🟢 Не требует оригинального изображения (standalone watermarking) — можно встраивать метку даже если нет “эталона”.
🟢 Работает как библиотека и как командная строка (CLI-инструмент) — удобно использовать в пайплайнах или скриптах для обработки изображений.
🟢 Поддерживает разные алгоритмы внедрения водяных знаков, устойчивые к некоторым трансформациям (сжатие, изменение оттенков).
🟢 Лёгкая зависимостями — типичный стек: PIL/Pillow или аналогичные библиотеки обработки изображений.

pip install invisible-watermark

🟢 Background Remover — удаляет фон с изображений автоматически.
🟢 QR Code Creator — генерирует QR-коды из URL или текста.
🟢 YouTube Downloader — скачивает видео или аудио из YouTube.
🟢 Resource Monitor — следит за использованием CPU, памяти и логгирует превышения.
🟢 Clipboard Tracker — логирование текста, скопированного в буфер обмена.

import psutil
import time

def monitor(interval=5):
    while True:
        cpu = psutil.cpu_percent(interval=1)
        mem = psutil.virtual_memory().percent
        print(f"CPU: {cpu}%, MEM: {mem}%")
        time.sleep(interval)

if __name__ == "__main__":
    monitor()

🟢 Объединяет множество автономных скриптов в одну коллекцию
🟢 Каждый скрипт выполняет отдельную задачу — от обработки изображений до мониторинга или анализа
🟢 Можно клонировать проект и запускать нужные модули без лишней обвязки
🟢 Отлично подходит для тех, кто любит “toolbox” для повседневных задач

🟢 Поддерживает разные схемы шифрования: num, hex, b32, b64 и tame (особый base32-вариант без гласных).
🟢 При генерации URL через flask.url_for, автоматически превращает числовые ID в “замаскированную” форму, а при маршрутизации — обратно декодирует.
🟢 Интеграция с Jinja2: фильтры доступны в шаблонах — можно прямо выводить “обфусцированные” ID.
🟢 Использует 32-битное “соль” (salt), которую можно задать вручную или через конфигурацию Flask (OBSCURE_SALT) для уникального преобразования.

pip install Flask-Obscure

# Python 3.8+
import time
import psutil
import subprocess
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')

WATCHLIST = [
    {"name": "my_app.py", "cmd": ["python3", "/opt/myapp/my_app.py"], "max_mem_mb": 500.0}
]

def find_by_name(name):
    procs = []
    for p in psutil.process_iter(['pid','name','cmdline']):
        try:
            if p.info['name'] == name or (p.info['cmdline'] and name in ' '.join(p.info['cmdline'])):
                procs.append(p)
        except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied):
            continue
    return procs

def restart(cmd):
    logging.info("Запускаю: %s", cmd)
    subprocess.Popen(cmd)

def monitor_loop(interval=10):
    while True:
        for item in WATCHLIST:
            procs = find_by_name(item['name'])
            if not procs:
                logging.warning("Процесс %s не найден — стартую", item['name'])
                restart(item['cmd'])
            else:
                for p in procs:
                    try:
                        mem_mb = p.memory_info().rss / 1024**2
                        if item.get('max_mem_mb') and mem_mb > item['max_mem_mb']:
                            logging.warning("Память %s MB > %s — перезапуск %s", mem_mb, item['max_mem_mb'], item['name'])
                            p.terminate()
                            restart(item['cmd'])
                    except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied):
                        continue
        time.sleep(interval)

if __name__ == "__main__":
    monitor_loop()

🟢 Мониторит процессы и перезапускает упавшие.
🟢 Основано на psutil — информация о процессах, CPU и памяти.
🟢 В репозитории есть готовые bin/скрипты и пример конфигурации; можно быстро поставить в cron/systemd.
🟢 Лёгкий MIT-проект — можно взять и адаптировать под свои нужды (лимиты, политики рестарта, логирование).

