abulte

Testing pandas-ai with mistral hosted LLMs

# patched pandas-ai working with llm module
pip install -e . ../Developer/pandas-ai
# patched llm-mistral that supports `.key` to pass creds
pip install git+https://github.com/abulte/llm-mistral.git@patch-1
echo "export MISTRAL_API_KEY=xxx" > .envrc
direnv allow

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import collections
import json

import json_stream
import jsonschema

from jsonschema import Draft7Validator


with open("schema_amenagements_cyclables.json") as ifile:

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{
    "version": 8,
    "name": "Basic",
    "metadata": {
        "mapbox:autocomposite": true,
        "mapbox:type": "template"
    },
    "sources": {
      "mapbox": {
        "type": "vector",

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pyenv

Install python via pyenv with bzip2 support:

xcode-select --install
brew install bzip2
export LDFLAGS="-L/usr/local/opt/bzip2/lib -L/usr/local/opt/zlib/lib"
export CPPFLAGS="-I/usr/local/opt/bzip2/include -I/usr/local/opt/zlib/include"
pyenv install -f 3.8.6

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rte-france.com

/test

www.data.gouv.fr/test

http://oups.gouv.fr

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id,title,url,description,organization
5e174be4634f414cd8a244f1,Critères de répartition des dotations versées par l’Etat aux collectivités territoriales,http://www.data.gouv.fr/fr/datasets/criteres-de-repartition-des-dotations-versees-par-letat-aux-collectivites-territoriales/,Ce jeu de données vous permet d’accéder aux principaux critères physiques et financiers utilisés pour la répartition des fonds nationaux de péréquation et pour la répartition des dotations de l’État aux collectivités territoriales. Ces principaux critères physiques et financiers sont consultables pour l’ensemble des collectivités territoriales en format csv.,Direction générale des collectivités locales
5e172aac6f4441228c06d87b,Recommandations issues des Rapports d'Observations Definitives (ROD) des Chambres Regionales des Comptes (CRC),http://www.data.gouv.fr/fr/datasets/recommandations-issues-des-rapports-dobservations-definitives-rod-des-chambres-regionales-des-comptes-crc/,Les CRC sont des juridictions financieres independantes. Elles

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// 20200116113947
// http://localhost:5000/?q=entreprises

{
  "data": [
    {
      "_id": "5b7ffc618b4c4169d30727e0",
      "description": "\n\n\n- Pour vous abonner à notre lettre d'information **Sirene open data actualités**, suivez ce lien : https://insee.fr/fr/information/1405555\n- Pour consulter nos lettres d'information **Sirene open data actualités**, suivez ce lien : https://insee.fr/fr",
      "hits_rank": 4357.4544033408165,
      "nb_hits": 5919,

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api:
  # cachet url
  url: https://status.etalab.studio/api/v1
  # cachet api token
  token: vo6DRCtqGbtjiHsycM58
  insecure: false
# https://golang.org/src/time/format.go#L57
date_format: 02/01/2006 15:04:05 MST
monitors:
  - name: datagouvfr-website

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import re

def _guess_quote_and_delimiter(data, delimiters=None):
        """
        Looks for text enclosed between two identical quotes
        (the probable quotechar) which are preceded and followed
        by the same character (the probable delimiter).
        For example:
                         ,'some text',
        The quote with the most wins, same with the delimiter.

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## The order of the types in this file is important.
## This file exposes an array that defines the order in which the types will be matched.
##
## Always ensure that the extensions (and related) are properly lowercased.

version: '1'

types:
  - name: gpkg
    extensions: