semvec/pypi-packages huggingface dataset:
MauWeb 0.0.2
Un pequeño framework para python
Requires Python: >=3.6

# mauweb
* Un web framework para python

# ¿Como se usa?

* Primero instalatelo
    ```
    pip install MauWeb
    ```
* Crea un pequeño set up
    ```python
    from mauweb import MauWeb, Path
    from mauweb.response import HttpResponse, RenderResponse, JsonResponse, FileResponse

    app = MauWeb() # Inicializacion
    app.set_static('/static/', '.') # Se usaria asi (https://github.com/maubg-debug/mauweb/blob/main/examples/ejemplo.html#L4)

    def print_received(request): # La funcion que quieras. Parametro :: request (Puedes hacer cosas como si es un 'POST' o 'GET'). Haz debuging

        print(request.query_string)
        return RenderResponse( # Todos se pueden importar como pone ariba
            request, # ¡Siempre!
            'ejemplo.html', # En este caso el archivo
            None # Context
        )
            
    routes = [
        Path('/', print_received), # Añade todos los routers
        # Para mas seguridad pon (Path('/awd/', print_received)) y Path('/algo', print_received)
        # Para un slash y sin.
    ]

    app.set_routes(routes) # Añade los routers

    if __name__=='__main__': # venga ya
        app.run(app) # Correr. Puedes poner como argumentos (ademas de app que es abligatorio) :: El puerto, el host
    ```

    * Mas ejemplos en [github](https://github.com/maubg-debug/mauweb/tree/main/examples)

# Licencia
* Miralo en nuestro [github](https://github.com/maubg-debug/mauweb/blob/main/LICENSE.md)
jetar-zip 0.0.4
A zip/tar file saver for cache

# jezip-tar

A package for save zip/tar file in memory buffer(not write in file)

Usage:
```
from jezt import ZipFile MyZip = ZipFile()  
# The Type of the ZipFile:  
# MyZip = ZipFile(ZipFile.BZIP) BZIP, LZMA, DELATED, STORED(default DEFLATED)  
MyZip.add('fn1', 'bytes or str') MyZip.get('fn1')  
# 'bytes or str' MyZip.addf('myfile.txt')  
MyZip.get('myfile.txt') # The content of the file  
# Save the zip file  
import io  
bf = io.BytesIO() # Also can be io.FileIO(filename, 'wb')  
MyZip.flush(bf)  
# if there's no IO given, return a BytesIO object  
bf.getvalue()  # The content of the file The TarFile is the same  
```
pyda-2e-zh 2021.1.2.0
利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版
Requires Python: >=3.6

# 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版

![](cover.jpg)

> 译者：[SeanCheney](https://github.com/iamseancheney)
> 
> 卑鄙是卑鄙者的通行证，高尚是高尚者的墓志铭。——北岛

+   [在线阅读](https://pyda.apachecn.org)
+   [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/pyda-2e-zh/)
+   [ApacheCN 机器学习交流群 629470233](http://shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef)
+   [ApacheCN 学习资源](http://www.apachecn.org/)
+   [Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南](https://github.com/it-ebooks/hands-on-ml-2e-zh)

[下载本书代码（本书 GitHub 地址）](https://github.com/wesm/pydata-book)（建议把代码下载下来之后，安装好 Anaconda 3.6，在目录文件夹中用 Jupyter 笔记本打开）

本书是 2017 年 10 月 20 号正式出版的，和第 1 版的不同之处有：

* 包括 Python 教程内的所有代码升级为 Python 3.6（第 1 版使用的是 Python 2.7）
* 更新了 Anaconda 和其它包的 Python 安装方法
* 更新了 Pandas 为 2017 最新版
* 新增了一章，关于更高级的 Pandas 工具，外加一些 tips
* 简要介绍了使用 StatsModels 和 scikit-learn

对有些内容进行了重新排版。（译者注 1：最大的改变是把第 1 版附录中的 Python 教程，单列成了现在的第 2 章和第 3 章，并且进行了扩充。可以说，本书第 2 版对新手更为友好了！）

（译者注 2：毫无疑问，本书是学习 Python 数据分析最好的参考书。本来想把书名直接译为《Python 数据分析》，这样更简短。但是为了尊重第 1 版的翻译，考虑到继承性，还是用老书名。这样读过第一版的老读者可以方便的用之前的书名检索到第二版。作者在写第二版的时候，有些文字是照搬第一版的。所以第二版的翻译也借鉴 copy 了第一版翻译：即，如果第二版中有和第一版相同的文字，则 copy 第一版的中文译本，觉得不妥的地方会稍加修改，剩下的不同的内容就自己翻译。这样做也是为读过第一版的老读者考虑——相同的内容可以直接跳过。）


## 下载

### Docker

```
docker pull apachecn0/pyda-2e-zh
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/pyda-2e-zh
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### PYPI

```
pip install pyda-2e-zh
pyda-2e-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```

### NPM

```
npm install -g pyda-2e-zh
pyda-2e-zh <port>
# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
```