🟢 Стандартная библиотека только — нет внешних зависимостей, всё “чистый Python”.
🟢 Поддержка аннотаций типов, чистый интерфейс, утилиты без побочных эффектов.
🟢 Возможность использовать стандартные структуры данных, но с полезными дополнениями (например, расширенные методы работы с контейнерами).
🟢 Хорошая документация и примеры использования.

pip install pure-utils

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import csv
import os

def generate_cert(template_path, data_csv, output_folder, font_path, font_size, text_position):
    img = Image.open(template_path)
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    font = ImageFont.truetype(font_path, font_size)

    with open(data_csv, newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for row in reader:
            name = row['name']
            cert = img.copy()
            d = ImageDraw.Draw(cert)
            d.text(text_position, name, font=font, fill=(0, 0, 0))
            out_path = os.path.join(output_folder, f"cert_{name}.png")
            cert.save(out_path)
            print(f"Saved certificate for {name} → {out_path}")

if __name__ == "__main__":
    generate_cert(
        template_path="templates/cert_template.png",
        data_csv="data/people.csv",
        output_folder="out",
        font_path="fonts/Times.ttf",
        font_size=64,
        text_position=(300, 400)
    )

🟢 Читает CSV / Excel с именами (и другими данными)
🟢 Открывает шаблон сертификата как изображение
🟢 Накладывает текст (имя / данные) в указанную позицию
🟢 Сохраняет индивидуальные сертификаты для каждого в отдельный файл
🟢 Можно масштабировать: для 1000 человек — запуск скрипта, отдых

🟢 Модули с разными эстетическими эффектами: можно применять стили, трансформации, декорации к тексту.
🟢 Использует TextBlob для разбора текста; при установке подгружаются зависимости, но сама Olipy — относительно лёгкий компонент к экосистеме.
🟢 Поставляется с примерами скриптов, которые показывают, как генерировать стилизованный текст как отдельные утилиты.

pip install olipy

import os
import requests
import argparse

def download_subreddit_images(subreddit, limit=50, dest="downloads"):
    os.makedirs(dest, exist_ok=True)
    url = f"https://www.reddit.com/r/{subreddit}/.json?limit={limit}"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    data = resp.json()

    for post in data.get("data", {}).get("children", []):
        img_url = post["data"].get("url")
        if img_url and (img_url.endswith(".jpg") or img_url.endswith(".png")):
            filename = os.path.basename(img_url)
            path = os.path.join(dest, filename)
            try:
                img_data = requests.get(img_url).content
                with open(path, "wb") as f:
                    f.write(img_data)
                print("Downloaded:", filename)
            except Exception as e:
                print("Ошибка скачивания", img_url, e)

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Download images from subreddit")
    parser.add_argument("subreddit", help="Name of subreddit")
    parser.add_argument("--limit", type=int, default=20, help="How many posts to parse")
    parser.add_argument("--dest", default="downloads", help="Destination folder")
    args = parser.parse_args()

    download_subreddit_images(args.subreddit, limit=args.limit, dest=args.dest)

🟢 Делает HTTP-запрос к API Reddit (JSON)
🟢 Парсит посты, проверяет, есть ли в url изображения (.jpg/.png)
🟢 Скачивает найденные изображения в папку
🟢 Поддерживает указание количества постов через параметр limit
🟢 Печатает статус каждого скачанного файла

🟢 Поддерживает несколько алгоритмов X-armed бандитов — HOO, StoSOO, HCT, а также более современные подходы GPO, VHCT и др.
🟢 Встроенные синтетические функции (test functions) для отладки и сравнительной оценки алгоритмов.
🟢 Гибкость в выборе разбиения пространства, параметров модели и стратегии поиска.
🟢 Документированная программная обвязка: интерфейсы для запуска экспериментов, анализа результатов, визуализации.
🟢 Открытая лицензия MIT, исходники на GitHub, доступна через PyPI.

pip install pyxab

pip install winshell tqdm pywin32

python cleanup.py

🟢 Автоматически чистит “мусор” на Windows: рабочий стол, временные директории, логи и др.
🟢 Имеет удобное меню, чтобы выбрать, что именно очистить.
🟢 Запрашивает права администратора, если нужно.
🟢 Показывает прогресс операций и логирует действия.

