semvec/pypi-packages huggingface dataset:
nothoney 0.1.2
recursively iterate through a nested (n-deep) dictionary or JSON object/file
License: MIT

## nothoney

This is a small Python package that is able to recursively iterate through a nested (n-deep) dictionary or JSON object/file to retrieve data.

![nothoney](https://i.imgur.com/klWK9nP.jpg)

### So how do I fly this thing?

Install:

`pip install nothoney --user`

or

`python setup.py install --user`

Basic usage:
```python
>>> import nothoney
>>> test
{'x': [{'a': 'b', 'c': {'foo': 'hello'}}, {'y': 'z', 'blah': {'lala': 'funfun', 'foo': 'world'}}]}
>>> nothoney.eat(test, 'foo')
['hello', 'world']
>>> nothoney.eat(test, 'funfun', mode='value')
['lala']
```

File mode (test.json):
```json
[
  {
    "a": "b",
    "c": {
      "foo": "boom goes the dynamite!"
    }
  },
  {
    "x": "y",
    "z": [
      {
        "lalala": {
          "foo": "gotem coach!",
          "random": "stuff",
          "here": 1337
        }
      }
    ]
  }
]
```

```python
>>> nothoney.eat('test.json', 'foo', as_file=True)
['boom goes the dynamite!', 'gotem coach!']
```
aionuts 0.0.5
framework for vk api
License: MIT

Aionuts 

Основная идея проекта - использование декораторов в python, за место if else логики, избавление от громостких блоков чем то более подходящим, а так же ускорение работы за счет использования асинхронности.

Синтаксис и большинство команд приемствуются с другого подобного фреймворка - aiogram. Это сделано с расчетом на возможность изменения лишь нескольких строчек, для перенисения/переписания бота от апи телеграмма на апи Вконтакте.
tf-sentence-transformers 0.2
A Tensorflow SentenceTransformer layer that takes in strings as input.
License: MIT
Requires Python: >=3.6

# tf-sentence-transformers

A simple tensorflow/keras wrapper around `sentence-transformers`. The main class is `SentenceTransformer`, a `keras.Layer` that can be constructed from a pretrained checkpoint in huggingface model hub.

Example usage:

```
from tf_sentence_transformers import SentenceTransformer

layer = SentenceTransformer.from_pretrained(
    "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
)
inputs = [
    ["This is a test sentence."],
    ["This is another test sentence."],
]
embedding = layer(inputs)
# assert embedding.shape == (2, 384)
```