📌 Данные о токена с платформы DexScreener 👨‍💻

import requests
import json

# API endpoint
API_URL = "https://api.dexscreener.com/token-boosts/top/v1"

def fetch_token_data():
    """Fetch token data from the API and display all relevant details including icons and links."""
    try:
        # Make the API request
        response = requests.get(API_URL)

        # Check if the request was successful
        if response.status_code == 200:
            # Parse the response JSON
            data = response.json()

            # Iterate through the tokens and display relevant details
            for token in data:
                url = token.get("url", "N/A")
                chain_id = token.get("chainId", "N/A")
                token_address = token.get("tokenAddress", "N/A")
                header = token.get("header", "No header available")
                icon = token.get("icon", "No icon available")
                description = token.get("description", "No description available")

                # Handle links if available
                links = token.get("links", [])
                formatted_links = "\n".join(
                    [f"{link.get('type', 'Link')}: {link.get('url', 'No URL')}" for link in links]
                )

                # Print the token details
                print(f"URL: {url}")
                print(f"Chain ID: {chain_id}")
                print(f"Token Address: {token_address}")
                print(f"Header: {header}")
                print(f"Icon: {icon}")
                print(f"Description: {description}")
                print(f"Links:\n{formatted_links if links else 'No links available'}")
                print("-" * 40)

        else:
            print(f"Failed to fetch data. Status code: {response.status_code}")
    except Exception as e:
        print(f"Error fetching data: {e}")

if __name__ == "__main__":
    fetch_token_data()

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

🚀 Полезные библиотеки Python

💾 MPLD3

📌 Библиотека Python, которая объединяет возможности Matplotlib и D3.js, позволяя создавать интерактивные графики для веб-приложений. Она преобразует графики Matplotlib в интерактивные визуализации, которые можно встраивать в веб-страницы.

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install mpld3

📁 Документация

#библиотеки

📌 Подпишись Python_Scripts ❗️

📌 Скрипт конструктор Telegram ботов

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: django
📂  База данных: postgresql

📌 Скрипт web-сайт, с помощью которого вы сможете легко, бесплатно и без каких-либо знаний программирования создать своего собственного многофункционального Telegram-бота.

📌 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

📌 Поиск пар на Binance с наибольшим объемом торгов за последний час👨‍💻

import requests
import time

def get_binance_data():
    """Получает данные о торговых парах с Binance."""
    url = "https://api.binance.com/api/v3/ticker/24hr"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print("Ошибка подключения к Binance API.")
        return []

def find_unusual_activity(data):
    """Находит пары с самым большим изменением объема торгов."""
    unusual_pairs = sorted(data, key=lambda x: float(x['quoteVolume']), reverse=True)[:10]
    return unusual_pairs

def main():
    print("Анализ  активности на Binance...")
    while True:
        data = get_binance_data()
        if data:
            unusual_pairs = find_unusual_activity(data)
            print("\nТоп-10 пар с наибольшим объемом торгов за 24 часа:")
            for pair in unusual_pairs:
                print(f"{pair['symbol']} - Объем торгов: {pair['quoteVolume']} {pair['symbol'][-3:]}")
        else:
            print("Не удалось получить данные.")
        
        print("\nОжидание 1 час для следующего обновления...")
        time.sleep(3600)  # Обновление каждый час

if __name__ == "__main__":
    main()

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

🚀 Полезные библиотеки Python

💾 Authlib

📌 Библиотека Python, которая позволяет работать с OAuth (OAuth 1.0 и OAuth 2.0), OpenID Connect, JWT (JSON Web Token) и другими стандартами авторизации и аутентификации.

Она полезна для создания приложений, требующих защищённого доступа через сторонние сервисы, такие как Google, GitHub, Facebook и другие.

Ключевые возможности:

1. OAuth 1.0 и 2.0:
Поддерживает как клиентов, так и серверы для реализации этих протоколов.

2. OpenID Connect:
Расширение OAuth 2.0 для аутентификации пользователей.

3. JWT и JWS:
Создание, подпись, верификация и декодирование токенов.

4. Интеграция с фреймворками:
Готовые модули для Flask, Django, Starlette и FastAPI.

5. Высокая безопасность:
Реализация всех стандартов RFC для защиты ваших данных.

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install authlib

📁 Документация

#библиотеки

📌 Подпишись Python_Scripts ❗️

📌 Скрипт озвучивание текста

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: telebot, voice
📂  База данных: sqlite3

📌 Скрипт шаблон Telegram бот для озвучивания текстового сообщения выбранным из нескольких вариантов голосом.

Легко масштабировать и добавить функционал,такой как - голоса, оплата, принудительная подписка на канал/каналы для использования функционала.

📌 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

📌 Трекинг цен для автоматического уведомления о достижении ценового уровня.👨‍💻

import requests
import time

def get_price(symbol):
    """Получает текущую цену торговой пары с Binance."""
    url = f"https://api.binance.com/api/v3/ticker/price?symbol={symbol}"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        return float(data["price"])
    else:
        print(f"Ошибка подключения к API Binance для пары {symbol}.")
        return None

def price_tracker(symbol, target_price):
    """Отслеживает цену и уведомляет, если цель достигнута."""
    print(f"Начинаю мониторинг {symbol}. Целевая цена: {target_price}")
    try:
        while True:
            price = get_price(symbol)
            if price:
                print(f"Текущая цена {symbol}: {price}")
                if price >= target_price:
                    print(f"🎉 Целевая цена достигнута! {symbol}: {price}")
                    break
            time.sleep(5)  # Интервал обновления (5 секунд)
    except KeyboardInterrupt:
        print("\nМониторинг остановлен.")

if __name__ == "__main__":
    pair = input("Введите торговую пару (например, BTCUSDT): ").strip().upper()
    try:
        target = float(input(f"Введите целевую цену для {pair}: ").strip())
        price_tracker(pair, target)
    except ValueError:
        print("Неверный ввод. Пожалуйста, укажите корректную цену.")

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

🚀 Полезные библиотеки Python

💾 Mechanize

📌 Библиотека Python, которая позволяет автоматизировать действия, связанные с заполнением веб-форм, переходом по ссылкам и взаимодействием с веб-сайтами. Она имитирует поведение браузера, что делает её полезной для задач, таких как автоматическая отправка данных или тестирование веб-приложений.

Ключевые возможности:

1. Автоматизация веб-форм:
Позволяет находить и заполнять формы на веб-страницах.

2. Работа с cookies:
Поддержка автоматической обработки cookies для имитации сеансов.

3. Переход по ссылкам:
Легко находит и нажимает на ссылки на веб-страницах.

4. Обработка редиректов:
Автоматически перенаправляет на целевые страницы.

5. Поддержка HTTP-заголовков и user-agent:
Возможность настраивать заголовки запросов.

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install mechanize

📁 Документация

#библиотеки

📌 Подпишись Python_Scripts ❗️

📌 Скрипт автоматического приветствия пользователей

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

📌 Скрипт Telegram бот отправляющий приветственные сообщения пользователям, подавшим заявку на вступление в закрытую группу или канал. Он поддерживает стили Telegram, прикрепление вложений и кнопку перехода по ссылке.

📌 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

📌 Простой индикатор "страха и жадности"👨‍💻

import requests
import numpy as np

def get_market_data():
    """Получает данные о 24-часовой статистике торговых пар с Binance."""
    url = "https://api.binance.com/api/v3/ticker/24hr"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print("Ошибка подключения к Binance API.")
        return []

def calculate_fear_greed_index(data):
    """Рассчитывает индикатор страха и жадности."""
    price_changes = []
    volumes = []
    
    for pair in data:
        price_change = float(pair['priceChangePercent'])
        volume = float(pair['quoteVolume'])
        
        price_changes.append(price_change)
        volumes.append(volume)
    
    # Нормализуем данные
    avg_price_change = np.mean(price_changes)
    avg_volume = np.mean(volumes)
    
    fear_index = 50 - (avg_price_change / 2)  # Чем ниже, тем больше страха
    greed_index = (avg_volume / np.max(volumes)) * 50  # Чем выше объем, тем больше жадности
    
    total_index = max(0, min(100, fear_index + greed_index))  # Суммируем в пределах [0, 100]
    return total_index

def main():
    print("Индикатор страха и жадности на основе Binance...")
    data = get_market_data()
    if data:
        index = calculate_fear_greed_index(data)
        print(f"Текущий индекс страха и жадности: {index:.2f}/100")
        if index < 25:
            print("Рынок в зоне страха. Возможно, это хорошее время для покупки.")
        elif index > 75:
            print("Рынок в зоне жадности. Будьте осторожны с покупками.")
        else:
            print("Рынок сбалансирован.")
    else:
        print("Не удалось получить данные для расчета индикатора.")

if __name__ == "__main__":
    main()

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

🚀 Полезные библиотеки Python

💾 PyWebIO

📌 Библиотека Python, для создания интерактивного интерфейса прямо в браузере без необходимости создания полноценного веб-приложения.

Она позволяет взаимодействовать с пользователями через текстовые вводы, формы и графические элементы.

Особенности:

- Быстрое создание интерактивного интерфейса.

- Не требует знаний HTML/CSS.

- Подходит для создания интерактивных скриптов и прототипов.

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install pywebio

📁 Документация

#библиотеки

📌 Подпишись Python_Scripts ❗️

📌 Скрипт автоматической рассылки сообщений и накрутки участников чатов в Telegram.

