✅ Directory Backup Scheduler — скрипт, который автоматически создаёт резервные копии указанной папки с отметкой даты и времени, может запускаться по расписанию (через cron или schedule). Идеально для защиты данных без лишних телодвижений.

📱 Python 3.8+
💾 Модули: shutil, os, argparse, datetime, (опционально) schedule

📌 Возможности скрипта:

🟠Копирует содержимое папки source в архивную папку destination/YYYY-MM-DD_HHMMSS/
🟠Автоматически создаёт имя папки с таймстампом
🟠Можно запускать вручную или по расписанию (например, ежедневно)
🟠Простой, надёжный, без лишних зависимостей — идеально для резервной заботы

👨‍💻 Пример использования (CLI):

python backup_scheduler.py --src /home/user/docs --dst /home/user/backups --schedule 24

👨‍💻 Код скрипта (backup_scheduler.py):

import os
import shutil
import argparse
from datetime import datetime
import time

def backup(src, dst):
    timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H%M%S")
    backup_path = os.path.join(dst, timestamp)
    os.makedirs(backup_path, exist_ok=True)
    for root, dirs, files in os.walk(src):
        rel = os.path.relpath(root, src)
        dest_dir = os.path.join(backup_path, rel)
        os.makedirs(dest_dir, exist_ok=True)
        for file in files:
            shutil.copy2(os.path.join(root, file), os.path.join(dest_dir, file))
    print(f"✅ Backup created at: {backup_path}")

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser("Directory Backup Scheduler")
    parser.add_argument("--src", required=True, help="Source directory to backup")
    parser.add_argument("--dst", required=True, help="Destination directory for backups")
    parser.add_argument("--schedule", type=int, help="Interval in hours between backups")
    args = parser.parse_args()

    if args.schedule:
        while True:
            backup(args.src, args.dst)
            time.sleep(args.schedule * 3600)
    else:
        backup(args.src, args.dst)

if __name__ == "__main__":
    main()

⚙️ Установка зависимостей:
Только стандартные модули Python — работает сразу, без pip.

#скрипты

🖥 Python_Scripts

⚡️ Собрали для наших подписчиков ТОП курсы за 2025 от Skillbox, GeekBrains, Skillfactory

😎 4.5 ТБ материалов из лучших онлайн-школ

|- - 📂 Книги и курсы — 952ГБ
|
|- - 📂 Python — 428ГБ
|
|- - 📂 Хакинг & ИБ — 573ГБ
|
|- - 📂 Linux & Bash — 652ГБ
|
|- - 📂 Работа IT — 356ГБ
|
|- - 📂 Архив — 1526ГБ

Все бесплатно ❤️

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ Flask-Obscure

📌 Flask-Obscure — расширение для Flask, которое маскирует последовательные числовые ID в URL и автоматически декодирует их обратно в функции. Это помогает скрывать настоящую структуру идентификаторов пользователей, заказов и т.п., чтобы затруднить аналитику злоумышленникам, не раскрывая внутреннюю логику.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Поддерживает разные схемы шифрования: num, hex, b32, b64 и tame (особый base32-вариант без гласных).
🟢 При генерации URL через flask.url_for, автоматически превращает числовые ID в “замаскированную” форму, а при маршрутизации — обратно декодирует.
🟢 Интеграция с Jinja2: фильтры доступны в шаблонах — можно прямо выводить “обфусцированные” ID.
🟢 Использует 32-битное “соль” (salt), которую можно задать вручную или через конфигурацию Flask (OBSCURE_SALT) для уникального преобразования.

⚙️ Установка:

pip install Flask-Obscure

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ soundpython

📌 soundpython — библиотека для простой и удобной аудиообработки: загрузка, конвертация, редактирование, объединение, нормализация и работа с метаданными аудиофайлов.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Поддержка многочисленных аудиоформатов (MP3, WAV, OGG, FLAC).
🟢 Возможность простой работы со стерео и моно-аудио: разделение/объединение каналов, извлечение частей по времени, кроссфейды, объединение аудио.
🟢 Автоматическая нормализация громкости и управление метаданными.
🟢 Лёгковесная и высокоуровневая — можно быстро встроить в скрипты, утилиты, обработку больших коллекций аудио.

⚙️ Установка:

pip install soundpython

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ img2singlePDF — скрипт на Python для конвертации папки с изображениями в один PDF-документ

📱 Python 3.x

📌 Скрипт берёт все изображения (.jpg, .png и др.) из указанной папки. Использует библиотеку img2pdf для объединения изображений в один PDF-файл. Генерирует итоговый PDF — удобно, если нужно собрать книгу из скринов, фото, страниц или презентаций.

📌 Фичи:

🟢 Быстрое создание PDF из коллекции изображений.
🟢 Удобно для архивации фото-альбомов, сканов, слайдов, проектов.
🟢 Лёгкий скрипт — минимум зависимостей, работает из коробки.

🔗 Репозиторий GitHub

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ pycopy

📌 pycopy — минималистичная библиотека и CLI-инструмент для синхронизации директорий — копирует файлы из папки A в папку B, поддерживая удаление нерелевантных файлов.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Поддержка Python 3, свежий релиз 2025.7.5.
🟢 Простой API: pycopy.sync("dir1", "dir2", do_delete=True) — всё, что нужно.
🟢 CLI-инструмент: можно установить через pipx и запускать как команду pycopy.
🟢 Минимальные зависимости, лёгкий размер — удобно для скриптов и автоматизаций.

⚙️ Установка:

pip install pycopy

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

💬 Google Image Downloader — скрипт, который скачивает изображения по запросу с Google и сохраняет их в папку.

