🔥 Полезные библиотеки Python

✅ cupy

📌 cupy — это высокопроизводительная библиотека для численных вычислений, совместимая с API NumPy, но оптимизированная для работы на GPU (CUDA и AMD ROCm). Она позволяет ускорить операции над массивами в десятки раз без изменения привычного синтаксиса NumPy, идеально подходит для ML, научных вычислений и обработки больших данных.

📌 Особенности библиотеки:

🟠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..

⚙️ Установка:

pip install cupy

📌 Почему стоит выбрать 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.

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ HyperNetX

📌 HyperNetX (HNX) — библиотека для моделирования и анализа гиперграфов (graphs, где ребра могут соединять более двух вершин), с поддержкой визуализации и метаданных. Подходит, если работаешь с сетями сложных связей: суперсетями, множественными связями, структурами данных, где “обычный граф” — слишком упрощённо.

📌 Особенности библиотеки:

🟠 Поддержка гиперграфов с метаданными на узлах, гиперрёбрах и даже на “инцидентных парах” (node-hyperedge pairings).
🟠 Есть визуализация через Matplotlib + виджеты для Jupyter, что удобно исследовать структуру гиперграфа визуально.
🟠 Подходит для исследовательских задач, где связи сложные: например, биоинформатика, сети взаимодействий, связи в сложных социальных сетях, где проще выразить групповые связи, чем простые пары.

⚙️ Установка:

pip install hypernetx

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

🔥 AutoPilot (stream.py) — скрипт-утилита, которая позволяет запускать «хабы» автоматизации через Streamlit-интерфейс. Это удобный лайф-хак — собрать несколько мелких автоматизационных скриптов в одну визуальную панель и запускать их из браузера.

📱 Python 3.8+
💾 Модули: streamlit, pyperclip, requests, yt_dlp, Pillow, opencv-python и др. — зависимости указаны в requirements.txt репо.

📌 AutoPilot / stream.py — простой подход к объединению и запуску автоматических задач: downloader'ы, QR-генераторы, клипборд-менеджеры, resource-мониторы — всё можно запускать через Streamlit-кнопки. Хорошо подходит для тех, кому лень открывать терминал и хотят интерфейс для своих скриптов.

👨‍💻 Пример использования (адаптация):

import streamlit as st
import pyperclip
import requests
from yt_dlp import YoutubeDL

st.title("AutoPilot Hub")

if st.button("YouTube Download"):
    url = st.text_input("YouTube URL")
    if url:
        with YoutubeDL({}) as ydl:
            info = ydl.download([url])
        st.write("Download complete")

if st.button("Copy Snippet"):
    snippet = st.text_area("Snippet text")
    if snippet:
        pyperclip.copy(snippet)
        st.write("Copied to clipboard")

if st.button("Fetch RSS News"):
    feed_url = st.text_input("RSS feed URL")
    if feed_url:
        resp = requests.get(feed_url)
        st.write(resp.text[:500])  # первые 500 символов

Репозиторий: AutoPilot / stream.py

#скрипты

🖥 Python_Scripts