openbuffet-toolkit 1.3.4

general purpose python toolkit

OpenBuffet Toolkit

OpenBuffet ekosistemi için geliştirilmiş modüler bir Python araç kütüphanesidir. Bu toolkit; konfigürasyon yönetimi, loglama, zaman profilleme ve Hugging Face entegrasyonu gibi çok yönlü yardımcı bileşenler içerir.

Modern uygulamalarda yeniden kullanılabilirliği artırmak, entegrasyonları sadeleştirmek ve yazılım kalitesini yükseltmek amacıyla tasarlanmıştır.

Uyumluluk

• Python Versiyonu: 3.8+
• Platform Desteği: Tüm platformlar
• Kullanım Alanları: FastAPI servisleri, veri işleme pipeline'ları, model tabanlı uygulamalar

Özellikler

• Ortam değişkenlerini .env dosyasından yükleyebilme (ConfiguratorEnvironment)
• Dosyaya ve konsola loglama yapan, thread-safe LoggerManager
• Fonksiyonları çalışma süresine göre profilleyen Profiler
• Hugging Face üzerinde model ve veri yükleme/indirme işlemleri yapan HuggingFaceHelper
• Açık kaynak, genişletilebilir yapı.

Kurulum

Pip ile Kurulum

pip install openbuffet-toolkit

Geliştirme Modunda Kurulum

git clone https://github.com/ferdikurnazdm/openbuffet_toolkit.git
cd openbuffet_toolkit
pip install -e .

Kullanım Örnekleri

LoggerManager Kullanımı

from openbuffet_toolkit.logger import LoggerManager

logger = LoggerManager().get_logger()
logger.info("Sistem başlatıldı.")

Ortam Değişkenlerini Yükleme

from openbuffet_toolkit.configurator import ConfiguratorEnvironment

config = ConfiguratorEnvironment()
api_key = config.get("API_KEY")

Profiler Dekoratörü

from openbuffet_toolkit.profiler import Profiler

@Profiler.time_taken(label="DEBUG: ")
def iş_yap():
    # İşlem kodları
    pass

HuggingFaceHelper ile Model Yönetimi

from openbuffet_toolkit.hfhelper import HuggingFaceHelper

hf = HuggingFaceHelper(
    hf_username="kullaniciadi",
    hf_token="hf_abc123",
    hf_reponame="proje-adi",
    local_dir="./model"
)

# Repository oluştur
hf.create_repo_if_not_exist()

# Dosya yükle
hf.upload_file("model_bundle.joblib")

# Dosya indir
hf.download_file("model_bundle.joblib", local_dir="./indirilenler")

TextOps ile Metin İşleme

from openbuffet_toolkit.textops import TextOps

Türkçe karakterleri ASCII'ye çevirme

text = "Çok güzel bir gün! Şöyle böyle..."
clean_text = TextOps.transliterate_turkish(text)
print(clean_text)  # "Cok guzel bir gun! Soyle boyle..."

Unicode normalizasyon

normalized = TextOps.normalize_unicode("Café naïve résumé")

Noktalama işaretlerini kaldırma

no_punct = TextOps.remove_punctuation("Merhaba, dünya!")
print(no_punct)  # "Merhaba dünya"

Boşlukları düzenleme

clean_spaces = TextOps.simplify_spaces("Çok    fazla\n\nboşluk\t\tvar")
print(clean_spaces)  # "Çok fazla boşluk var"

Tümünü bir arada temizleme

messy_text = "  Çağdaş    Türkiye'de...  teknoloji!!!  \n\n"
clean_result = TextOps.clean(
    messy_text,
    use_transliterate=True,    # Türkçe karakterleri çevir
    use_unicode=True,          # Unicode normalize et
    use_punctuation=True,      # Noktalama kaldır
    use_spaces=True,           # Boşlukları düzenle
    strip_result=True          # Baş/son boşlukları temizle
)
print(clean_result)  # "Cagdas Turkiyede teknoloji"

MSSQLHelper ile Veritabanı İşlemleri

from openbuffet_toolkit.tool_database import MSSQLHelper

db = MSSQLHelper(
    server="localhost",
    database="TestDB",
    user="sa",
    password="Password123",
    trusted_connection=False
)

# Veri çekme
rows = db.execute_query("SELECT * FROM Users WHERE IsActive = ?", [1])

# Veri ekleme
db.execute_non_query("INSERT INTO Users (Name, IsActive) VALUES (?, ?)", ["Ali", 1])

# Procedure çalıştırma
result = db.execute_stored_procedure("sp_GetActiveUsers")

db.close()

Testler

Projeyi test etmek için:

pytest tests/

Katkı ve İletişim

Bu proje açık kaynaklıdır ve katkılara açıktır. Geri bildirim veya katkı için lütfen GitHub üzerinden issue oluşturun veya pull request gönderin.

• E-posta: [e-mail]
• GitHub: https://github.com/ferdikurnazdm/openbuffet_toolkit

Lisans

Bu proje MIT Lisansı ile lisanslanmıştır.