📍 Скрипт временные почты

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

🚀 Скрипт Telegram-бот для создания временных email адресов на основе Mail.gw API.

Возможности:

Для пользователей:

- Создание временных email адресов через Mail.gw API

- Просмотр входящих сообщений в реальном времени

- Удаление активных email адресов

- Поддержка многоязычности (русский и английский)

- Интуитивный интерфейс с reply-клавиатурами

Для администраторов:

- Админ-панель для управления - ботом

- Детальная статистика использования

- Массовая рассылка сообщений пользователям

- Система блокировки (бан) пользователей

- Отслеживание активности и метрик

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍Генерация мелодии из текста — "Озвучь свою фразу"
Превращает любую строку текста в уникальную музыкальную мелодию📱

📍Где применимо?

✔ Генерация музыкальных "отпечатков" текстов, имён, дат
✔ Саунд-дизайн: уникальные музыкальные подписи
✔ Озвучка паролей / ключей как мелодии
✔ Обратный пароль — только ты знаешь, какая фраза звучит как 🎶

from mingus.containers import Note, Bar
from mingus.midi import fluidsynth
import random
import string

# Укажи путь к .sf2-файлу с инструментом (скачать: e.g. FluidR3_GM.sf2)
fluidsynth.init("example.sf2")

alphabet = string.ascii_lowercase
notes = ['C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'A', 'B']

def text_to_melody(text):
    bar = Bar()
    for char in text.lower():
        if char in alphabet:
            idx = alphabet.index(char)
            note = notes[idx % len(notes)]
            octave = 4 + (idx // len(notes))
            duration = random.choice([4, 8, 16])
            bar.place_notes(f"{note}-{octave}", duration)
    return bar

# Пример использования
text = input("🎵 Введи текст: ")
melody = text_to_melody(text)
fluidsynth.play_Bar(melody)

📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Скрипт для загрузки видео из социальных сетей

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: aiogram, aiohttp
📂  База данных: mongoDB

🚀 Скрипт бот Telegram, который позволяет вам легко загружать и делиться видео из популярных социальных сетей. Просто отправьте ссылку и получите свое видео мгновенно!

🎬 Поддерживаемые платформы:

- Instagram - Ролики и посты
- TikTok - Все видео
- YouTube - Видео и шортс
- Facebook - Видео и ролики
- Twitter/X — Видео и GIF-файлы
- Pinterest - Видео пины

✨ Особенности:

- Простота использования — просто отправьте ссылку и получите свое видео!

- Быстрая загрузка — видео доставляются за считанные секунды

- Различные форматы — получайте видео как в виде воспроизводимых сообщений, так и в виде загружаемых файлов.

- Инструменты администратора — отслеживание статистики, генерация купонов и рассылка сообщений

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍Автоопределение тематики и автокатегоризация файлов по содержимому📱

📍Где применимо?

✔ Быстро разложить старые папки по тематикам
✔ Навести порядок в загрузках, архивах, проектах
✔ Автокатегоризация документов без ручной сортировки
✔ Интеграция в системные утилиты, локальных ассистентов, GUI-оболочки

import os
import shutil
import pdfplumber
import docx
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

FOLDER = "docs_to_sort"
CATEGORIES = 5  # число категорий

def extract_text(filepath):
    if filepath.endswith(".pdf"):
        try:
            with pdfplumber.open(filepath) as pdf:
                return "\n".join(p.extract_text() or "" for p in pdf.pages)
        except:
            return ""
    elif filepath.endswith(".docx"):
        try:
            doc = docx.Document(filepath)
            return "\n".join(p.text for p in doc.paragraphs)
        except:
            return ""
    elif filepath.endswith(".txt") or filepath.endswith(".md") or filepath.endswith(".py"):
        try:
            with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
                return f.read()
        except:
            return ""
    return ""

files = [os.path.join(FOLDER, f) for f in os.listdir(FOLDER)]
texts = [extract_text(f) for f in files]

# Векторизация и кластеризация
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words="english", max_features=500)
X = vectorizer.fit_transform(texts)
model = KMeans(n_clusters=CATEGORIES)
labels = model.fit_predict(X)

# Распределение файлов по папкам
for i, file in enumerate(files):
    label_folder = os.path.join(FOLDER, f"category_{labels[i]}")
    os.makedirs(label_folder, exist_ok=True)
    shutil.move(file, os.path.join(label_folder, os.path.basename(file)))
    print(f"📁 {file} → {label_folder}/")

print("✅ Категоризация завершена.")

📱 Python_Scripts❗️❗❗

👩‍💻 Полезные библиотеки Python

pyrsistent

📌 pyrsistent — это библиотека для работы с неизменяемыми (immutable) структурами данных в функциональном стиле.

