semvec/pypi-packages huggingface dataset:
crbimage 0.0.1.1
Small package for image processing which is compatible with Tensorflow and Pytorch
License: MIT
Keywords: image processing

# Image Processing Package
This is a small package based on OpenCV, PIL and Numpy for image processing which is compatible with Tensorflow and 
Pytorch.
## Installation
This package can be installed easily via pip command:
```
$ pip install crbimage
```
Or build from source:
```
$ git clone https://github.com/crblab/image.git
$ cd image
$ python setup.py install
```
## License
[MIT License](https://github.com/crblab/image/blob/main/LICENSE) <br>
Copyright (c) 2021, [Cerebro Research Laboratory](https://github.com/crblab). All rights reserved.
bsite 1.1
bsite是用于采集B站用户视频列表页、视频评论数据的python包。 https://github.com/thunderhit/bsite
License: MIT
Requires Python: >=3.5
Keywords: data collect,数据采集,bilibili

# 一、简介

bsite是用于采集B站用户视频列表页、视频评论数据的python包。





# 二、安装

```
pip install bsite
```



# 三、使用方法

## 3.1 初始化Bsite类

需要先登录B站，使用开发者工具获取自己浏览器上的的cookies。获取方法可以参考 [京东评论实战视频](https://www.bilibili.com/video/BV1AE411r7ph?p=6 )  



```python
from bsite import Bsite

cookies = {"cookie": "登录B站后的cookies"}
bs = Bsite(cookies=cookies)
```

<br><br>

## 3.2 bvid与aid转换

B站的视频链接 

```
https://www.bilibili.com/video/BV1AE411r7ph
```

其中 **BV1AE411r7ph** 是该视频的 **bvid号**， 但在B站后台有一个与bvid对应的id号- **aid**

bvid与aid可以互相转化，Bsite内置了两个转化方法

- **Bsite.aid2bvid(aid)**
- **Bsite.bvid2aid(bvid)**



例如将BV1AE411r7ph转为aid

```python
bs.bvid2aid(bvid="BV1AE411r7ph")
```

```
72010301
```



同理将 72010301 转为 bvid

```python
bs.aid2bvid(aid=72010301)
```

```
BV1AE411r7ph
```

<br><br>

## 3.3 下载某用户所有视频信息



**Bsite.video_list(mid, csvfpath)** 获取用户的所有已上传的视频信息。

- mid 用户的id，例如我的B站视频主页https://space.bilibili.com/122592901  其中122592901就是mid
- csvfpath csv文件路径，用于存储视频信息。

> 注意：为了保证所有数据均能正常存储不出错，强制使用utf-8编码，微软office打开该csv会乱码，可以用记事本或者WPS打开



一般在B站查看某用户【投稿】栏，可以看到ta的所有上传视频。Bsite可以帮我们得到的信息有

- title、subtitle、author 标题、副标题、作者
- aid、bvid 视频链接的id号
- mid 用户的id。例如我的B站视频主页https://space.bilibili.com/122592901  其中122592901就是mid
- created 上传时间
- description 视频简介
- pic 视频首图
- play 播放次数
- length 视频时长

获取**DJI大疆创新** https://space.bilibili.com/232472043/video 所有投稿视频相关信息。

```python
bs.video_list(mid=232472043, csvfpath='dji_videos.csv')
```



## 3.4 获取某视频内的所有评论

**Bsite.comments(aid, csvfpath)**

- aid  B站视频的id号，如果只有bvid没有aid，可以先使用内置的方法把bvid转为aid

- csvfpath csv文件路径，用于存储评论数据。

    

> 注意：为了保证所有数据均能正常存储不出错，强制使用utf-8编码，微软office打开该csv会乱码，可以用记事本或者WPS打开

采集到的评论数据包括

- content  评论内容
- device 评论者使用的设备
- like 点赞数
- rcount 该评论追评和互动数
- ctime 评论创建时间
- avatar 评论者头像
- level 评论者等级
- sex 评论者性别
- sign 评论者签名
- uname 评论者昵称
- mid 评论者的id
- diag 该评论是原始评论，还是某评论的互动



获取该视频 https://www.bilibili.com/video/BV1E54y1C7MF 所有的评论

```python
aid = bs.bvid2aid('BV1E54y1C7MF')
bs.comments(aid=aid, csvfpath='comments.csv')
```





## 如果

如果您是经管人文社科专业背景，编程小白，面临海量文本数据采集和处理分析艰巨任务，个人建议学习[《python网络爬虫与文本数据分析》](https://ke.qq.com/course/482241?tuin=163164df)视频课。作为文科生，一样也是从两眼一抹黑开始，这门课程是用五年时间凝缩出来的。自认为讲的很通俗易懂o(*￣︶￣*)o，

- python入门
- 网络爬虫
- 数据读取
- 文本分析入门
- 机器学习与文本分析
- 文本分析在经管研究中的应用

感兴趣的童鞋不妨 戳一下[《python网络爬虫与文本数据分析》](https://ke.qq.com/course/482241?tuin=163164df)进来看看~
[![](img/课程.png)](https://ke.qq.com/course/482241?tuin=163164df)


# 更多

- [B站:大邓和他的python](https://space.bilibili.com/122592901/channel/detail?cid=66008)
- **公众号：大邓和他的python**
- [知乎专栏：数据科学家](https://zhuanlan.zhihu.com/dadeng)


<br>

![](img/大邓和他的Python.png)
eventextraction 1.1
中文复合事件抽取，可以用来识别文本的模式，包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件。代码为刘焕勇原创设计,项目地址https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction 项目介绍很详细，感兴趣的一定要去原项目看一下。我仅仅是对代码做了简单的修改，增加了函数说明注释和stats函数，可以用于统计文本中各种模式的分布(数量)情况。
License: MIT
Requires Python: >=3.5
Keywords: knowledge graph,text analysis,event extraction

# 一、文本事理类型分析

中文复合事件抽取，可以用来识别文本的模式，包括条件事件、顺承事件、反转事件。

我仅仅是对代码做了简单的修改，增加了函数说明注释和stats函数，可以用于统计文本中各种模式的分布(数量)情况。代码原作者为刘焕勇 https://github.com/liuhuanyong

<br>

### 事件图谱（事理图谱）的类型
项目地址https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction 项目介绍很详细，感兴趣的一定要去原项目看一下。

| 事件     | 含义                     | 形式化     | 事件应用 | 图谱场景     | 举例                |
| -------- | ------------------------ | ---------- | -------- | ------------ | ------------------- |
| 条件事件 | 某事件条件下另一事件发生 | 如果A那么B | 事件预警 | 时机判定     | <限制放宽,立即增产> |
| 反转事件 | 某事件与另一事件形成对立 | 虽然A但是B | 预防不测 | 反面教材     | <起步晚,发展快>     |
| 顺承事件 | 某事件紧接着另一事件发生 | A接着B     | 事件演化 | 未来意图识别 | <去旅游,买火车票>   |

分析出文本中的条件、顺承、反转，理论上就可以构建知识网络(本库做不到这可视化)。
1、反转事件图谱
![](img/but.png)
2、条件事件图谱
![](img/condition.png)

<br>
<br>


# 二、安装方法

### 2.1 方法一

最简单的安装,现在由于国内外网络不稳定，可能需要尝试几次

```
pip3 install eventextraction
```

<br>

### 2.2 加镜像站点

有的童鞋已经把pip默认安装镜像站点改为国内，如果国内镜像还未收录我的这个包，那么可能会安装失败。只能从国外



https://pypi.org/simple



站点搜索eventextraction资源并安装

```
pip3 install eventextraction -i https://pypi.org/simple
```

<br>

### 2.3 国内镜像安装

如果国内镜像站点已经收录，那么使用这个会更快

```
pip3 install eventextraction -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
```



<br><br>

# 三、使用

### 3.1 主函数

```
from eventextraction import EventsExtraction

extractor = EventsExtraction()
content = '虽然你做了坏事，但我觉得你是好人。一旦时机成熟，就坚决推行'
datas = extractor.extract_main(content)
print(datas)

```

运行结果

```
[{'sent': '虽然你做了坏事，但我觉得你是好人', 'type': 'but', 'tuples': {'pre_wd': '虽然', 'pre_part': '你做了坏事，', 'post_wd': '但', 'post_part ': '我觉得你是好人'}},
{'sent': '一旦时机成熟，就坚决推行', 'type': 'condition', 'tuples': {'pre_wd': '一旦', 'pre_part': '时机成熟，', 'post_wd': '就', 'post_part ': '坚决推行'}}]

```

<br>

### 3.2 统计

```
from eventextraction import EventsExtraction

extractor = EventsExtraction()
content = '虽然你做了坏事，但我觉得你是好人。一旦时机成熟，就坚决推行'
datas = extractor.extract_main(content)
print(extractor.stats(datas))
```

运行结果

```
{'but': 1, 'condition': 1, 'seq': 0, 'more': 0, 'other': 0}
```
<br><br>

# 如果

如果您是经管人文社科专业背景，编程小白，面临海量文本数据采集和处理分析艰巨任务，可以参看[《python网络爬虫与文本数据分析》](https://ke.qq.com/course/482241?tuin=163164df)视频课。作为文科生，一样也是从两眼一抹黑开始，这门课程是用五年时间凝缩出来的。自认为讲的很通俗易懂o(*￣︶￣*)o，

- python入门
- 网络爬虫
- 数据读取
- 文本分析入门
- 机器学习与文本分析
- 文本分析在经管研究中的应用

感兴趣的童鞋不妨 戳一下[《python网络爬虫与文本数据分析》](https://ke.qq.com/course/482241?tuin=163164df)进来看看~

[![](img/课程.png)](https://ke.qq.com/course/482241?tuin=163164df)



# 更多

- [B站:大邓和他的python](https://space.bilibili.com/122592901/channel/detail?cid=66008)

- 公众号：大邓和他的python

- [知乎专栏：数据科学家](https://zhuanlan.zhihu.com/dadeng)

<br>

![](img/大邓和他的Python.png)
CombineMols 1.0.1.0
Easy to combine two molecules
License: MIT
Requires Python: >=3

# Welcome to CombineMols

CombineMols is a python package for easily combining two molecules.

This intuitively aids in the combining of molecules using dummy atoms.

The easiest way to install the dependencies is to install the Anaconda 3 Python distribution and use conda 
to set up an environment with RDKit.

# Dependencies

rdkit / mendeleev

# Installation

## Step 1 :
Make a new conda environment and install RDKit.
```
conda create -c rdkit -n my-rdkit-env rdkit
```
Then activate this new environment.
```
conda activate my-rdkit-env
```

## Step 2 :
Inside this environment install CombineMols.

**Using pip**
```
pip install CombineMols
```

# Examples
![example](https://user-images.githubusercontent.com/65825773/118081640-baaa9400-b3f6-11eb-8416-cc19a32922a8.png)

```
from rdkit import Chem
from CombineMols.CombineMols import CombineMols
```
Two molecule classes can be combined.
```
mol1 = Chem.MolFromSmiles('IOc1c[nH]c2ncc(I)cc12')
mol2 = Chem.MolFromSmiles('Sc1cccc(I)c1I')
CombineMols(mol1, mol2, "I")
```

Molecules can be entered directly in SMILES form.
```
mol1 = 'IOc1c[nH]c2ncc(I)cc12'
mol2 = 'Sc1cccc(I)c1I'
CombineMols(mol1, mol2, "I")
```

Dummy atom can be entered by atomic number.
```
mol1 = 'IOc1c[nH]c2ncc(I)cc12'
mol2 = 'Sc1cccc(I)c1I'
CombineMols(mol1, mol2, 53)
```