معرفی شرکت ها


datahugger-0.3


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

One downloader for many scientific data and code repositories!
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل datahugger-0.3
نام datahugger
نسخه کتابخانه 0.3
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده -
ایمیل نویسنده Jonathan de Bruin <jonathandebruinos@gmail.com>
آدرس صفحه اصلی -
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/datahugger/
مجوز MIT
<p align="center"> <img alt="Datahugger - Where DOI hugs Data" src="https://github.com/J535D165/datahugger/raw/main/datahugger_repocard_tagline.svg"> </p> # Datahugger - Where DOI :open_hands: Data Datahugger is a tool to download scientific datasets, software, and code from a large number of repositories based on their DOI [(wiki)](https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_object_identifier) or URL. With Datahugger, you can automate the downloading of data and improve the reproducibility of your research. Datahugger provides a straightforward [Python interface](#download-with-python) as well as an intuitive [Command Line Interface](#download-with-command-line) (CLI). ## Supported repositories Datahugger offers support for more than [<!-- count -->350<!-- count --> generic and specific (scientific) repositories](https://j535d165.github.io/datahugger/repositories) (and more to come!). [![Datahugger support Zenodo, Dataverse, DataOne, GitHub, FigShare, HuggingFace, Mendeley Data, Dryad, OSF, and many more](https://github.com/J535D165/datahugger/raw/main/docs/images/logos.png)](https://j535d165.github.io/datahugger/repositories) We are still expanding Datahugger with support for more repositories. You can help by [requesting support for a repository](https://github.com/J535D165/datahugger/issues/new/choose) in the issue tracker. Pull Requests are very welcome as well. ## Installation ![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/datahugger) Datahugger requires Python 3.6 or later. ``` pip install datahugger ``` ## Getting started ### Datahugger with Python Load a dataset (or any digital asset) from a repository with the `datahugger.get()` function. The first argument is the DOI or URL and the second argument the name of the folder to store the dataset (will be created if it does not exist). The following code loads dataset [10.5061/dryad.mj8m0](https://doi.org/10.5061/dryad.mj8m0) into the folder `data`. ```python import datahugger # download the dataset to the folder "data" datahugger.get("10.5061/dryad.mj8m0", "data") ``` For an example how this can integrate with your work, see the [example workflow notebook](https://github.com/J535D165/datahugger/blob/main/examples/example_datahugger_in_workflow.ipynb) or [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/J535D165/datahugger/blob/main/examples/example_datahugger_in_workflow.ipynb) ### Datahugger with command line The command line function `datahugger` provides an easy interface to download data. The first argument is the DOI or URL and the second argument the name of the folder to store the dataset (will be created if it does not exist). ```bash datahugger 10.5061/dryad.mj8m0 data ``` ```bash % datahugger 10.5061/dryad.mj8m0 data Collecting... NestTemperatureData.csv : 100%|████████████████████████████████████████| 607k/607k README_for_NestTemperatureData.txt : 100%|██████████████████████████████████████| 2.82k/2.82k ExternalTemps.csv : 100%|██████████████████████████████████████| 1.06k/1.06k README_for_ExternalTemps.txt : 100%|██████████████████████████████████████| 2.82k/2.82k InternalEggTempData.csv : 100%|██████████████████████████████████████████| 664/664 README_for_InternalEggTempData.txt : 100%|██████████████████████████████████████| 2.82k/2.82k SoilSimulation_Output.csv : 100%|████████████████████████████████████████| 229M/229M README_for_SoilSimulation_[...].txt: 100%|██████████████████████████████████████| 2.82k/2.82k Dataset successfully downloaded. ``` **Tip:** On some systems, you have to quote the DOI or URL. For example: `datahugger "10.5061/dryad.mj8m0" data`. ## Tips and tricks - No need to struggle with DOIs versus DOI URLs. They both work (and more). Example: The values `10.5061/dryad.x3ffbg7m8`, `doi:10.5061/dryad.x3ffbg7m8`, [`https://doi.org/10.5061/dryad.x3ffbg7m8`](https://doi.org/10.5061/dryad.x3ffbg7m8), and [`https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.x3ffbg7m8`](https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.x3ffbg7m8) all point to the same dataset. - Do not republish the dataset when you are uploading your data to an scientific data repository. These storages resources can be used better :) ## License [MIT](/LICENSE) ## Contact Feel free to reach out with questions, remarks, and suggestions. The [issue tracker](/issues) is a good starting point. You can also email me at [jonathandebruinos@gmail.com](mailto:jonathandebruinos@gmail.com).


نیازمندی

مقدار نام
- jsonpath-ng
- natsort
- requests
- scitree
- tqdm
- datasets
- mkdocs-material
- flake8
- flake8-import-order
- pytest


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=3.6 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl datahugger-0.3:

    pip install datahugger-0.3.whl


نصب پکیج tar.gz datahugger-0.3:

    pip install datahugger-0.3.tar.gz