсе командной строки.
Для создания пользователя из интерфейса командной строки необходимо вызвать модуль ``server.py``, указав команду ``user_add`` с параметрами:
1. -l / --login - Логин пользователя;
2. -p / --password - Пароль.

``python server.py user_add -l test2 -p 123``

*Создание пользователя test2 с паролем 123*

server.py
~~~~~~~~~

Запускаемый модуль,содержит парсер аргументов командной строки и функционал инициализации приложения.
ruamel.yaml.cmd 0.6.5
commandline utility to manipulate YAML files
License: MIT
Requires Python: >=3


ruamel.yaml.cmd
===============

This package provides the ``yaml`` commandline utlity for converting to/from
YAML and for manipulating YAML files

Basic usage:
------------

- ``yaml round-trip <file_name>`` for basic roundtrip testing of YAML
  files
- ``yaml json <file_name>`` for conversion of JSON file(s) to a single
  YAML block style document
- ``yaml json --write <file_name>`` to convert JSON files to individual .yaml files.
  This is essential for being able to comparing otherwise unreadable JSON files
  (e.g. single line metadata.json files in .whl distributions)
- ``yaml ini <file_name>`` for conversion of an INI/config file (ConfigObj
  comment and nested sections supported) to a YAML block style document.
  This requires ``configobj`` to be installed (``pip install ruamel.yaml.cmd[configobj]``)
- ``yaml from-csv <file_name>`` for conversion CSV to a YAML
  file to a a table in an HTML file.
- ``yaml htmltable <file_name>`` for conversion of the basic structure in a YAML
  file to a a table in an HTML file. The YAML file::

    title:
    - fruit
    - legume
    local:
    - apple
    - sprouts
    import:
    - orange
    - broccoli

  is converted into the table:

  ====== ====== ========
  title  fruit  legume
  local  apple  sprouts
  import orange broccoli
  ====== ====== ========

- ``yaml merge-expand <input> <output>`` expand merges in input YAML file (use - for stdin/out)

- ``yaml pickle <input>`` load a pickle file (assuming your python version support the pickled data version).
  If the object has a `to_yaml`` method it is registered and used for dumping. 
  If the object only has ``__getstate__`` or if ``--create-to-yaml`` is provided, a generic
  ``to_yaml`` is added that will dump the dict as a mapping with a tag.
   

See ``yaml --help`` for more information on the availble commands
cgap-higlass-data 0.4.0
Data file generation for CGAP's Higlass browsers
License: MIT
Requires Python: >=3.8,<3.11


# higlass-data
Package that creates data files for CGAP's Higlass browsers

## Installation

Simply run `pip install cgap-higlass-data` to install the package. You need at least Python 3.8.

To develop this package, clone this repo, make sure `poetry` is installed on your system and run `make install`.

## Commands

After installation the following commands can be run from the command line:

### Convert BED file to BW (bigWig) file

Assume you have a BED file of the form
```
# HEADER LINE 1
# HEADER LINE 2
chr1	0	1024	.	423
chr1	1024	2048	.	32
chr1	2048	3072	.	734
```
This BED file can be converted to a BW file with the following command

```
# -i input BED file path
# -o output BW file path
# -a assembly (currently only 'hg38' is supported
# -l number of header lines in the BED file
convert-bed-to-bw -i ./PATH/input.bed \
                  -o ./PATH/output.bw \
                  -a hg38 \
                  -l 2

```
Note that the `bedGraphToBigWig` must be installed on your system for this to work. It can be installed via conda (`conda install -c bioconda ucsc-bedgraphtobigwig`). You can also download the binary here: http://hgdownload.soe.ucsc.edu/admin/exe/

### Create variant-level VCF for CGAP's cohort browser

This command creates a multiresolution VCF file that is compatible to CGAP's cohort browser. Typically, the input VCF will be VEP annotated and has at least the info field `level_most_severe_consequence` (which is one of `HIGH`, `LOW`, `MODERATE`, `MODIFIER`) and an importance value that can ranks/sorts the variants. The info field that is used for that purpose can be set dynamically.

```
# -i input VCF path
# -o output VCF path
# -c info field in the input VCF that ranks the variants
# -m maximal tile values per consequence. Controls how may variants are displayed at once and a certain zoom level
# -q quiet True / False. Toggles verbose output
# -w chromosome-wise True / False. Significantly less memory intensive, but slightly slower.
# -t index output. True / False. If true, the output vcf will be indexed.
create-cohort-vcf -i ./PATH/input.vcf \
                  -o ./PATH/output.vcf \
                  -c p_value_negative_log_10 \
                  -q True

```

### Create coverage BED file from VCF

Counts the number of variants in a 1024bp window and creates a BED file with the results.

