semvec/pypi-packages huggingface dataset:
graphdj 0.1.6
Easy CRUD with Graphene-Django
Requires Python: >=3.9
Keywords: module django crud graphql graphene-django

# Welcome to **GraphDJ**

Welcome to **GraphDJ**.

**GraphDJ** is a Django Module (aka: **App**) that’s written to **ease-development**. Which makes your **Django-Models** more powerful right **out-of-the-box**.

<br />

## Links

* ### [PyPi](https://pypi.org/project/graphdj)
* ### [Github](https://github.com/hlop3z/graphdj)
* ### [Read the Documents](https://hlop3z.github.io/graphdj/)

<br />

## Template — [Repo](https://github.com/hlop3z/graphdj-template)
```sh
django-admin startproject \
  --template=https://github.com/hlop3z/graphdj-template/archive/refs/heads/main.zip \
  --name=Procfile \
  write_your_project_name_here
```

<br />

## Installation
```sh
python -m pip install graphdj
```
imaginenc 1.0.1
Convert any file into an image
Requires Python: >=3.8

# Imaginenc

[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/imaginenc)](https://pypi.python.org/pypi/imaginenc)
[![Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/imaginenc)](https://pypi.python.org/pypi/imaginenc)
[![License](https://img.shields.io/pypi/l/imaginenc)](https://pypi.python.org/pypi/imaginenc)
[![Build](https://img.shields.io/github/workflow/status/LordDeatHunter/Imaginenc/Python%20application)]()


Convert any file into an image, and images back to files.  

![Source Code Image](https://raw.githubusercontent.com/LordDeatHunter/Imaginenc/master/images/imaginenc.py.png "Source Code Image")

## Installation

Imaginenc is available on PyPI:
```console
$ python -m pip install imaginenc
```
Imaginenc requires Python 3.8+. 

## Usage

```console
usage: imaginenc [-h] (-e | -d) -i INPUT [-o OUTPUT] [-s SIGN]

Convert any file into an image, and images back to files. Run without args for interactive input mode.

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -e, --encode          encode file to image
  -d, --decode          decode image to file
  -i INPUT, --input INPUT
                        input file
  -o OUTPUT, --output OUTPUT
                        output folder
  -s SIGN, --sign SIGN  sign the encoded image (max 50 characters)
```

## Examples of imaginenc command

Encode

```bash
imaginenc -e -i imaginenc\imaginenc.py -o images -s "Thank you for using this tool!"
```

Decode

```bash
imaginenc -d -i images\imaginenc.py.png -o output
```

## Examples of imaginenc module

Import

```python
import imaginenc
```

Encode file name and save as image

```python
imaginenc.encode_file_name(
    input_file_path='imaginenc/imaginenc.py',
    output_file_path='images',
    sign='signature'
)
```

Encode file bytes and return image

```python
with open('imaginenc/imaginenc.py') as f:
    image = imaginenc.encode_bytes_to_image(
        input_file_bytes=f.read(),
        file_name=f.name(),
        sign='signature'
    )
```

Decode image name and save as original file

```python
metadata = imaginenc.decode_image_name(
    input_file_path='images/imaginenc.py.png',
    output_file_path='output'
)
```

Decode PIL image to original file bytes

```python
from PIL import Image

image = Image.open('images/imaginenc.py.png')
file_bytes, metadata = imaginenc.decode_image_to_bytes(
    image=image
)
```

## Planned Features

- Encryption.
pydatamocker 1.0.0
A data mocker for python scripts and jupyter notebooks
Requires Python: >=3.7

# Pydatamocker

Create rich mock data for testing, learning and proofs of concepts!

## About

Pydatamocker can generate tabular data of various data types and distributions using random generation and sampling. It is also possible to create a lookups from one table to another. Sampling is very fast even when generating 1'000'000s of records with ~10 fields. The tables are presented in the form of [pandas](https://pandas.pydata.org) DataFrames.

The API for writing the tables to files is easy to use. Just specify the file path and the formatting is inferred from the file extension, be it csv, tsv, json or a simple text file.