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: pyTelegramBotAPI, telethon, pandas
📂  База данных: sqlite3

📌 Скрипт помогающий оперировать множеством аккаунтов Telegram для выполнения определённых задач, таких как рассылка сообщений, накрутка участников чатов и постановка реакций, поддерживающий личные пространства для многопользовательского использования.

Программа состоит из двух элементов: консольного приложения и Telegram-бота, выступающего в роле удобного интерфейса редактирования рассылаемых сообщений.

📌 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

📌 Анализ баланса ордеров (Order Book Imbalance) на Binance.
Помогает трейдерам оценить давление покупателей или продавцов на рынке.👨‍💻

import requests

def get_order_book(symbol, limit=100):
    """
    Получает стакан ордеров для указанной торговой пары.
    """
    url = f"https://api.binance.com/api/v3/depth?symbol={symbol}&limit={limit}"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print(f"Ошибка получения стакана ордеров для {symbol}.")
        return None

def analyze_order_book(order_book):
    """
    Анализирует дисбаланс между заявками на покупку и продажу.
    """
    bids = order_book['bids']  # Покупки
    asks = order_book['asks']  # Продажи

    # Суммируем объемы заявок
    total_bid_volume = sum([float(bid[1]) for bid in bids])  # bid[1] = объем
    total_ask_volume = sum([float(ask[1]) for ask in asks])  # ask[1] = объем

    imbalance = (total_bid_volume - total_ask_volume) / (total_bid_volume + total_ask_volume) * 100

    return total_bid_volume, total_ask_volume, imbalance

def main():
    pair = input("Введите торговую пару (например, BTCUSDT): ").strip().upper()
    print(f"Получение стакана ордеров для {pair}...")
    order_book = get_order_book(pair)

    if order_book:
        bid_volume, ask_volume, imbalance = analyze_order_book(order_book)
        print(f"\nАнализ стакана для {pair}:")
        print(f"Общий объем покупок (bids): {bid_volume:.2f}")
        print(f"Общий объем продаж (asks): {ask_volume:.2f}")
        print(f"Дисбаланс: {imbalance:.2f}%")
        
        if imbalance > 10:
            print("Рынок перекуплен (давление покупателей).")
        elif imbalance < -10:
            print("Рынок перепродан (давление продавцов).")
        else:
            print("Рынок сбалансирован.")
    else:
        print("Не удалось получить данные стакана ордеров.")

if __name__ == "__main__":
    main()

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

🚀 Полезные библиотеки Python

💾 Selenium-wire

📌 Расширение для библиотеки Python - Selenium, которое добавляет возможность перехвата и модификации HTTP-запросов и ответов во время автоматизации браузера.

Особенности:

- Подходит для анализа сетевого трафика.

- Возможность модификации запросов перед отправкой.

- Совместимость с популярными веб-драйверами.

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install selenium-wire

📁 Документация

#библиотеки

📌 Подпишись Python_Scripts ❗️

📌 Скрипт парсер

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: pyrogram, bs4, requests, html5lib
📂  База данных: -

📌 Скрипт простой, мощный и универсальный Telegram бот для парсинга, разработанный для упрощения процесса извлечения данных с веб-сайтов.

Он имеет удобный интерфейс с меню и поддерживает широкий спектр опций извлечения данных, включая необработанный HTML, элементы HTML, абзацы, ссылки, аудио и видео.

📌 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

📌 Уровни поддержки и сопротивления для выбранного актива используя публичное API Bybit👨‍💻

import requests
import pandas as pd

# Константы
BASE_URL = "https://api.bybit.com/v5/market"
SYMBOL = "BTCUSDT"  # Торговая пара
CATEGORY = "spot"   # Тип рынка: spot, linear, inverse
KLINE_LIMIT = 200   # Количество свечей для анализа
KLINE_INTERVAL = "60"  # Интервал свечей: 1, 3, 5, 15, 60, D, W, M

def get_historical_data():
    """Получить исторические данные (Kline)"""
    url = f"{BASE_URL}/kline"
    params = {
        "category": CATEGORY,
        "symbol": SYMBOL,
        "interval": KLINE_INTERVAL,
        "limit": KLINE_LIMIT
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["result"]["list"]
    else:
        raise Exception(f"Ошибка получения данных Kline: {response.status_code}, {response.text}")

def get_current_ticker_data():
    """Получить текущие данные тикера"""
    url = f"{BASE_URL}/tickers"
    params = {
        "category": CATEGORY,
        "symbol": SYMBOL
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["result"]["list"][0]
    else:
        raise Exception(f"Ошибка получения данных тикера: {response.status_code}, {response.text}")