🔢 Особенности:
Все структуры данных защищены от изменений
Поддерживает списки, словари, множества, деревья и пр.

📂 Установка:

pip install pyrsistent

📁 Документация

#библиотеки

📱 Python_Scripts

🖥 Скрипт — мониторинг дискового пространства и ресурсов сервера

💻 ЯП: Python 3.10+
💾 Модули: psutil, python-telegram-bot
🖥 База данных: —

🚀 Мини-утилита для регулярной (cron / GitHub Actions) проверки свободного места на выбранном разделе, нагрузки CPU и RAM.
При превышении порогов мгновенно уведомляет в Telegram-чат, а также (при суточном запуске) отправляет сводный отчёт о состоянии сервера.

Особенности:
⭐️Кросс-платформенный psutil
⭐️Конфигурация полностью через переменные окружения — никаких файлов с секретами.
⭐️Лаконичное сообщение с эмодзи-метками для наглядности.
⭐️Не требует постоянного процесса — достаточно периодического вызова.

⚙️ Переменные окружения
TG_TOKEN — токен бота,
TG_CHAT_ID — ID получателя,
THRESHOLD_MB — минимально допустимый запас диска (МБ).

Код:

#!/usr/bin/env python3
import os, psutil
from datetime import datetime
from telegram import Bot

bot = Bot(os.getenv("TG_TOKEN"))
cid = os.getenv("TG_CHAT_ID")
mnt = os.getenv("MOUNTPOINT", "/")
thr = int(os.getenv("THRESHOLD_MB", "1024"))

u = psutil.disk_usage(mnt)          # свободное место
free = u.free // 2**20              # MB

if free < thr:                      # оповещение при нехватке
    bot.send_message(cid, f"⚠️ {mnt}: {free} MB (<{thr})")

mem = psutil.virtual_memory()       # RAM
cpu = psutil.cpu_percent(1)         # CPU
now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")

bot.send_message(                   # ежедневный отчёт
    cid,
    f"📊 {now}\nCPU: {cpu:.1f}%\nRAM: {mem.percent:.1f}%\n{mnt} free: {free} MB",
    disable_web_page_preview=True,
)

🌐 Скрипт — скачивание видео с YouTube

💻 ЯП: Python 3.10+
💾 Модули: pytubefix (pytube не всегда корректно скачивает видео)

🚀 Утилита позволяет в одном запуске скачать одно или несколько YouTube-видео по списку URL, введённых через запятую. Все скачанные файлы сохраняются в указанную папку.

📌 Особенности:
⭐️ Поддержка множественных ссылок — достаточно ввести URL1,URL2,…
⭐️ Использование pytubefix для стабильной работы с текущим YouTube API
⭐️ Автоматический выбор первого доступного потока и вывод статуса загрузки
⭐️ Простая настройка пути сохранения

⚙️ Параметры:
– output_path — путь для сохранения (по умолчанию ./)

📱 Python_Scripts

🪙 Скрипт для получения цены криптовалюты через CoinGecko API

📱 Python 3.10+
💾 Модули: requests

🚀 Утилита запрашивает текущую цену указанной криптовалюты (coin_id) в USD через публичный API CoinGecko и выводит результат в консоль.

📌 Особенности:
✅ Простая функция get_price_from_coingecko(coin_id) — достаточно передать идентификатор монеты (bitcoin, ethereum и т. д.)
✅ Обработка ошибок HTTP (raise_for_status) и таймаут запроса (timeout=5)
✅ Проверка наличия данных в ответе и информативный ValueError при отсутствии полей
✅ Легко расширить под другие валюты и форматы вывода

⚙️ Параметры:
🟣 coin_id — идентификатор криптовалюты для запроса (строка)

🖥 Python_Scripts

💰Пишем скрипт для расчёта сложных процентов

📱 Python: 3.10+
💾 Модули: не требуются

🚀 Скрипт последовательно запрашивает у пользователя:
🟠срок накоплений в годах
🟠начальную сумму на счёте
🟠ежемесячный взнос
🟠годовую процентную ставку (в процентах)

и выдаёт итоговую сумму с учётом сложных процентов и регулярных взносов.

Код максимально понятный:

print('Сколько лет вы планируете копить?')
years = int(input('Введите число лет: '))

print('Сколько денег уже на счёте?')
principal = float(input('Введите текущую сумму: '))

print('Какой ежемесячный взнос вы планируете?')
monthly = float(input('Введите сумму взноса: '))

print('Какую годовую процентную ставку вы ожидаете (в процентах, например 4 для 4%)?')
interest = float(input('Введите ставку в процентах: ')) / 100

annual_invest = monthly * 12
final_amount = principal

for _ in range(years):
    final_amount = (final_amount + annual_invest) * (1 + interest)

print(f'Через {years} лет на вашем счёте будет: {final_amount:.2f}')

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ DeOldify

📌 Библиотека Python на основе нейросетей, которая позволяет раскрашивать старые фотографии и видео, а также улучшать их качество.
Она использует глубокие генеративные сети (GAN) и обучена на огромных датасетах реальных изображений.

