semvec/pypi-packages huggingface dataset:
170051277-pypi-package 0.2.0
Lorem ipsum dolor sit amet
License: MIT
Requires Python: >=3.8,<4.0

# Trabalho individual de GCES 2022-2

Os conhecimentos de Gestão de Configuração de Software são fundamentais no ciclo de vida de um produto de software. As técnicas para a gestão vão desde o controle de versão, automação de build e de configuração de ambiente, testes automatizados, isolamento do ambiente até o deploy do sistema. Todo este ciclo nos dias de hoje são integrados em um pipeline de DevOps com as etapas de Integração Contínua (CI) e Deploy Contínuo (CD) implementadas e automatizada.

Para exercitar estes conhecimentos, neste trabalho, você deverá aplicar os conceitos estudados ao longo da disciplina no produto de software contido neste repositório.

O sistema se trata de uma biblioteca python para executar pipelines de dados de forma customizável em bancos de dados.

Para executar a aplicação em sua máquina, basta seguir o passo-a-passo descritos abaixo.

# Resumo da aplicação 

 A biblioteca desenvolvida auxilia desenvolvedores a explorar os dados com funções essenciais para a identificação de outliers e anomalias e uma interface que auxilia a visualizar as informações de acordo com o arquivo de configuração.

 A biblioteca recebe um arquivo yaml com as configurações de cada etapa do pipeline de dados, e do endereço do banco de dados.
 Após a execução do banco de dados, o banco de dados de dados é atualizado com os resultados da análise e os resultados podem ser visualizados por meio de dashboards no metabase.

# Etapas do Trabalho

## Containerização do Banco

## Containerização da aplicação + metabase

## Gestão de dependencias e pacotes python

##  Integração Contínua (CI)
pynalytics 1.0.2a0
This is a lib from developed for the individual work related to the Software Evolution and Configuration Management subject from UnB - Universidade de Brasília during the 2022.2 semester
License: MIT
Requires Python: ==3.9.16
Keywords: metabase,parser,data

# Trabalho individual de GCES 2022-2

# Pynalytics

 A biblioteca desenvolvida auxilia desenvolvedores a explorar os dados com funções essenciais para a identificação de outliers e anomalias e uma interface que auxilia a visualizar as informações de acordo com o arquivo de configuração.

 A biblioteca recebe um arquivo yaml com as configurações de cada etapa do pipeline de dados, e do endereço do banco de dados.
 Após a execução do banco de dados, o banco de dados de dados é atualizado com os resultados da análise e os resultados podem ser visualizados por meio de dashboards no metabase.

# Requisitos

- Python 3.9.16
- Poetry 1.3.2
- Docker
chalice-spec-pr07 0.1.5
Chalice x APISpec x Pydantic plug-ins
License: MIT
Requires Python: >=3.7,<4.0
Keywords: Chalice,AWS,APIspec,OpenAPI,Pydantic

# chalice-spec

[![Python package](https://github.com/TestBoxLab/chalice-spec/actions/workflows/test.yml/badge.svg)](https://github.com/TestBoxLab/chalice-spec/actions/workflows/test.yml)
[![Code style: black](https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg)](https://github.com/psf/black)

**Chalice × APISpec × Pydantic plug-ins**

Combines the power of Chalice, APISpec, and Pydantic to make AWS Chalice apps easily documented

## Installation

First, add chalice-spec:

```shell
poetry add chalice_spec
```

We consider Chalice, APISpec, and Pydantic "peer dependencies." We only include them as dev
dependencies in our codebase, and you may need to install them in yours if you haven't
already.

```shell
poetry add chalice apispec pydantic
```

## Setup

First, instantiate your APISpec object with *both* the Pydantic and Chalice plug-ins, assuming
you need the functionality of each. While the Pydantic plugin can be used alone, you currently must use
the Pydantic plugin with the Chalice plugin.

```python
app = Chalice(app_name="hello_world")
spec = APISpec(chalice_app=app,
               ...,
               plugins=[PydanticPlugin(), ChalicePlugin()])
```

If you use:
```python
ChalicePlugin(generate_default_docs=True)
```
the plugin will generate empty docs (with empty request and response schemas) for every endpoint that you've defined in your app. This can be useful as a starting point / overview while developing.

## Usage

To document your API, use your existing Pydantic models and add kwargs to Chalice decorators.

**Before:**
```python
@app.route('/', methods=["POST"])
def example():
    body = MySchema.parse_obj(app.current_request.json_body)
```

**After:**
```python
@app.route('/', methods=["POST"], docs=Docs(
    post=Operation(request=MySchema)
))
def example():
    body = MySchema.parse_obj(app.current_request.json_body)
```

If you have multiple methods supported, you may have something like:

```python
@app.route('/', methods=["POST", "PUT"],
           docs=Docs(
               post=Operation(request=MyCreateSchema, response=MyReadSchema),
               put=Operation(request=MyEditSchema, response=MyReadSchema)
           )
def example():
    # code goes here
    pass
```

### API

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