semvec/pypi-packages huggingface dataset:
kadap-test 1.0.1
Korea Automotive Data Platform
License: MIT

# <div align="center">KADaP</div>
KADaP(Korea Automotive Data Platform)은 도로교통공단에서 제공하는 
오픈 데이터를 읽어 들일 수 있는 **Data Reader**와 
YOLOv5를 이용한 **Object Detection**
을 손쉽게 이용할 수 있도록 패키지 형태로 제공합니다.


## <span style="color: #808080">Installation</span>
**Windows 운영체제** 의 경우 파이썬 개발 환경으로 최신 버전의 Anaconda를 설치하세요. (Python3 버전용)

```bash
pip install KADaP
```

KADaP 에 사용되는 추가 모듈 설치가 필요합니다.

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## <span style="color: #808080">Usage</span>
```python
import KADaP as kadap
```

### 1. Data Reader
- 제공 데이터

    | 이름 | 설명 |
    |---|:---:|
    | `city.py` | 도로교통공단 제공 도시, 군(구) 코드 검색 |
    | `bicycle.py` | 자전거사고 다발지역 |
    | `.` | *추가 예정* |

- Example
1) 도시, 군(구) 코드 검색

```python
city = kadap.City()
cityCodes = city.getCityCodes()
```

2) 자전거사고 다발지역 검색

```python
"""
자전거사고 다발지역 API 호출을 위해서 아래 세 가지 필요

1. servicekey --> 도로교통공단에서 발급
2. 도시, 군(구) 코드
3. 검색 년도 코드 (12년도 이전, 13년도, ..., 20년도 이후)
"""

bicycle = kadap.Bicycle()

searchYearCodes = bicycle.getSearchYearCodes()  # 검색 년도 코드 확인
bicycle.setServicekey(servicekey)               # servicekey 입력
bicycle.getData(yearCode, cityCode)             # 해당 년도, 해당 지역 정보 검색

```

### 2. Object Detection
- YOLOv5 모델을 이용한 이미지 내 차량 검출 서비스 제공
- Example

```python
"""
객체 검출을 위해서 아래 네 가지 필요

1. 사용할 가중치 파일 경로 (default로 yolov5s.pt 사용)
2. 입력 이미지 경로 (단일 이미지 or 이미지 디렉토리)
3. 입력 이미지 크기
4. 결과 이미지가 저장 경로
"""

detect = kadap.Detect()
detect.run(weights="ROOT/yolov5s.pt", source="ROOT/test/images", project="ROOT/runs/detect", name="exp")

```
TextualConfig 0.0.6
A Config Tool with Textual support.
License: MIT
Requires Python: >=3.8
Keywords: Textual Config

<h1 style="text-align: center"> TextualConfig </h1>

A Config Tool with [Textual](https://github.com/Textualize/textual) support.

## Install

```shell
pip3 install TextualConfig
```

## Usage

```python
from TextualConfig import Config

questions = {
    "username": {
        "type": "Input",
        "args": [],
        "kwargs": {
            "placeholder": "Username",
        },
    },
    "password": {
        "type": "Input",
        "args": [],
        "kwargs": {
            "placeholder": "Password",
            "password": True,
        },
    },
    "_doc1": {
        "type": "Doc",
        "args": *Any_Rich_Renderable # 可用rich渲染的对象列表
    },
    "enable": {
        "type": "Checkbox"
    }
}

res = Config("save.path.json", *Any_Rich_Renderable, **questions)
```

## Demo

```sh
python3 -m TextualConfig
```

|                                      Home                                      |                                      Config                                      |
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