📌 Особенности:
🟠 AI-алгоритмы раскрашивают изображения и видео с высокой точностью.
🟠 Работает без ручной разметки – полностью автоматическая обработка.
🟠 Поддержка видео – можно восстановить старые фильмы.
🟠 Подходит для архивных, семейных и исторических фотографий.

⚙️ Установка:

git clone https://github.com/jantic/DeOldify.git
cd DeOldify
pip install -r requirements.txt

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

🔥 Профилирование скорости любой функции

📱 Python: 3.6+
💾 Модули: time

🚀 Что делает скрипт:
🟠Замеряет время выполнения функции в секундах
🟠Удобно для оценки производительности и сравнения разных реализаций

Код:

import time

def benchmark(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.perf_counter()
        print(f"{func.__name__} took {end - start:.5f} seconds")
        return result
    return wrapper

@benchmark
def slow_function():
    time.sleep(1)

slow_function()

🖥 Python_Scripts

🌐 Скрипт для скачивания плейлиста с YouTube

💻 ЯП: Python 3.7+
💾 Зависимости:
– subprocess (встроенный модуль Python)
– yt-dlp (pip install yt-dlp)

📌 Утилита позволяет за один запуск скачать все видео в максимальном качестве из YouTube-плейлиста по введённой ссылке. Все файлы сохраняются в папку videos.

📌 Особенности:
⭐️ Поддержка загрузки полных плейлистов — достаточно ввести URL плейлиста.
⭐️ Автоматическое создание папки videos, если она отсутствует.
⭐️ Автоматический выбор лучшего доступного потока (видео + аудио).
⭐️ Объединение в единый MP4-файл через параметр --merge-output-format mp4.
⭐️ Отображение прогресса загрузки в реальном времени.
⭐️ Обработка ошибок с понятным выводом в случае неудачи.

⚙️ Параметры:
🟠output_dir — директория для сохранения (по умолчанию ./videos)
🟠output_template — шаблон имени файла (%(title)s.%(ext)s)
🟠-f bv*+ba/best — выбор формата (видео + аудио лучшего качества)

📱 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ PyFlow

📌 Библиотека Python , позволяющая создавать программы с помощью графического интерфейса, используя нодовую систему. Это отличное решение для визуального программирования, автоматизации процессов и интеграции в игровые движки или инженерные симуляции.

📌 Особенности:
🟠Создание алгоритмов без кода
🟠Для игр, автоматизации и симуляций
🟠Интерактивный интерфейс для логики
🟠Альтернатива Blueprint на Python

⚙️ Установка:

pip install PyFlow

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

🌐 Скрипт парсер и загрузчик TikTok

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: flask, bs4, cloudscraper, httpx

🚀 Скрипт, позволяющий автоматически извлекать и загружать видео из TikTok по ссылке. Работает без авторизации, поддерживает обход защиты, автоматическое извлечение метаданных и сохранение контента.

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ Angr

📌 Библиотека Python, для бинарного анализа, предназначенная для исследования исполняемых файлов, поиска уязвимостей и обратного инжиниринга. Она объединяет статический и динамический анализ, а также символическое исполнение, что позволяет "проследить" поведение программы по её исходному бинарному коду.

📌 Особенности:
🟠 Мощь для исследователей безопасности: Angr позволяет автоматически анализировать сложные бинарные файлы, что помогает обнаруживать эксплойты и уязвимости.
🟠 Символическое исполнение: Инструмент позволяет генерировать тестовые входы для проверки различных путей выполнения.
🟠 Широкое сообщество: Активно используется в академических исследованиях и профессиональном реверс-инжиниринге, постоянно обновляется и расширяется.

⚙️ Установка:

pip install angr

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

📄 Datatable

📌 Библиотека Python для выполнения эффективной многопоточной обработки данных, поддерживает наборы данных, которые не помещаются в памяти, отличается высокой производительностью.

📌 Ключевые возможности:
🟠Быстрый импорт и экспорт CSV, TSV, Parquet, ORC.
🟠Оптимизированная многопоточная и векторизованная обработка.
🟠Ленивые вычисления и потоковая обработка («out-of-core»).
🟠Поддержка категориальных и сложных типов данных (структуры, JSON).
🟠Удобные операции фильтрации, группировки и агрегации по ключам.
🟠Прямая конвертация в numpy и pandas DataFrame.
🟠Возможность работы с данными, превышающими объём ОЗУ (memory-mapping).

⚙️ Установка:

pip install datatable

🔢Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts