semvec/pypi-packages huggingface dataset:
oni-api 1.0.11
Helper para consumo de APIs
Keywords: onimusic

# OniDev's Helper Para Consumo das API's

Retorna objeto json da requisição das API's trabalhadas até o momento.

A documentação completa do pacote está disponível em: [Pypi:oni_api](https://pypi.org/project/oni-api/).

## Como testar sua contribuíção antes de enviar uma PR
Primeiramente faça a desinstalação do pacote presente em sua `venv`.

```bash
pip uninstall oni_api
```

Após a desinstalação, instale o pacote atráves do código fonte modificado.

```bash
pip install -e <path>/oni_api/
```

Teste a implementação feita em um projeto terceiro ou até mesmo usando os códigos de teste disponíveis. Após testar o código atual faça a desinstalação do pacote novamente.

```bash
pip uninstall oni_api
```

Após o teste crie sua PR e envie para avaliação.
Se deseja que sua PR vire uma nova release, não se esqueça de mudar no `setup.py` na opção version adicione o nome da
próxima versão proposta para o pacote.

## Como criar uma nova release do projeto
Uma vez que sua contribuição for aprovada via PR você está preparado para criar uma nova release do projeto.

O primeiro passo é criar uma nova tag com base no commit que foi aprovado. Para isso na branch master execute o comando:

```bash
git tag -a <tag_name> -m "<comentário descritivo da tag>"
```

Exemplos de `tag_name`: `v1.2`, `v1.2.3` ou `v1.2-beta`

Com a tag criada faça o seu envio para o repositório no `GitHub`.

```bash
git push origin <tag_name>
```

Com a tag enviada podemos seguir para a criação de uma release.
Essa pode ser criada diretamente pelo github com os seguintes passos:
 - Vá no repositório do projeto no GitHub na aba Code.
 - Acesse o menu Releases presente, normalmente, no lado direito.
 - Clique na opção Tags para ver a listagem de tags.
 - Clique nos três pontinhos a direita na tag que você acabou de criar.
 - Selecione a opção create release.
 - Adicione um nome na release (pode ser o mesmo nome da tag) e uma descrição para as novas features da tag.
easygeo 0.0.6
Simple library that allows to geocode using Nominatim or Google V3 API

# easygeo
 Geocoding library that makes geocodification easier (and possibly cheaper). 
 It's a wrapper for geopy geocoding tools. And at the moment it allows to use Google's V3 or Nominatim API.

## Instalation:

You can install this package using pip.

```python
pip install easygeo
```

## Usage:

```python
from easygeo import GeoCode

g = GeoCode(method="Nominatim", domain="nominatim.openstreetmap.org")

g.geocode("Beauchef 850, Santiago, RM, Chile")

# You can also bulk use this library
df["Address"].apply(g.geocode)

# This function allows to save the cached addresses into a file.
g.save_cache()
```

## Development:

In case you want to install easygeo along with the tools you need to develop and run the tests, run the following in your virtualenv.

```bash
$ pip install -e .[dev]
```
mavis-config 1.2.2
Config validation for running MAVIS via Snakemake
Requires Python: >=3.7

# MAVIS Config

[![build](https://github.com/bcgsc/mavis_config/actions/workflows/build.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/bcgsc/mavis_config/actions/workflows/build.yml) [![codecov](https://codecov.io/gh/bcgsc/mavis_config/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/bcgsc/mavis_config) ![PyPi](https://img.shields.io/pypi/v/mavis_config.svg)

Workflow configuration validation for [MAVIS](https://github.com/bcgsc/mavis) via snakemake. This package should not be used without [MAVIS](https://github.com/bcgsc/mavis). If you are a [MAVIS](https://github.com/bcgsc/mavis) user, please see [MAVIS](https://github.com/bcgsc/mavis) instead.

## For Developers

This is a separate package from [MAVIS](https://github.com/bcgsc/mavis)
itself so that [MAVIS](https://github.com/bcgsc/mavis) users running snakemake with the
docker container do not need to install [MAVIS](https://github.com/bcgsc/mavis) to check their snakemake config JSON.
This is to ensure that all the hard-to-install [MAVIS](https://github.com/bcgsc/mavis) dependencies are not required to run 
snakemake with docker.
customermerge 1.1.2
Merge dataset from customer data trigger
Keywords: python,bigquery,storage,bucket

# customermerge

This library was developed by the technology consulting company EmeralDigital.

Usage

```python	
import customermerge as load
from google.cloud import bigquery

schema = list(bigquery.SchemaField("NAME", "STRING", mode="REQUIRED")) # list: bigquery SchemaField objects
project = "PROJECT_NAME" # str: gcp project name
dataset = "DATASET_NAME" # str: gcp bigquery dataset name: [PROJECT].[DATASET_NAME]
customer = "CUSTOMER_NAME" # str: name of business customer
bucket = "BUCKET_NAME" # str: gcp bucket name
file_path = "gs://BUCKET_PATH/FOLDER/..." # str: This is the path of the avro file to read
expiration = 30 # int: The time in minutes at which the temporary table will expire
query_cooler_update = """
                        MERGE [DATASET] a
                        USING [TEMP_TABLE] b --new data sent by customer stored into this temp table
                            ON a.key=b.key
                        WHEN MATCHED THEN
                            UPDATE SET a.field = b.field
                        WHEN NOT MATCHED THEN
                            INSERT(field_1, field_2)
                    """ # str: this query do upsert to own customer data
query_erp_update = """
                        MERGE [DATASET] a
                        USING [DATASET] b --Here we used a EXTERNAL_QUERY where erp data is
                            ON a.key=b.key
                        UPDATE SET a.field1 = b.field1, a.field2=b.field2
 """ # str: In this case we do not use a insert cause de update is only over matched key

loading = load.LoadAvroToBigQuery(schema=schema,
                                  project=project,
                                  dataset=dataset,
                                  customer=customer,
                                  bucket=bucket,
                                  file_path=file_path,
                                  expiration=expiration,
                                  query_cooler_update=query_cooler_update,
                                  query_erp_update=query_erp_update)
loading.merge_data()
```