def calculate_support_resistance(klines):
    """Вычислить уровни поддержки и сопротивления"""
    data = [
        {"time": kline[0], "high": float(kline[2]), "low": float(kline[3])}
        for kline in klines
    ]
    df = pd.DataFrame(data)
    support_level = df["low"].min()   # Минимальная цена
    resistance_level = df["high"].max()  # Максимальная цена
    return support_level, resistance_level

def main():
    try:
        # Получение исторических данных
        klines = get_historical_data()
        # Расчет уровней поддержки и сопротивления
        support, resistance = calculate_support_resistance(klines)
        print(f"Уровень поддержки: {support}")
        print(f"Уровень сопротивления: {resistance}")
        # Получение текущих данных тикера
        ticker_data = get_current_ticker_data()
        print(f"Последняя цена: {ticker_data['lastPrice']}")
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

🚀 Полезные библиотеки Python

💾 PyWebDAV3

📌 Библиотека Python для взаимодействия с серверами WebDAV, что позволяет управлять файлами и папками на удалённых серверах через HTTP. WebDAV часто используется для облачного хранения, управления файлами на серверах и совместного использования данными.

Ключевые возможности:

1. Клиент WebDAV:

- Загрузка, скачивание, удаление файлов.

- Создание и удаление каталогов.

- Получение метаинформации о файлах (размер, дата изменения и т. д.).

2. Сервер WebDAV:

- Настройка собственного WebDAV-сервера для управления файлами.

3. Поддержка аутентификации:

- Поддержка HTTP Basic Auth для подключения к защищённым серверам.

4. Кроссплатформенность:

-Работает на всех платформах, где поддерживается Python.

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install PyWebDAV3

📁 Документация

#библиотеки

📌 Подпишись Python_Scripts ❗️

📌 Скрипт мониторинг YouTube каналов

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

📌 Скрипт Telegram бот который отслеживает каналы YouTube и отправляет мгновенные уведомления в группы Telegram при загрузке новых видео. Идеально подходит для менеджеров сообществ и создателей контента, которые хотят держать свою аудиторию в курсе событий.

📌 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

📌 Отслеживание резких изменений цены токена(price alert) используя публичное API Bybit👨‍💻

import requests
import time

# Константы
BASE_URL = "https://api.bybit.com/v5/market/tickers"
SYMBOL = "BTCUSDT"  # Торговая пара
CATEGORY = "spot"   # Тип рынка
CHECK_INTERVAL = 10  # Интервал проверки цены (в секундах)
THRESHOLD_PERCENT = 1  # Порог изменения цены (в процентах)

def get_current_price():
    """Получить текущую цену с API Bybit"""
    params = {
        "category": CATEGORY,
        "symbol": SYMBOL
    }
    response = requests.get(BASE_URL, params=params)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()["result"]["list"][0]
        return float(data["lastPrice"])
    else:
        raise Exception(f"Ошибка API: {response.status_code}, {response.text}")

def main():
    print(f"Начинаем отслеживать резкие изменения цены для {SYMBOL}...")
    previous_price = get_current_price()
    print(f"Начальная цена: {previous_price}\n")

    while True:
        try:
            current_price = get_current_price()
            price_change = ((current_price - previous_price) / previous_price) * 100

            # Если изменение цены превышает порог
            if abs(price_change) >= THRESHOLD_PERCENT:
                print(f"🔔 Резкое изменение цены!")
                print(f"Старая цена: {previous_price}, Новая цена: {current_price}")
                print(f"Изменение: {price_change:.2f}%\n")
                previous_price = current_price  # Обновляем предыдущую цену

            time.sleep(CHECK_INTERVAL)

        except Exception as e:
            print(f"Ошибка: {e}")
            time.sleep(CHECK_INTERVAL)

if __name__ == "__main__":
    main()

📌 Подпишись  Python_Scripts❗️

🚀 Полезные библиотеки Python

💾 WeasyPrint

📌 Библиотека Python, которая преобразует HTML и CSS в PDF-документы или изображения.

Позволяет создавать красивые отчёты, инвойсы, письма и другие документы, которые можно стилизовать с помощью стандартных веб-технологий.

Ключевые возможности:

1. Конвертация HTML и CSS в PDF:
Полная поддержка HTML5 и большинства CSS3 (включая шрифты, цвета, таблицы и многое другое).

2. Создание изображений:
Поддерживает экспорт документа в формате PNG.

3. Поддержка сложных макетов:
Работа с таблицами, вложенными элементами и несколькими страницами.

4. Поддержка Unicode и RTL-текста:
Работает с различными языками, включая те, которые читаются справа налево (например, арабский или иврит).

5. Интеграция с Python-программами:
Можно динамически генерировать PDF-документы из данных.

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install weasyprint

📁 Документация

#библиотеки

📌 Подпишись Python_Scripts ❗️