🚀 Полезные библиотеки Python 🐍

💾  Pynput

📍 Библиотека Python , которая позволяет отслеживать и эмулировать нажатия клавиш и движения мыши, даже за пределами окна Python. Это мощный инструмент для создания горячих клавиш, макросов, ботов, тестов интерфейса и автоматизации рутины, особенно на уровне всей системы.

🔍 Особенности:

🚀 Управление вводом и взаимодействие с системой на низком уровне
🔥 Работает даже в фоне и за пределами окна Python
💡 Отлично подходит для создания умных макросов, автокликеров, интерфейсных ассистентов
🎯 Незаменима в тестировании GUI, автоматизации игр, приложений и пользовательского ввода

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install pynput

📁 Документация

#библиотеки

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Скрипт извлечение вложений

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: bs4, requests
📂  База данных: -

🚀 Скрипт для извлечения вложений из архива сообщений ВКонтакте.

Возможности:

- Извлечение вложений из личных сообщений, групповых чатов и ботов

- Сохранение оригинальной даты создания файлов

- Фильтрация нежелательных ссылок (YouTube, Avito, AliExpress и др.)

- Опциональное скачивание голосовых сообщений

- Опциональное скачивание вложений от ботов

- Автоматическое создание структуры директорий по типам чатов

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#vk

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Детектор процессов-шпионов или скрытых приложений (анализ активных процессов)📱

📍Где применимо?

✔ Антишпион для персонального использования
✔ Безопасность в корпоративной среде
✔ Детекторы читов/записи в играх
✔ Контроль школьных компьютеров, экзаменов, тестов

import psutil

# Ключевые слова для поиска
suspicious_keywords = ["record", "spy", "sniff", "keylog", "debug", "wireshark", "obs", "screen", "capture", "hook"]

def scan_processes():
    found = []
    for proc in psutil.process_iter(['name']):
        try:
            name = proc.info['name'].lower()
            if any(keyword in name for keyword in suspicious_keywords):
                found.append(name)
        except:
            pass
    return found

suspicious = scan_processes()
if suspicious:
    print("⚠️ Обнаружены подозрительные процессы:")
    for p in suspicious:
        print(" -", p)
else:
    print("✅ Всё чисто. Подозрительных процессов не найдено.")

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

🚀 Полезные библиотеки Python 🐍

💾  Statemachine

📍 Библиотека Python , для описания и управления состояниями и переходами в виде конечного автомата (FSM). Она идеально подходит для роботов, ботов, игр, автоматизированных систем, а также для сложной логики, которую трудно выразить обычными if/else.

🔍 Особенности:

🚀 Упрощает сложную управляющую логику в проектах
🔥 Даёт наглядную модель поведения системы
💡 Подходит для ассистентов, диалогов, сценариев, автоматов и workflow
🎯 Повышает читаемость и модульность бизнес-логики

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install python-statemachine

📁 Документация

#библиотеки

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Скрипт  новости

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: python-telegram-bot, requests
📂  База данных: -

🚀 Скрипт Telegram бот для публикации обновлений Hacker News в группе Telegram с поддержкой запланированных сообщений и автоматического отслеживания последних новостей.

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Гибкий планировщик задач📱

📍Где применимо?

✔ Автоматические бэкапы, отчёты, напоминания
✔ Очистка, парсинг, рассылки
✔ Локальный планировщик задач для приложений, серверов и Raspberry Pi
✔ Можно интегрировать с Telegram, email, логами

import schedule
import time
from datetime import datetime

# Пример задач
def backup():
    print(f"💾 [BACKUP] Резервная копия в {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}")

def clean_temp():
    print(f"🧹 [CLEAN] Очистка временных файлов в {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}")

def report():
    print(f"📊 [REPORT] Генерация отчета в {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}")

# Расписание задач
schedule.every().day.at("09:00").do(backup)
schedule.every(10).minutes.do(clean_temp)
schedule.every().monday.at("08:00").do(report)

print("🕒 Планировщик запущен. Нажми Ctrl+C для выхода.")

# Основной цикл
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

🚀 Полезные библиотеки Python 🐍

💾  Pick

📍 Библиотека Python , которая позволяет пользователю выбрать один или несколько пунктов из списка, используя стрелки клавиатуры. Это идеальный инструмент для CLI-скриптов, установщиков, утилит с конфигурацией, когда хочется интерактивности, но не тянуть тяжелые фреймворки.

🔍 Особенности:

🚀 Сверхлёгкая альтернатива curses и PyInquirer
🔥 Мгновенно даёт интерактивность CLI без головной боли
💡 Удобна для конфигурации, скриптов DevOps, системных помощников
🎯 Работает везде — Linux, macOS, Windows, WSL, Termux

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install pick

📁 Документация

#библиотеки

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Скрипт AI бот

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: python-telegram-bot, requests, google-generativeai, pypdf2
📂  База данных: PyMongo

🚀 Скрипт Telegram-бот на базе искусственного интеллекта Gemini и DeepSeek , предлагающий расширенные возможности ведения разговора, обработки изображений, работы с документами и многое другое.

