PyPI官网下载|Videira-v0.0.1.tar.gz资源-CSDN文库

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93 浏览量 2022-01-17 07:33:09 上传评论收藏 1KB GZ 举报

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标题中的"PyPI 官网下载 | Videira-v0.0.1.tar.gz"表明这是一个在Python Package Index（PyPI）上发布的软件包。PyPI是Python社区的主要资源，用于分发、发现和安装第三方Python模块。Videira-v0.0.1.tar.gz是这个软件包的具体版本，遵循了Python项目常见的命名和打包规范，其中".tar.gz"表示这是一个使用tar工具打包并用gzip进行压缩的文件。描述中的"资源来自pypi官网"进一步确认了该资源的来源可靠性，用户可以通过PyPI的官方网站找到并下载这个软件包。"资源全名：Videira-v0.0.1.tar.gz"揭示了软件包的名称是Videira，版本号为v0.0.1，这是软件开发过程中的早期版本，可能包含基础功能但可能存在未修复的bug或不完整的特性。标签"Python库"说明Videira是一个Python编程语言的库，开发者可以将其导入到自己的Python项目中，利用其提供的功能来扩展或简化代码。Python库通常包含预定义的函数、类或模块，方便开发者复用代码，提高开发效率。在压缩包子文件的文件名称列表中，只有一个条目"Videira-v0.0.0"。这可能是一个错误，因为标题中提到的是v0.0.1版本，而不是v0.0.0。假设这是正确的，那么这个文件可能是Videira的初始版本。在解压这个文件后，用户会得到源代码、文档、测试等相关文件，以便安装、配置或进行自定义修改。对于Python库Videira来说，我们可能期望它包含以下组成部分： 1. `setup.py`：这是一个Python脚本，包含了关于库的元数据（如名称、版本、作者信息等），以及如何构建、安装和打包库的指令。 2. `README`：通常提供项目简介、安装指南、使用示例和贡献方式等信息。 3. `LICENSE`：描述库的版权和许可信息，决定用户可以如何使用和分发这个库。 4. `requirements.txt`：列出库运行所需的Python依赖包及其版本。 5. `src`或`lib`目录：存放实际的Python源代码。 6. `tests`目录：包含单元测试和集成测试，确保库的功能正常。 7. `docs`目录：存放项目的文档，可能包括用户指南和API参考。为了使用Videira库，用户通常需要执行以下步骤： 1. 将下载的`.tar.gz`文件解压到本地。 2. 打开命令行终端，进入解压后的目录。 3. 运行`python setup.py install`来安装库，这将把库的可导入部分复制到用户的Python环境的site-packages目录下。 4. 安装完成后，可以在Python程序中通过`import videira`来使用这个库（假设导入名称与库名称相同）。 Videira的具体功能和用法需要参考其提供的文档或通过探索源代码来了解。由于没有更多关于Videira的信息，它的具体应用场景和功能只能留给用户自行发掘。在使用过程中，如果遇到问题，用户可以查看官方文档、向开源社区提问或者查看PyPI页面上的用户反馈。

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Videira-v0.0.1.tar.gz （4个子文件）

Videira-v0.0.0

PKG-INFO 941B

setup.cfg 39B

setup.py 983B

Videira

__init__.py 1KB

# Author: OakAnderson(andersonfelipe01@live.com) # Author: ZauJulio(zauhdf@gmail.com) # # Present... ####################################################### # # # \\\\\\\\\\\\\\\\\\\ Jabuticaba //////////////////// # # # ####################################################### class Cacho: def __init__(self, uva): """ Cacho Classification Parameters ---------- uva: dict Returns ------- Cacho class with uva keys as attributes """ if isinstance(uva, dict): self.__dict__ = uva for item in uva.keys(): self.__dict__[item] = self.__reconstructor(self.__dict__[item]) def __reconstructor(self, uva): """ Parameters ---------- uva: dict or any object Returns ------- Cacho class if uva is a dict, otherwise return uva object """ if isinstance(uva, dict): return Cacho(uva) return uva if __name__ == "__main__": foo = { 'a':[1,2,3], 'b': {'c': 2} } bar = Cacho(foo) print(bar) print(bar.a) print(bar.a.b.c)