```
# -i input VCF path
# -o output VCF path
# -a assembly
# -q quiet True / False. Toggles verbose output
create-coverage-bed -i ./PATH/input.vcf \
                    -o ./PATH/output.bed \
                    -a hg38 \
                    -q True

```
tgsdl 1.0.6
Telegram Sticker Pack Downloader Library
License: MIT
Keywords: telegram,bot,sticker,download,stickerpack

# TGSDL

![Colorclip](https://gist.githubusercontent.com/acidfreakz/104ccc13eeb63f212170ec92aad1d4e3/raw/9fa794dc5ee6826fff0d597ab16f6f096c6d47af/TGSDL.svg)

Telegram sticker pack downloader
- Fast and Simple 

[![Telegram](https://img.shields.io/badge/Telegram-2CA5E0?style=flat&logo=telegram&logoColor=white)](https://t.me/onefinalhug) 

![made-with-python](https://img.shields.io/badge/Made%20with-Python-1f425f.svg)

## How to install
```
pip install tgsdl
```
## Example use
```
from tgsdl import download_sticker_pack

pack_url = "https://t.me/addstickers/SophiaLillis_lillislove"
download_sticker_pack(pack_url)
````
```
>>> tgsdl https://t.me/addstickers/SophiaLillis_lillislove
```
to-tmx 1.0.3
Txt-to-tmx file converter.
License: MIT
Requires Python: >=3.6.0
Keywords: tmx converter


# Пакет с несколькими скриптами для конвертации txt-файлов в tmx-файлы

Эти скрипты позволяют токенизировать текстовые файлы на предложения, а затем
конвертировать получившиеся файлы в формат tmx (translation memory exchange,
по сути -- xml-файлы), в том числе в формат, понимаемый программой SDL Trados Studio 2017.

## Установка в Windows в терминале Anaconda Prompt

```
$ python -m venv .venv
$ .venv\Scripts\activate.bat  # в терминале Git Bash: source .venv/Scripts/activate
$ python -m pip install --upgrade pip
$ pip install to-tmx
$ python -m nltk.downloader punkt  # для токенизации на русском языке
```
## Внешние зависимости

Пакет устанавливает NLTK. Кроме того, последняя строчка в разделе про установку
скачивает модели для токенизации на предложения из NLTK Corpora. Эта команда может
выдывать предупреждение при исполнении, но все равно работает.

## Использование

Примеры исходных, промежуточных и финальных файлов лежат в репозитории проекта
на Гитхабе в папке ```data/```.

### Токенизация файлов на предложения
```
$ sent-tok "path\file name.txt" language  # английский по умолчанию
```
Например:
```
$ sent-tok "data\Madrid System_eng.txt" english
$ sent-tok "data\Madrid System_rus.txt" russian
```
На выходе получаем два токенизированных на предложения файла, ```Madrid System_eng.txt_sent_tok``` и ```Madrid System_rus.txt_sent_tok```.

Их следует открыть в текстовом редакторе (Notepad++) и проверить, что все токенизировалось
правильно. Обычно ошибок хватает. Нужно, чтобы количество строк в обоих файлов стало одинаковым.

### Конвертация в tmx
```
$ to-tmx "path\file name_eng.txt_sent_tok" "path\file name_rus.txt_sent_tok"
```
Например:
```
$ to-tmx "data\Madrid System_eng.txt_sent_tok" "data\Madrid System_rus.txt_sent_tok"
```
Скрипт создаст файл ```"data\Madrid System_eng-Madrid System_rus.tmx"```.

### Конвертация в tmx, понимаемый программой SDL Trados Studio 2017
```
$ tmx-tradosize "path\file name_eng-file name_rus.tmx "path\file_name_trados_style.tmx"
```
Первый аргумент -- исходный tmx-файл (полученный на предыдущем этапе), второй аргумент -- путь и желаемое название выходящего файла. Например:
```
$ tmx-tradosize "data\Madrid System_eng-Madrid System_rus.tmx" "data\madrid_system_trados_style.tmx"
```

### Конвертация многих файлов в tmx-файлы, понимаемые программой SDL Trados Studio 2017

Команда ```tmx-batch-tradosize``` попросит выбрать папку с несколькими tmx-файлами,
а результат сохранит в папку ```tmx-trados-style\```