from python_utilities.parallel import Parallelizer, make_data_iterator
from python_utilities.scripting import setup_logging

def process_item(item, constant=10):
    return item * constant

def main():
    setup_logging()
    data = list(range(100))
    par = Parallelizer(func=process_item, data=data, n_jobs=4)
    results = par.run()
    print(results)

if __name__ == "__main__":
    main()

🟢 Унифицирует способы параллелизации: локально или распределённо
🟢 Не требует переписывания кода функций под “parallel” — простая обёртка
🟢 Подходит для обработки больших наборов данных или задач, которые можно распараллелить

🟢 Содержит модули примерно таких групп: benchmarking — контекст-менеджеры и функции, чтобы измерять время выполнения разных реализаций, и суммировать результаты.
🟢 Утилиты “функционального стиля” (маппинг, фильтрация, композиция), которые облегчают работу, особенно если часто пишешь вспомогательный код.
🟢 Не зависит от внешних тяжёлых библиотек, использует стандартную библиотеку + минимум нужного.
🟢 Подходит, когда надо быстро сравнить реализации, профилировать, или просто сделать утилиту “на лету”, не заморачиваясь с boilerplate.

pip install Generic-Util

import os
import shutil
from python_minifier import minify
from git import Repo  # GitPython

# Настройки
remove_comments = True
minify_rename_vars = False
program_allowed = [
    'main_server.py',
    'packets.py',
    'protocol.py',
    'regex_patterns.py',
    'socket_handler.py',
]

def load_files(files):
    contents = []
    for file in files:
        with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            text = f.read()
        if remove_comments:
            # python_minifier(minify) сам удаляет комментарии
            text = minify(text, rename_locals=minify_rename_vars)
        contents.append(f"# Begin {file}\n" + text + f"\n# End {file}\n")
    return "\n".join(contents)

def package_script(output_file='packaged.py'):
    code = load_files(program_allowed)
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(code)
    print(f"Packaged into {output_file}")

if name == "__main__":
    package_script()

🟢 Берёт список Python файлов, объединяет их содержимое в один файл.
🟢 Минифицирует код: убирает комментарии, пробелы, возможно переименование переменных.
🟢 Позволяет собрать все модули проекта в один “соло-скрипт”, удобно для простого деплоя или когда структура проекта не критична.
🟢 Уменьшает количество файлов, упрощает распространение скрипта без множества зависимостей файловой структуры.

🟢 Простота — минимализм: всего одна задача — проверка версии и сообщение о необходимости обновления.
🟢 Работает как библиотека и как инструмент командной строки.
🟢 Лёгкая зависимость — не требует множества дополнительных пакетов.
🟢 Может быть интегрирована в скрипты или CI-процессы, чтобы автоматически предупреждать разработчика, что пакет устарел.

pip install pypi-latest

cd autoDownloader
pip install -r requirements.txt

{
  "items": [
    {
      "name": "Новости Блога",
      "dest_dir": "/home/user/auto_downloads",
      "provider": {
        "type": "RssProvider",
        "url": "https://someblog.com/rss.xml",
        "xpaths": {
          "title": "/item/title",
          "items": "//item",
          "url": "/item/link"
        }
      },
      "cache": {
        "type": "FileCache",
        "path": "/home/user/auto_downloads/cache.txt"
      },
      "downloader": {
        "type": "HttpDownloader",
        "method": "GET"
      },
      "post_downloads_script": "/home/user/scripts/notify_new.sh"
    }
  ]
}

🟢 Проверяет источники на новые записи / ссылки
🟢 Если появляются новые URL — скачивает
🟢 Использует кэш, чтобы не перезагружать то, что уже скачано
🟢 Можно подцепить свои скрипты перед/после скачивания, чтобы делать автоматические действия
🟢 Отлично подходит для автоматизации сбора данных, распространения материалов или мониторинга новых публикаций