📱 Python 3.8+
💾 Модули: requests, bs4 (BeautifulSoup), os

📌 Google Image Downloader — простой скрипт, который принимает ключевое слово, делает запрос к Google Images, парсит src у тегов <img> и скачивает изображения по этим ссылкам. Отличный вариант для массового создания датасетов или сбора изображений для анализа.

👨‍💻 Код:

import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def download_google_images(query, folder="images", limit=10):
    os.makedirs(folder, exist_ok=True)
    url = "https://www.google.com/search"
    params = {"q": query, "tbm": "isch"}
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    resp = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
    imgs = soup.find_all("img")[:limit]

    for i, img in enumerate(imgs, 1):
        src = img.get("src")
        if not src:
            continue
        img_data = requests.get(src).content
        path = os.path.join(folder, f"{query.replace(' ', '_')}_{i}.jpg")
        with open(path, "wb") as f:
            f.write(img_data)
        print(f"✅ Скачал: {path}")

if __name__ == "__main__":
    download_google_images("cats", limit=5)

📌 Скрипт:

🟠 Делает GET-запрос к Google Images с указанным ключевым словом
🟠 Парсит HTML через BeautifulSoup, берёт src первых <img>
🟠 Скачивает картинки по ссылке и сохраняет их в папку images

#скрипты
🖥 Python_Scripts

🔥 Beachpatrol

📱 Python 3.8+
💾💾 Модули: установлены через npm, но для автоматизации используются скрипты на Python + Playwright — подробности в репозитории.

📌 Beachpatrol — CLI-утилита, превращающая ваш браузер в автоматизируемый интерфейс: запускает Chromium или Firefox, управляя ими через Playwright-скрипты. Можно автоматизировать повседневные задачи — заполнение форм, скачивание файлов, навигацию по сайтам — всё без покидания привычного браузера.

📌 Особенности скрипта:

🟠 Запускает браузер (Chromium/Firefox) с возможностью управления по API Playwright — выполняет любые действия, как если бы вы делали их вручную, но автоматически.
🟠 Работает с профилями и инкогнито режимом (--profile, --incognito) — удобно для тестирования и изолированного использования.
🟠 Поддерживает запуск готовых сценариев: помещаете .js или .py скрипты в commands, и обрабатываете их через beachmsg <script-name>.
🟠 Можно интегрировать с GUI-расширением — сразу запускать сценарии из браузера одним кликом, с подсветкой текущих команд и hotkeys.

⚙️ Установка:

git clone https://github.com/sebastiancarlos/beachpatrol
cd beachpatrol
npm install
make

Запускается командой beachpatrol, работает как обычный браузер — можно добавить --profile <name> или --incognito.

🔢 Документация

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ NApy

📌 NApy — это высокопроизводительная библиотека для статистического анализа больших и разнотипных данных с пропущенными значениями. Она использует ускорение на основе Numba и C++ с OpenMP, позволяя выполнять статистические расчеты масштабно и быстро — особенно полезно для интерактивного анализа в условиях ограниченных ресурсов.

📌 Особенности библиотеки:

🟢Оптимизированные статистические тесты с параллелизацией на уровне C++/OpenMP для больших наборов данных
🟢Автоматическая обработка гетерогенных столбцов и пропущенных значений
🟢Работа в интерактивных приложениях и потоках — моментальные результаты без задержек
🟢Превосходит по скорости и потреблению памяти аналоги на чистом Python

⚙️ Установка:

pip install napy

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ CompressImages.py — скрипт для пакетной обработки изображений: сжатия и изменения размера

📱 Python 3.x
ℹ️ Модули: PIL (Pillow), os, sys, argparse — используется для обработки изображения и работы с файловой системой.

📌 CompressImages.py — утилита, которую запускаешь в папке с изображениями (или указываешь исходную папку), скрипт изменяет размер изображений до заданных лимитов (максимальная ширина/высота), сжимает качество (JPEG или др.), переименовывает по шаблону, и сохраняет в output-папку. Полезно, когда надо оптимизировать папки с фотографиями, иконками, медиа-контентом.

👨‍💻 Пример кода (адаптация из CompressImages.py):

import os
import sys
from PIL import Image
from argparse import ArgumentParser

def process_images(input_dir, output_dir, max_width, max_height, quality=70, rename_template=None):
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    count = 0
    for fname in os.listdir(input_dir):
        if fname.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
            path = os.path.join(input_dir, fname)
            img = Image.open(path)
            # изменение размера с сохранением пропорций
            img.thumbnail((max_width, max_height))
            base_name, ext = os.path.splitext(fname)
            if rename_template:
                out_name = rename_template.replace("{count}", str(count)) + ext
            else:
                out_name = fname
            out_path = os.path.join(output_dir, out_name)
            img.save(out_path, quality=quality)
            print(f"Saved: {out_path}")
            count += 1

def main():
    parser = ArgumentParser()
    parser.add_argument("input_dir")
    parser.add_argument("output_dir")
    parser.add_argument("--max_width", type=int, default=800)
    parser.add_argument("--max_height", type=int, default=600)
    parser.add_argument("--quality", type=int, default=70)
    parser.add_argument("--rename", help="template, e.g. img_{count}")
    args = parser.parse_args()
    process_images(args.input_dir, args.output_dir, args.max_width, args.max_height, args.quality, args.rename)

if name == "__main__":
    main()

📌 Что делает:

🟢 Идёт по всем изображениям в папке с разрешениями .jpg, .jpeg, .png
🟢 Изменяет их размер до заданных максимальных ширины/высоты, сохраняя пропорции
🟢 Сжимает качество (для JPG например), чтобы уменьшить размер файлов
🟢 Опционально переименовывает файлы по шаблону с номером
🟢 Сохраняет всё в выходную папку, чтобы не перезаписывать оригиналы

🔗 Репозиторий/исходник

#скрипты

🖥 Python_Scripts