semvec/pypi-packages huggingface dataset:
colorcon 0.1.3
Colored your text

# Colored console

A simple module based on **c++** and **bind with a python** for a colored console.\
[Main page on github]()

#### NOTES:

+ Compiled with gcc.

+ Ansi will enable automatically!

+ **Not support all consoles!**

# `Docs:`

Simply **import** with:

  ```python
  import colorcon
  ```

# `Defaults:`

This module contains some defaults as says:

Colors `in class COLORS`:

1. `'black'` or `COLORS.Black`
2. `'white'` or `COLORS.White`
3. `'red'` or `COLORS.Red`
4. `'yellow'` or `COLORS.Yellow`
5. `'green'` or `COLORS.Green`
6. `'blue'` or `COLORS.blue`
7. `'purple'` or `COLORS.Purple`
8. `'orange'` or `COLORS.Orange`

Modes `in class MODES`:

1. `'bold'` or `COLORS.Black`
2. `'light'` or `COLORS.White`
3. `'italic'` or `COLORS.Red`
4. `'underline'` or `COLORS.Yellow`

   **Note**: these **aren't supported** on all consoles
5. `'slowblink'` or `COLORS.Green`
6. `'rapidblick'` or `COLORS.blue`
7. `'reverse'` or `COLORS.Purple`

## `Members:`

### `colorcon.colored`

Can customize your texts!

#### Examples:

* For **colored text** use:

    ```python
    colorcon.colored('im colored(with red bg and white fg)!', 'red', COLORS.White)
    ```
  or you can create your custom color:
    ```python
    colorcon.colored('im rgb', [1, 2, 3])
    ```

* You can add **modes** to output:
   ```python
   colored.colored("i'm bold and i have undeline", modes=['bold', MODES.Underline])
   ```
  or you can simply mix modes like:\
  ```python
  mode = MODES.bold | MODES.Underline
  ```

### `colorcon.set_background`

Can set color for background!

#### NOTES:

* Console will not reset(The color will be available)

#### Examples:

* Set background color to red
  ```python
  colorcon.set_background('red')  # set background color red
  colorcon.set_background([255, 0, 0])  # set background color with rgb
  ```

  Then print some text that are red

  ```python
  colorcon.output('iam red')
  ```

### `colorcon.set_foreground`

Same as `colorcon.set_background` but adjust foreground!

### `colorcon.reset_all`

Will reset console(Colors was set will be reset)

### `colorcon.output`

same as python print, But it always flushes stdout after every print!
sinkaf 1.0.0
Türkçe küfürlü içerikleri bulan bir kütüphane
Requires Python: >=3.6

<img src="sinkaf/data/sinkaf.png" width="120" />

> _"Kötü söz sahibine aittir."_
>
> -Anonim


## Nedir?

`sinkaf` uygunsuz yorumların bulunmasını sağlayan bir python kütüphanesidir.

## Farkı nedir?

Diğer algoritmalardan en büyük farkı, önceden belirlenmiş bir kelime listesinden cümlerlerdeki sözcükleri tek tek kontrol etmek yerine, makine öğrenmesi metodları kullanarak cümlenin genel anlamına bakabilmesidir. Aynı zamanda `sinkaf` baya bi hızlı! 

## Nasıl çalışıyor?

Arka planda modelimizi eğitmek için [A corpus of Turkish offensive language](https://coltekin.github.io/offensive-turkish/guidelines.html) verisetini kullanıyoruz. Bu veriseti 36,000+ twitter yorumunun hakaret içerip içermediğini gösteren, Türkçe ile makine öğrenmesi denemeleri yapmak isteyenler için fevkaledenin fevkinde bir kaynak! Kendilerine teşekkür ediyoruz. Velhasıl...

## Nasıl yüklerim?

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/sinkaf.svg)](https://badge.fury.io/py/sinkaf)
![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/sinkaf?color=orange)

```python
pip install sinkaf
```

## Nasıl kullanırım?

```python
from sinkaf import Sinkaf
  
snf = Sinkaf()

snf.tahmin(["çok tatlı çocuk", "çok şerefsiz çocuk"])
# array([False,  True])

snf.tahminlik(["çok tatlı çocuk", "çok şerefsiz çocuk"])
# array([0.09811712, 0.86237484])
```

### Alternatif model

[BERT](https://github.com/stefan-it/turkish-bert) kullanılarak vektörize edilmiş veri üzerinde eğitilmiş modeller:
- `bert_pre`: Küfürlü cümlelerin saptanmasında düşük duyarlılık yüksek kesinlik
- `bert_rec`: Küfürlü cümlelerin saptanmasında yüksek duyarlılık az kesinlik

```python
snf = Sinkaf(model = "bert_pre")

snf.tahmin(["çok tatlı çocuk", "çok şerefsiz çocuk"])
# array([False,  True])

snf.tahminlik(["çok tatlı çocuk", "çok şerefsiz çocuk"])
# array([0.26865139 0.85412345])

```

## İyi çalışıyor mu?
Fena değil gibi ama tabi daha iyi kesinlikle olabilir. 

Detaylar için:   
- [`sinkaf()`](sinkaf.ipynb)
- [`sinkaf(model = "bert_pre")`](sinkaf_alternatif.ipynb)
akita-har 0.0.2
Utilities for working with HTTP Archive (HAR) files
Requires Python: >=3.6

# Akita HTTP Archive (HAR) Utility

This package provides Pydantic models for HTTP Archive (HAR) files, along with
a thread-safe file-writer for creating and concurrently writing HAR entries.

## See it in Action

Take a look at the [Akita Django
Integration](https://github.com/akitasoftware/akita-django), which extends the
`django.test.Client` to produce a HAR file containing requests and responses
from Django integration tests.