🟠 Определение формата по содержимому: magic.from_file("file") или magic.from_buffer(data) — когда файл ещё не записан на диск.
🟠 Можно вернуть MIME-тип: mime=True.
🟠 Может быть небезопасным для параллельного использования (не потокобезопасен) при некоторых конфигурациях.
🟠 Требует установить libmagic (C-библиотека) на систему: на Linux/Unix её обычно устанавливают через менеджер пакетов, на Windows — использовать python-magic-bin с DLL.

pip install python-magic

pip install python-magic-bin

import getopt
import json
import os
import subprocess
import sys
from urllib.request import urlopen

def Usage():
    print("Usage: %s -u <github user> -d <directory>" % sys.argv[0])

def main():
    githubUser = ''
    destDirectory = ''
    try:
        opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "u:d:h")
        for o, a in opts:
            if o == '-u':
                githubUser = a
            elif o == '-d':
                destDirectory = a
            elif o == '-h':
                Usage()
                sys.exit(0)
    except getopt.GetoptError as e:
        print(str(e))
        Usage()
        sys.exit(2)

    if not githubUser or not destDirectory:
        print("Use -u for GitHub user, -d for destination dir")
        Usage()
        sys.exit(0)

    reposLink = f"https://api.github.com/users/{githubUser}/repos?type=all&per_page=100&page=1"
    f = urlopen(reposLink)
    repos = json.loads(f.readline())
    print("Total repos:", len(repos))

    os.makedirs(destDirectory, exist_ok=True)
    os.chdir(destDirectory)

    os.makedirs("repos", exist_ok=True)
    os.makedirs("gists", exist_ok=True)

    # Скачиваем репозитории
    os.chdir("repos")
    for repo in repos:
        print("Cloning:", repo['html_url'])
        subprocess.call(['git', 'clone', repo['html_url']])

    # Скачиваем гисты
    os.chdir("../gists")
    gistsLink = f"https://api.github.com/users/{githubUser}/gists"
    f = urlopen(gistsLink)
    gists = json.loads(f.readline())
    print("Total gists:", len(gists))
    for gist in gists:
        print("Cloning gist:", gist.get('git_pull_url'))
        subprocess.call(['git', 'clone', gist.get('git_pull_url')])

if __name__ == "__main__":
    main()

🟢 Получает список репозиториев пользователя через GitHub API
🟢 Клонирует каждый репозиторий командой git clone
🟢 Получает список гистов и клонирует их как отдельные git-репо
🟢 Кладёт всё это в структуру папок: repos/ и gists/ в указанном каталоге

yt-downloader-multi https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID --format mp3 --quality 192k

🟢 Скачивает одиночные видео по ссылке
🟢 Скачивает все видео из плейлистов
🟢 Сохраняет контент в указанную папку, создавая её при необходимости
🟢 Поддерживает оффлайн-архивирование медиаконтента

🟢 Простота использования — интуитивно понятный интерфейс для скачивания видео и аудио.
🟢 Поддержка субтитров — возможность загрузки субтитров в формате .srt.
🟢 Получение миниатюр — легкий доступ к URL-адресам миниатюр видео.
🟢 Отсутствие сторонних зависимостей — не требует установки дополнительных пакетов.
🟢 Поддержка прогрессивных и DASH-потоков — скачивайте видео и аудио в различных качествах.
🟢 Загрузка целых плейлистов — скачивайте все видео из плейлиста с помощью одной команды.
🟢 Обработка событий — настройка обратных вызовов для отслеживания прогресса загрузки и завершения процесса.

pip install pytube

🟢 Поддержка подгонки (alignment) методом Procrustes, Orthogonal Procrustes и др.
🟢 Совместимость с эмбедингами fastText (бинарные и текстовые форматы).
🟢 API, похожий на оригинальный fastText: load_model, align_to, get_vector.
🟢 Работает как вспомогательный инструмент, легко интегрируется в NLP-пайплайны, например для кроссъязыковых задач.

pip install fasttext-aligned