semvec/pypi-packages huggingface dataset:
ukr-itn 0.1.8
WFST for Ukrainian Inverse Text Normalization (ITN) based on NVIDIA NeMo and Pynini
Requires Python: >=3.7

# WFST for Ukrainian ITN

Simple WFST for Ukrainian ITN based on NVIDIA NeMo and Pynini

## Installation

```shell
pip install ukr-itn
```

## Usage

```python
from ukr.wfst import normalize

normalize("це трапилося дві тисячі дев'ятнадцятого числа")  # це трапилося 2019 числа
normalize("мінус пять цілих одна десята відсотка")  # -5.1 %
normalize("двадцять дві тисячі сто один")  # 22101
```

### From command line

```shell
echo "це трапилося дві тисячі дев'ятнадцятого числа" | python -m ukr
```

```
Options:
  -h, --help     Show this help message and exit
  -j, --json     Return result as JSON
  -v, --verbose  Print original input and normalized to compare

```

Will return `це трапилося 2019-го числа`

### JSON output

For more advanced usage you can get json output

```python
from ukr.wfst import normalize

normalize("це трапилося дві тисячі дев'ятнадцятого числа", json=True)
# >>> '[{"word": "це"}, {"word": "трапилося"}, {"ordinal": "2019"}, {"word": "числа"}]' 
```

## How it works

We have two king of FST: taggers and verbalizers

This is a tagger:

```python
from ukr.wfst import classifyFst, apply_fst_text

apply_fst_text("мінус пять цілих одна десята відсотка", classifyFst.fst)  
```

will return `"measure { decimal { negative: "true" integer_part: "5" fractional_part: "1" } units: "%" }"`

And this is a verbalizers

```python
from ukr.wfst import verbalizeFinalFst, apply_fst_text

apply_fst_text('measure { decimal { negative: "true" integer_part: "5" fractional_part: "1" } units: "%" }', verbalizeFinalFst.fst)  
```

will return `-5.1 %`
airflow-kaldea 0.0.2
Apache Airflow integration for Kaldea

# airflow-kaldea

This is a collection of [Airflow](https://airflow.apache.org/) operators to provide integration with [Kaldea](https://www.kaldea.com).

```py
from airflow.models import DAG
from airflow_kaldea.operators.kaldea_job_operator import KaldeaJobOperator

default_args = {}

dag = DAG(
    dag_id='data_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='0 * * * *',
)

kaldea_job = KaldeaJobOperator(
    task_id='kaldea_job',
    kaldea_job_id='kaldea_job_id',
    kaldea_task_id='kaldea_task_id',
    dag=dag,
)
```

## Installation

Install from PyPI:

```sh
pip install airflow-kaldea
```