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Автоматическая обработка Excel-файла с фильтрацией, расчётами и экспортом📱

📍Где применимо?

✔ Финансовый и операционный анализ
✔ Быстрая генерация отчётов для менеджеров
✔ Подготовка данных для BI, ML, презентаций
✔ Интеграция в Django, Flask, Telegram-бота, GUI и т.д.

import pandas as pd

# 🔹 Загружаем Excel-файл
df = pd.read_excel("sales.xlsx")

# 🔹 Фильтрация по дате и сумме
df_filtered = df[(df["Сумма"] > 10000) & (df["Дата"] >= "2024-01-01")]

# 🔹 Добавляем колонку "С НДС"
df_filtered["Сумма с НДС"] = df_filtered["Сумма"] * 1.2

# 🔹 Группировка по менеджеру
grouped = df_filtered.groupby("Менеджер")["Сумма с НДС"].sum().reset_index()
grouped = grouped.sort_values(by="Сумма с НДС", ascending=False)

# 🔹 Сохраняем результаты
df_filtered.to_excel("filtered_sales.xlsx", index=False)
grouped.to_excel("summary_by_manager.xlsx", index=False)

print("✅ Отчёты созданы: filtered_sales.xlsx и summary_by_manager.xlsx")

📱 Python_Scripts❗️❗❗

🚀 Полезные библиотеки Python 🐍

💾  PyAesCrypt

📍 Библиотека Python , которая позволяет надежно шифровать и расшифровывать файлы с помощью алгоритма AES-256 в CBC-режиме. Подходит для хранения и передачи чувствительной информации, резервного копирования и личной безопасности.


🔍 Особенности:

🔐 AES-256 — надёжный и современный алгоритм
🚀 Можно шифровать/расшифровывать большие файлы по частям
💡 Отлично подходит для автоматических архивов, защищённого обмена, бэкапов
🎯 Можно легко встроить в GUI или фоновую утилиту

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install pyAesCrypt

📁 Документация

#библиотеки

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Скрипт шаблон для стримов

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: flask, cv2
📂  База данных: -

🚀 Скрипт шаблон простого приложения для стриминга с вашей web-камеры.

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#web

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Генерация полноценного REST API из любого табличного файла (CSV, Excel, SQLite)📱

📍Где применимо?

✔ Быстрое раздавание данных для фронта/аналитики
✔ Прототипы: MVP, admin-tools, панели
✔ Коннектор для Excel, CSV, SQLite, даже Google Sheets
✔ Расширяемый API под любые задачи

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import pandas as pd

app = FastAPI()
df = pd.read_csv("data.csv")

# Автоматическое определение модели из DataFrame
class Record(BaseModel):
    id: int
    name: str
    value: float

@app.get("/records")
def get_records():
    return df.to_dict(orient="records")

@app.get("/records/{record_id}")
def get_record(record_id: int):
    match = df[df["id"] == record_id]
    if match.empty:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Not found")
    return match.to_dict(orient="records")[0]

@app.post("/records")
def add_record(record: Record):
    global df
    df = pd.concat([df, pd.DataFrame([record.dict()])], ignore_index=True)
    return {"message": "Добавлено"}

@app.delete("/records/{record_id}")
def delete_record(record_id: int):
    global df
    df = df[df["id"] != record_id]
    return {"message": "Удалено"}

# Запуск:
# uvicorn script:app --reload

📱 Python_Scripts❗️❗❗

🚀 Полезные библиотеки Python 🐍

💾  Boltons

📍 Библиотека Python , коллекция расширений и утилит, которые должны были быть в стандартной библиотеке Python, но по разным причинам не попали туда. Библиотека компактная, чистая и без зависимостей.

🔍 Особенности:

🔐 Отсутствие зависимостей — можно использовать в любом проекте
🚀 Удобные интерфейсы, написанные с реальными кейсами в голове
💡 Подходит как для прототипов, так и для продакшн-кода
🎯 Поддерживается с 2013 года, используется в больших проектах

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install boltons

📁 Документация

#библиотеки

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Скрипт правописание

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: python-telegram-bot, requests
📂  База данных: sqlite3

🚀 Скрипт Telegram бот, который помогает пользователям улучшить свои навыки письма на нескольких языках с помощью исправления грамматики на основе искусственного интеллекта.

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Создание многоуровневого CLI-интерфейса на базе Typer📱

📍Где применимо?

