📍 Скрипт парсер YouTube

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: google-api-python-client
📂  База данных: -

🚀 Скрипт для массового сбора данных с YouTube через официальный API v3. Читает ключевые слова из Google Sheets, собирает информацию о видео и сохраняет результаты обратно в Google Sheets и локальный CSV-файл.

Ключевые особенности:

- Ротация API-ключей: Автоматически переключается между несколькими API-ключами при исчерпании квоты одного из них.

- Сохранение состояния: Скрипт запоминает, на каком ключевом слове остановился, и при перезапуске продолжает с того же места.

- Кэширование запросов: Повторные запросы с одинаковыми параметрами берутся из локального кэша, экономя драгоценные единицы квоты API.

- Отказоустойчивость: Встроены механизмы повторных попыток (retry) при сетевых сбоях и ошибках API.

- Пакетная запись: Результаты сохраняются порциями (батчами), чтобы не потерять данные при внезапном сбое.

- Интеграция с Google Sheets: Удобное управление входными данными и просмотр результатов прямо в таблице.

- Гибкая конфигурация: Все параметры (ключи, ID таблиц, настройки поиска) вынесены в .env файл.

Спроектирован для длительной работы и устойчивости к ошибкам.

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#youtube

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍Локальный ARP-сканер и детектор подозрительной активности в сети📱

📍Где применимо?

✔ Проверка, кто подключен к Wi-Fi
✔ Поиск "левых" устройств в сети
✔ Детектирование ARP-spoofing / MITM
✔ Базовая защита домашней или офисной сети

from scapy.all import ARP, Ether, srp
import time

def scan(ip_range="192.168.1.0/24"):
    print(f"📡 Сканирование сети {ip_range}...")
    arp = ARP(pdst=ip_range)
    ether = Ether(dst="ff:ff:ff:ff:ff:ff")
    packet = ether / arp

    result = srp(packet, timeout=3, verbose=0)[0]

    devices = []
    for sent, received in result:
        devices.append({'ip': received.psrc, 'mac': received.hwsrc})

    return devices

def print_devices(devices):
    print("💻 Обнаруженные устройства:")
    for d in devices:
        print(f"{d['ip']}  ➜  {d['mac']}")

def detect_spoof(devices):
    macs = {}
    for dev in devices:
        if dev['mac'] in macs:
            print("⚠️ Возможный ARP-спуфинг!")
            print(f"IP-адреса {macs[dev['mac']]} и {dev['ip']} имеют одинаковый MAC: {dev['mac']}")
        else:
            macs[dev['mac']] = dev['ip']

if __name__ == "__main__":
    while True:
        devs = scan()
        print_devices(devs)
        detect_spoof(devs)
        print("⏳ Следующий цикл через 30 секунд...\n")
        time.sleep(30)

📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Скрипт юрист

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: python-telegram-bot, openai, pypdf2
📂  База данных: sqlite3

🚀 Скрипт Telegram бот профессиональный ИИ-специалист по юридическим вопросам Российской Федерации.

Возможности:

❓ Ответы на юридические вопросы через Perplexity API
📄 Анализ документов через ChatGPT 4o-mini
✏️ Редактирование документов через ChatGPT 4o-mini
🔒 Ограничения: 10 запросов в день на пользователя для каждого типа
📊 Логирование всех действий пользователей

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍Автоанализ видео с охранной камеры — обнаружение движения с уведомлением📱

📍Где применимо?

✔ Охрана дома / офиса / склада
✔ Автоматическая фиксация активности
✔ Мини система видеонаблюдения без интернета
✔ Анализ записей на потом

import cv2
import time
import os

VIDEO_SOURCE = 0  # 0 = вебкамера, или URL/IP камеры, или путь к видеофайлу
SAVE_DIR = "motion_frames"
os.makedirs(SAVE_DIR, exist_ok=True)

cap = cv2.VideoCapture(VIDEO_SOURCE)
_, prev_frame = cap.read()
prev_frame = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
prev_frame = cv2.GaussianBlur(prev_frame, (21, 21), 0)

frame_id = 0

print("📹 Запущен анализ. Ctrl+C для остановки.")

try:
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)

        diff = cv2.absdiff(prev_frame, gray)
        thresh = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
        motion_percent = (cv2.countNonZero(thresh) / thresh.size) * 100

        if motion_percent > 1.0:
            filename = f"{SAVE_DIR}/motion_{frame_id}.jpg"
            cv2.imwrite(filename, frame)
            print(f"📸 Движение! Сохранил кадр: {filename}")

        prev_frame = gray
        frame_id += 1
        time.sleep(0.2)
except KeyboardInterrupt:
    print("🛑 Остановлено пользователем.")
finally:
    cap.release()

📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 Скрипт мониторинг статуса web-сайтов

💻  ЯП:  Python 3.11+🐍
💾  Модули: python-telegram-bot, requests, pyopenssl
📂  База данных: -

🚀 Скрипт система мониторинга на основе GitHub Actions, которая проверяет ваши веб-сайты ежечасно и оповещает вас через Telegram, если что-то выходит из строя.

Включает отслеживание срока действия SSL, статистику времени безотказной работы и интерактивные отчеты о состоянии.

📍 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📍 Подпишись 📱 Python_Scripts❗️❗❗

📍 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