import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.probability import FreqDist

def text_summarizer(text, num_sentences=3):
    stop_words = set(stopwords.words("english"))
    words = word_tokenize(text.lower())
    freq = FreqDist(w for w in words if w.isalpha() and w not in stop_words)
    sentences = sent_tokenize(text)
    sentence_scores = {sent: sum(freq[word.lower()] for word in word_tokenize(sent) if word.lower() in freq)
                       for sent in sentences}
    top = sorted(sentence_scores, key=sentence_scores.get, reverse=True)[:num_sentences]
    return " ".join(top)

text = """…длинный текст…"""
print(text_summarizer(text, num_sentences=3))

🟢 Разбивает текст на предложения и слова
🟢 Убирает “стоп-слова” (например “and”, “the”, “is”)
🟢 Вычисляет частоты оставшихся слов
🟢 Оценивает предложения по сумме частот слов
🟢 Выбирает топ-N предложений как “резюме”

🟢 Поддержка Python 3;
🟢 Модули внутри: fileutils, asyncutils, iterutils, collectionsutils, importutils;
🟢 Хороший выбор, если ведется работа с автоматизацией, скриптами, небольшими веб-процессами и нужна “быстрая сборка” без создания собственной библиотеки с нуля.

pip install utilspie

🟢 Содержит папки с проектами вроде “note-take”, “image-viewer”, “moviepicker”, “chatbot-gui”, “file-explorer” и др.
🟢 Можно взять любой скрипт из коллекции, изучить, запустить, изменить под себя
🟢 Подходит для экспериментов: обучения, портфолио, мелких задач “сделай-сам”

🟢 Небольшой и простой API — легко встраивается в существующие приложения.
🟢 Высокая производительность для поиска по миллионам точек при ограниченных ресурсах.
🟢 Поддержка фильтрации по метаданным — можно искать ближайших соседей с учётом дополнительных условий.
🟢 Подходит для локальных и встраиваемых сценариев (desktop, edge, microservices) — минимальные требования к окружению.
🟢 Pythonic API — удобная сериализация/десериализация индексов для хранения и быстрой загрузки.

pip install annlite

python RepairCSV.py input_data.csv cleaned_data.csv

🟢 Устраняет часто встречающуюся проблему при импорте CSV-файлов с экранированными кавычками в SQLite или другие СУБД.
🟢 Автоматизирует “ручную чистку” файлов — экономится время.
🟢 Простой в использовании: минимум настроек, подходит “из коробки”.

🟢 Поддержка Python 3.x (версия 0.19.0 выпущена 28 августа 2025).
🟢 Стандартный API: позволяет запускать корутины, проверять флаги отмены, реализовывать тайм­ауты и безопасную отмену в многопоточном/асинхронном окружении.
🟢 Отличается минимальными зависимостями, что делает её подходящей для встроенных сервисов, автоматизации, скриптов с async logic.

pip install nonos  

python main.py "/Users/you/Downloads" "/Users/you/Archive"

🟢 Проверяет наличие новых файлов в папке-источнике
🟢 При обнаружении перемещает файл в папку-назначения
🟢 Можно адаптировать: фильтрация по расширениям, переименование, логирование

🟢 Поддержка Python 3.x, минимум кода (~5 кБ) — идеальна как шаблон или стартовая точка для разработки.
🟢 Отличный выбор, если хочешь быстро создать свою библиотеку, разобраться с публикацией на PyPI, либо использовать как основу.

pip install pylib25

python index.py path/to/your_file.py  

🟢 Если хочешь быстро понять чужой скрипт или проект — можно сразу получить обзор.
🟢 Хорошо подходит для автоматизации отчётов: например, “какие функции есть в файле?”, “есть ли классы?”, “какая длина?”.
🟢 Лёгкий и независимый инструмент — можно использовать как часть CI-процесса или собственного анализа.

🟢 Версия 0.2.4 (7 июля 2024), размер ~8 кБ — почти “шаблон”, но реально может пригодиться.
🟢 Подходит, если нужен лёгкий “инструментарий” в скрипте/мини-проекте без подгрузки громоздких библиотек.

pip install littleutils

python pdf_page_count.py /path/to/folder  

🟢 Полезно при работе с архивами PDF-документов: отчёты, книги, журналы — быстро узнать общий объём страниц.
🟢 Можно интегрировать в автоматизацию: например, если папка с проектом «PDF-отчётов» — запускаешь скрипт, получаешь статистику.
🟢 Лёгкий и ясный скрипт без сложной настройки.

🟢 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}"