✔ Внутренние CLI-инструменты для команды
✔ DevOps-скрипты, CI/CD, деплой
✔ Утилиты для обработки данных, генерации отчётов
✔ Обёртки над скриптами, которые хочется запускать красиво

import typer

app = typer.Typer()
user_app = typer.Typer()
app.add_typer(user_app, name="user")

@user_app.command()
def create(name: str, admin: bool = False):
    typer.echo(f"Создан пользователь: {name}, Админ: {admin}")

@user_app.command()
def delete(name: str):
    typer.echo(f"Удалён пользователь: {name}")

@app.command()
def export(format: str = typer.Option("json", help="Формат экспорта")):
    typer.echo(f"Экспорт данных в формате: {format}")

if __name__ == "__main__":
    app()

📱 Python_Scripts❗️❗❗

🚀 Полезные библиотеки Python 🐍

💾  Glom

📍 Библиотека Python , для глубокой работы со вложенными словарями, списками и JSON-подобными структурами, позволяющая извлекать, трансформировать и модифицировать данные декларативно.

🔍 Особенности:

🔐 Безопасен — если чего-то нет, можно задать поведение по умолчанию
🚀 Устраняет сложные и длинные цепочки dict.get().get()
💡 Позволяет писать декларативный, читаемый и повторно используемый код
🎯 Идеален для парсинга API-ответов, ETL, адаптеров, трансформеров данных

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install glom

📁 Документация

#библиотеки

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Скрипт принятие заявок

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: aiogram
📂  База данных: -

🚀 Скрипт бот Telegram для принятия запросов на присоединение к закрытым каналам.

Автоматически отправляет настраиваемые приветственные сообщения пользователям и поддерживает inline кнопки.

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Анализ и сегментация аудио по тишине (нарезка длинных записей на куски)📱

📍Где применимо?

✔ Разметка и разбор голосовых сообщений, подкастов, митингов
✔ Подготовка данных для Whisper, Google Speech и других ASR
✔ Монтаж и автообработка больших аудиофайлов
✔ Распознавание структуры речи без ручной нарезки

from pydub import AudioSegment
from pydub.silence import split_on_silence
import os

# Загрузка аудиофайла
sound = AudioSegment.from_file("meeting.wav", format="wav")

# Нарезка по тишине
chunks = split_on_silence(
    sound,
    min_silence_len=1000,  # миллисекунд тишины
    silence_thresh=sound.dBFS - 16,  # относительный порог тишины
    keep_silence=500
)

# Создание папки
os.makedirs("chunks", exist_ok=True)

# Сохраняем куски
for i, chunk in enumerate(chunks):
    out_file = f"chunks/segment_{i+1}.wav"
    chunk.export(out_file, format="wav")
    print(f"✅ Сохранён: {out_file}")

📱 Python_Scripts❗️❗❗

🚀 Полезные библиотеки Python 🐍

💾  Doit

📍 Библиотека Python и CLI-инструмент для автоматизации повторяющихся задач, аналог make, но на Python. Отлично подходит для сборки, запуска пайплайнов, деплойментов, тестов, обновления отчётов и многого другого.

🔍 Особенности:

🚀 Автоматизация без головной боли Makefile и bash
🔥 Работает на Windows, Linux, macOS одинаково
💡 Подходит для разработки, CI/CD, науки, ML, DevOps
🎯 Код — это обычный Python, без ограничений

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install doit

📁 Документация

#библиотеки

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Скрипт автоответчик

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: aiogram, openai
📂  База данных: sqlite3

🚀 Скрипт Telegram бот, который помогает автоматизировать ответы на сообщения пользователей в зависимости от времени суток и контекста сообщения.
Этот бот особенно полезен для поддержки клиентов и администрирования чатов, обеспечивая своевременные ответы в рабочие часы и корректные уведомления в нерабочие.

Основные функции:

- Автоматический ответ по расписанию

- Обработка ключевых слов

- Логирование действий пользователей

- Гибкость настроек

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Мониторинг сайтов/API с логированием, уведомлением и визуальной сводкой📱

📍Где применимо?

✔ DevOps: слежение за uptime серверов и API
✔ Коммерческие проекты: контроль SLA
✔ Разработка: отладка доступа к staging/prod
✔ Личный мониторинг инфраструктуры и бэкендов

import requests
import time
from datetime import datetime
from rich.table import Table
from rich.console import Console

console = Console()

# Список сайтов для мониторинга
targets = [
    "https://google.com",
    "https://github.com",
    "https://your-custom-api.com/health"
]

def check_sites():
    results = []
    for url in targets:
        try:
            start = time.time()
            response = requests.get(url, timeout=5)
            latency = round((time.time() - start) * 1000, 2)
            results.append((url, response.status_code, latency, "OK" if response.ok else "FAIL"))
        except Exception as e:
            results.append((url, "ERR", "-", str(e)))
    return results

def display_table(results):
    table = Table(title=f"Состояние сайтов — {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}")
    table.add_column("URL")
    table.add_column("Код ответа")
    table.add_column("Задержка (мс)")
    table.add_column("Статус")

    for row in results:
        table.add_row(*[str(r) for r in row])

    console.clear()
    console.print(table)

# 🔁 Бесконечный мониторинг
while True:
    res = check_sites()
    display_table(res)
    time.sleep(60)  # каждые 60 секунд

📱 Python_Scripts❗️❗❗