semvec/pypi-packages huggingface dataset:
bleuper 0.2
A simple lightweight library for computing BLEU scores
License: MIT
Requires Python: >=3.5.0

# bleuper
A simple lightweight library to help you easily compute BLEU scores.
## Usage
```python
from bleuper import BLEU
ref1 = ['love', 'can', 'always', 'find', 'a', 'way']
ref2 = ['love', 'makes', 'anything', 'possible']
tran1 = ['the', 'love', 'can', 'always', 'do']
tran2 = ['love', 'can', 'make', 'anything', 'possible']
b = BLEU([ref1, ref2], (0.4, 0.35, 0.25, 0, ))
score1 = b.compute_score(tran1)
score2 = b.compute_score(tran2)
```
python-datauri-whtsky 0.2.8
A li'l class for data URI manipulation in Python
License: MIT

DataURI
=======

.. image:: https://travis-ci.org/fcurella/python-datauri.svg?branch=master
    :target: https://travis-ci.org/fcurella/python-datauri


.. image:: https://coveralls.io/repos/github/fcurella/python-datauri/badge.svg?branch=master
    :target: https://coveralls.io/github/fcurella/python-datauri?branch=master

Data URI manipulation made easy.

This isn't very robust, and will reject a number of valid data URIs. However, it meets the most useful case: a mimetype, a charset, and the base64 flag.


Installation
------------

.. code-block:: bash

  $ pip install python-datauri


Parsing
-------

.. code-block:: python

  >>> from datauri import DataURI
  >>> uri = DataURI('data:text/plain;charset=utf-8;base64,VGhlIHF1aWNrIGJyb3duIGZveCBqdW1wZWQgb3ZlciB0aGUgbGF6eSBkb2cu')
  >>> uri.mimetype
  'text/plain'
  >>> uri.charset
  'utf-8'
  >>> uri.is_base64
  True
  >>> uri.data
  b'The quick brown fox jumped over the lazy dog.'

Note that ``DataURI.data`` will always return bytes, (which in Python 2 is the same as a string).
Use ``DataURI.text`` to get the text type (``str`` on Python 3.x, ``unicode`` on Python 2.x).

Creating from a string
----------------------

.. code-block:: python

  >>> from datauri import DataURI
  >>> made = DataURI.make('text/plain', charset='us-ascii', base64=True, data='This is a message.')
  >>> made
  DataURI('data:text/plain;charset=us-ascii;base64,VGhpcyBpcyBhIG1lc3NhZ2Uu')
  >>> made.data
  b'This is a message.'

Creating from a file
--------------------

This is really just a convenience method.

.. code-block:: python

  >>> from datauri import DataURI
  >>> png_uri = DataURI.from_file('somefile.png')
  >>> png_uri.mimetype
  'image/png'
  >>> png_uri.data
  b'\x89PNG\r\n...'

License
-------

This code is released under the `Unlicense <http://unlicense.org/>`_.

Credits
-------

This is a repackaging of `this Gist <https://gist.github.com/zacharyvoase/5538178>`_
originally written by `Zachary Voase <https://github.com/zacharyvoase>`_.
ecopaas-probe-service 0.1b3
Some of the services are used with the EcoPaas platform
License: MIT
Requires Python: >=3.5, <4
Keywords: sample,development,probe,docker

# 服务连接探针

检查zookeeper和mysql的连接状况，支持通过接口查询连接状况。

## TOC

- [服务连接探针](#服务连接探针)
  - [TOC](#toc)
  - [支持的连接器](#支持的连接器)
  - [提供的接口(HTTP)](#提供的接口http)
  - [响应](#响应)
  - [安装](#安装)
  - [快速开始](#快速开始)
  - [使用探针时主程序的启动方式](#使用探针时主程序的启动方式)
  - [客户端的加载方式](#客户端的加载方式)
    - [创建对象时加载](#创建对象时加载)
    - [创建对象后加载](#创建对象后加载)
    - [传入列表加载](#传入列表加载)
  - [修改默认参数](#修改默认参数)
    - [修改MySQL的查询表](#修改mysql的查询表)
    - [修改检测周期](#修改检测周期)
    - [修改默认端口](#修改默认端口)
  - [自定义处理逻辑](#自定义处理逻辑)
  - [异常](#异常)
  - [卸载](#卸载)

## 支持的连接器

- Zookeeper: `kazoo.client.KazooClient`
- MySQL: `pymysql.connections.Connection`

## 提供的接口(HTTP)

- 就绪检查: `:5130/readness`
- 存活确认: `:5130/liveness`

## 响应

- 连接正常时返回`200 OK`，响应body各连接器和状态码列表，格式为JSON
- 连接异常时返回`500 Internal Server Error`, 响应body为出现异常的连接器和状态码列表, 格式为JSON

## 安装

1. 使用`pip`安装

```shell
pip install ecopaas-probe-service
```

2. 作为自定义包引入
   1. 复制`src/ecopaas_probe_service`目录到你的项目根目录下。
   2. 通过`from ecopass_service import Probe`导入探针。
   3. 如果将`ecopaas_service`放在根目录以外的地方，导入包时的路径也会发生相应变化。

## 快速开始

实例化一个探针对象并载入要使用的连接器，通过`run()`方法开启探针。

```python
from ecopaas_service import Probe
from somewhere import zk_client


def main():
    # your-main-function


if __name__ == '__main__':
    probe = Probe(zk_client)
    probe.run(target=main)
```

使`target`参数指向你的主程序，探针会自动为其分配线程。

## 使用探针时主程序的启动方式

将你的主程序入口传入探针的`run()`方法，探针会利用`_thread.start_new_thread()`为探针服务和你的主程序分别分配线程。

需要注意如果你的主程序入口包含参数，需要使用额外的函数将其封装，如下例所示。

```python
# 修改前
zk.run(debug=True)


# 修改后
def main():
    zk.run(debug=True)


# 使用探针
probe.run(target=main)  # 或者 probe.run(main)
```

## 客户端的加载方式

### 创建对象时加载

```python
probe = Probe(zk_client)
```

### 创建对象后加载

```python
probe = Probe()
probe.load(zk_client)
```

### 传入列表加载

```python
probe = Probe([zk_client, mysql_client])
# 或者
probe.load([zk_client, mysql_client])
```

## 修改默认参数

### 修改MySQL的查询表

默认的MySQL检查器会访问`surf_chn_basic_info`表，如果你的目标数据库中没有这张表，可以通过如下代码指定一张可用的表用于检查。

```python
probe = Probe((mysql_client, 'test_table'))
## 可以与列表传参组合使用
probe = Probe([zk_client, (mysql_client, 'test_table')])
```

### 修改检测周期

默认的检查周期是`10秒`，你可以通过以下方式指定一个你需要的检查周期。

```python
probe = Probe(zk_client)
probe.run(main, cycle=20)  # 每20秒检查一次
```

### 修改默认端口

探针服务的默认端口为`5130`，如果需要修改端口，可以在服务运行时指定。

```python
probe.run(main, port=8888)  # 指定运行在8888端口上
```

需要注意的是，服务端口应当和平台设置的探针端口相同。

## 自定义处理逻辑

各组件的检查逻辑采用统一的格式`check_{client_name}() -> int`，如`check_mysql()`、`check_zookeeper()`。

你可以自定义一个继承自`Probe`类的新类，并在其中重写这些方法以实现自己的检查逻辑。

## 异常

当传入的连接器不被支持时，会抛出`TypeError('Unsupported client type')`，要了解目前支持的连接器，请查看[支持的连接器](#支持的连接器)。

## 卸载

如果你使用`pip`安装，执行`pip uninstall ecopaas-probe-service`即可卸载。

作为自定义包引入时不需要卸载，删除相关代码及文件即可。