### Datasets

Some datasets are included with the package. They can be sampled for fields. Datasets included are:

* ~ 20'000 names of various origins
* ~ 20'000 surnames of various origins

## Get started

### Production

Install the prod version by running
```sh
python3 -m pip install pydatamocker
```

### Testing

Install the latest testing version by running
```sh
python3 -m pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ pydatamocker
```

### Code example

You can generate mock tables with

```python
# Create data table
acc = MockTable('Accounts')
# Create an integer field with binomial(10, 0.4) distribution
acc.add_field('YearsOfExperience', 'integer', distr='binomial', n=10, p=0.4)
# Field with real randomized first names
acc.add_field('FirstName', 'first_name')
# Field with real randomized surnames
acc.add_field('LastName', 'last_name')
# Date field
acc.add_field('DateHired', 'date', distr='uniform', start='2016-10-25', end='2020-02-10')
# Integer field
acc.add_field('Id', 'integer', distr='range', start=100000, end=90000000)

# Create sample
acc.sample(100_000)

# Create another table
audit = MockTable('Audits')
# Add a lookup
audit.add_lookup(acc, ['Id'])
# Add an enum field
audit.add_field('Subject', 'enum', values=['PPI Access', 'Administrative Reconfiguration', 'Phone contact'], weights=[5, 1, 2])
audit.add_field('ContactedAt', 'datetime', distr='range', start='2016-10-25', end='2019-03-15')

audit.sample(1_000_000)

# Get pandas dataframe
acc_df = acc.get_dataframe()
audit_df = audit.get_dataframe()

# Dump into csv (other formats also supported)
acc.dump('accounts.csv')
audit.dump('audits.csv')
```
HanLib 2.2.2
好像有用，但又好像没用

## **_HanLib_**
<b>**！！！具体用法请见注释！！！<br>**</b>
<br>
可以使用pip安装HanLib<br>
`pip install HanLib`<br>
没啥用的命令：<br>
`welcome()`：就是问个好，没啥用<br>
`about()`：更没啥用，顾名思义，“关于”<br>
配套使用的：<br>
`encode_uid()`：生成一个随机加密的uid<br>
`decode_uid()`：会翻译成未加密的随机uid<br>
`encode()`：对文本加密（自己瞎想的对称加密）<br>
`decode()`：对文本解密<br>
`verification()`：验证收件人<br>
有用的：<br>
`log()`：记录日志<br>
`find_driver()`：查找可移动设备（若没有会等待一秒，继续查找）<br>
`CalcFileSha256()`：提取文件的sha256<br>
......<br>
......<br>
......<br>
该项目已分别在 码云 开源<br>
注释和文档会慢慢完善<br>
以后会在GitHub开源（因为懒）<br>
目前主要是面向HanTools开发团队<br>
对于其他开发者请对其魔改或等待未来的版本<br>
RocketCasing 1.4.19
Programa baseado na planilha Casing de Richard Nakka para cálculo e design de pressão de ruptura de um foguete de motor sólido. Program based on Richard Nakka spreadsheet for design and burst pressure for solid rocket motor
Requires Python: >=3.6, <4
Keywords: casing,foguete,SRM,invólucro,pressão,Nakka

🚀 RocketCasing
Módulo em python da planilha casing de Richard Nakka
Feito por Lucas Valentim - UFABC Rocket Design

Tabela de conteúdos
Sobre o projeto
Funcionalidades
Como executar o projeto
Pré-requisitos
Instalando
Como contribuir no projeto
Licença
Sobre o projeto:

O projeto de iniciação científica modo pesquisando desde o primeiro dia (IC-PDPD) teve como objetivo a construção de um módulo em linguagem python das planilhas de Richard Nakka, foguetemodelista amador que constroi e junta dados desde a década de 70.

Durante seus anos de pesquisa, Nakka construiu diversas planilhas que possibilitam a construção de foguetes experimentais com maior facilidade.

Com base nisso, a construção desse projeto se baseia na sua planilha casing, que calcula a pressão de ruptura do invólucro do motor do foguete, entre outros dados. ---

Funcionalidades:

A ferramenta permite fazer os cálculos presentes na planilha de forma mais prática e permite a integração com outros programas em python.

O código aberto permite o uso de qualquer usuário e a adaptação do código como melhor agrada-lo. ---

Como executar o projeto:

Para a execução desse projeto, são necessários alguns pré-requisitos:

** -Pré-requisitos:**

Antes de começar, você vai precisar ter instalado em sua máquina os seguintes pacotes em python: math, matplotlib e datetime. Também é necessário ter instalado Python (https://www.python.org/downloads/) em seu computador. Siga os passo-a-passos para a instalação dos pacotes necessários, caso já não os possua.

** -Instalando:**

# Acesse o terminal/cmd

# Instalação pacote math $ pip install math

# Instalação pacote matplotlib $ pip install matplotlib

# Instalação datetime $ pip install datetime

Como contribuir no projeto:

Contribua para a melhoria desse código e ajude o setor aeroespacial! Modifique, atualize e entre em contato.

--- Autor: Lucas Valentim

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/lucasvalentimb/

Gmail: lucasbcamara@gmail.com

--- Licença:

Este projeto esta sobe a licença [MIT](./LICENSE).