🟢 Совместима со всеми скриптами, использующими click — достаточно заменить импорт.
🟢 Добавляет цветной вывод, форматирование аргументов и опций, красивую справку.
🟢 Поддерживает темы и кастомизацию внешнего вида.
🟢 Отлично подходит для Python-утилит и CLI-инструментов.

pip install rich-click

🟢 Ускоряет работу системы, удаляя старые временные файлы
🟢 Освобождает несколько гигабайт памяти
🟢 Удобно использовать администраторам, техникам и просто для профилактики

🟢 Поддержка Python 3.10+
🟢 API для управления окнами: получение указателя окна, клик по координатам, ввод текста через элемент управления.
🟢 Возможность интеграции с изображением (image-matching) для автоматизации там, где нужный элемент не распознаётся стандартным API.
🟢 Отлично подходит для создания автоматизации GUI-тестов, ботов на Windows или утилит, обрабатывающих интерфейсы стороннего ПО.

pip install python-automation  

import tkinter as tk
from tkinter import ttk
from unit_converter import Converter  # модуль из скрипта

def convert_action():
    value = float(input_field.get())
    from_unit = from_combo.get()
    to_unit = to_combo.get()
    result = Converter(value, from_unit, to_unit).convert()
    result_label.config(text=str(result))

root = tk.Tk()
input_field = ttk.Entry(root)
from_combo = ttk.Combobox(root, values=Converter.get_supported_units())
to_combo = ttk.Combobox(root, values=Converter.get_supported_units())
convert_button = ttk.Button(root, text="Convert", command=convert_action)
result_label = ttk.Label(root, text="Результат")
# размещение виджетов и запуск mainloop()

🟢 Предоставляет GUI для выбора типа конверсии и ввода значения.
🟢 Поддерживает набор категорий: длина, масса, время, температура и др.
🟢 Производит расчёт и отображает результат сразу в окне.
🟢 Может быть расширен: добавить новые единицы, категории, экспорт результатов.

🟢 Поддерживает Python 3 (версии начиная с 2025.8.5).
🟢 Позволяет распределять и назначать устройства, работать с несколькими устройствами одновременно.
🟢 Минимальный размер (~20 кБ) — лёгкий инструмент для автоматизации работы с оборудованием/устройствами.
🟢 Хорошо подойдёт, если нужно быстро интегрировать поддержку устройств в скрипт или автоматизацию, без веса большой библиотеки.

pip install pyaxm

🟢 Сканирует указанный файл или папку с PDF‑документами.
🟢 Извлекает DOI публикации и запрашивает информацию о статье (название, авторы, журнал, год).
🟢 Переименовывает файлы по шаблону (например: {YYYY} - {Jabbr} - {A3etal} - {T}) с учётом настроек пользователя.
🟢 Возможности: включать подпапки, задавать формат, менять регистр, сохранять метаданные и др.

$ pdfrenamer mypaper.pdf -f "{YYYY} - {Aall} - {J} - {T}"  

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

🟠Поддерживает многомерные массивы, линейную алгебру, FFT и статистику, как в NumPy;
🟠GPU‑ускорение: подходит для ускорения ML‑подготовки и вычислений;
🟠Совместимость: безболезненная замена import numpy as np → import cupy as cp;
🟠Поддержка CUDA и AMD ROCm, активно развивается (версия 13.3.0, август 2024);
🟠Используется в проектах NVIDIA RAPIDS, Chainer и др..

pip install cupy

🟠Используется привычный API NumPy, но ускоряется за счёт GPU;
🟠Отличный выбор для подготовки данных, вычислений и ML‑задач;
🟠Значительное ускорение для операций над большими массивами.