edrn.nyuxls2erne

Screenshot der Software:
edrn.nyuxls2erne
Softwarebeschreibung:
Version: 0.0.2
Upload-Datum: 14 Apr 15
Entwickler: Sean Kelly
Lizenz: Frei
Popularität: 6

Rating: 2.0/5 (Total Votes: 1)

edrn.nyuxls2erne ist ein Konverter. & Nbsp; Es dauert Probensätzen von der New York University Medical School (NYU) ist die Krebsforschung Probenentnahme, die als eine Reihe von Tabellen gespeichert werden. Von denen gibt er eine Reihe von SQL-Anweisungen, die in den Cache-System der Früherkennung Forschungsnetz (EDRN) Resource Network Exchange (ERNE) injiziert werden kann.
Das lässt den EDRN öffentlichen Portal zeigen die an der NYU gesammelten Proben, ohne ein ERNE-Server an der NYU installiert werden müssen.
Kleine, nicht wahr?
Installation
Bei weitem ist der einfachste Weg, um die NYU XLS zu ERNE Konverter installieren, um pip oder easy_install verwenden. Als privilegierter Benutzer ein:
pip edrn.nyuxls2erne installieren
oder:
easy_install edrn.nyuxls2erne
Die Software sowie deren Abhängigkeiten werden automatisch heruntergeladen und installiert werden.
Sind Sie ein erfahrener Benutzer, die Nutzen aus virtualenv oder buildout nimmt? Du weißt was zu tun ist.
Die Installation von Quelle
Wenn weder pip noch easy_install auf Ihrem System verfügbar ist, installieren Sie einfach von der Quelle:
1. Laden Sie das Quellpaket Archiv.
2. Extrahieren Sie die tar-Archiv mit gzip.
3. Geben Sie in dem extrahierten Verzeichnis setup.py ausgeführt python als privilegierter Benutzer installieren

Was ist neu in dieser Pressemitteilung:.

    < li> CA-832 ​​- Richtige NYU Specimen Website, PI und Orgel

Was ist neu in Version 0.0.1:

  • Diese Mitteilung befasst sich mit der Code-Interpretation in Frage identifiziert https : //edrn-jpl.basecamphq.com/W4242569 und Codename & quot; Maureen Colbert & quot; wegen der Betreffzeile der E-Mail-Nachricht, die das Projekt Forscher beantworteten, um diese Änderungen in Kraft zu drücken.
  • In dieser Version wurde auch die mkrelease Dienstprogramm, um seine buildout, um zukünftige Versionen zu vereinfachen.

Anforderungen :

  • Python

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