✅ python-gsmmodem-2025

📱 Python 3.3+
💾 Модули: pyserial — всё взаимодействие с модемом идёт через последовательный порт. Зависящая утилита: GSMTerm (входит в пакет). 

📌 python-gsmmodem-2025 — форк классического python-gsmmodem, обновлённый под современные Python и с доработками под GSM-модемы типа SIM800. Предоставляет удобный API для отправки SMS, обработки входящих сообщений, USSD-запросов и звонков через GSM-модем. Это инструмент автo-автоматики для IoT-устройств, SMS-уведомлений или удалённого управления через GSM.

🔧 Код-пример использования:

from gsmmodem.modem import GsmModem

PORT = '/dev/ttyUSB0'
BAUDRATE = 115200
PIN = None  # если есть PIN-код SIMкарты

def handle_sms(sms):
    print(f"New SMS from {sms.number}: {sms.text}")

def main():
    modem = GsmModem(PORT, BAUDRATE, incomingCallCallback=None, smsReceivedCallback=handle_sms)
    modem.connect(PIN)
    modem.sendSms('<номер телефона>', 'Привет от python-gsmmodem-2025!')
    print("SMS отправлено, ждём входящие…")
    modem.run()

if __name__ == "__main__":
    main()

⚙️ Установка:

pip install python-gsmmodem-2025

#скрипты

🖥 Python_Scripts

✅ sync-gists — скрипт из репозитория “osteele/scripts”, написанный на Python и Bash, который автоматически синхронизирует локальные файлы-скрипты/заметки с GitHub Gists.

📱 Python 3.8+
💾 Модули: os, subprocess, возможно requests или gh для Gist API, плюс Bash для хука. (детали — на странице проекта)

📌 sync-gists — помогает держать репозитории заметок/скриптов в актуальном виде: когда ты правишь локальные файлы, скрипт автоматически или по команде пушит изменения в соответствующие GitHub Gists. Удобно, если используешь Gist как резервное хранилище быстро-доступного кода или заметок.

🔧 Код и использование (примерная логика):

#!/usr/bin/env bash
# bash wrapper + python

LOCAL_DIR="$HOME/gists"
GIST_API_TOKEN="your_token_here"

for file in "$LOCAL_DIR"/*; do
    # получить соответствующий gist ID из маппинга
    gist_id=$(basename "$file" .py)
    # проверка, есть ли изменения
    git diff --quiet "$file" || \
    curl -X POST -H "Authorization: token $GIST_API_TOKEN" \
         -d "{\"files\": {\"$(basename "$file")\":{\"content\":\"$(sed 's/\"/\\\"/g' "$file")\"}}}" \
         "https://api.github.com/gists/$gist_id"
done

*(Это адаптированный фрагмент, не точный код из репо, но отражает основную идею.)

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ PyPOTS

📌 PyPOTS — библиотека-toolbox для анализа и работы с частично наблюдаемыми временными рядами (partially-observed time series). То есть данные, где не все точки измерений есть, есть пропуски, нерегулярная выборка. Библиотека поддерживает методы заполнения пропусков (imputation), классификации, кластеризации и прогнозирования таких временных рядов.

📌 Особенности библиотеки:

🟠 Обработка нерегулярных временных рядов с отсутствующими наблюдениями (irregular, missing observations).
🟠 Несколько стратегий: как статистические, так и нейросетевые подходы.
🟠 Хорошо документирована, есть примеры использования, интерфейс сделан удобно для исследований и промышленного применения.
🟠 Учитываются производительность и масштабирование.

⚙️ Установка:

pip install pypots

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ data-validation-framework

📌 data-validation-framework — библиотека для создания рабочих процессов (workflows) валидации данных. Основана на Luigi: ты описываешь задачи, правила, и библиотека помогает запускать проверки данных, которые соответствуют этим правилам. Хорошо подходит для ETL-пайплайнов, где надо регулярно проверять, что новые данные удовлетворяют стандартам (например, диапазон, наличие колонок, типы данных и т.п.).

📌 Особенности библиотеки:

🟠 Требует Python >= 3.9.
🟠 Интеграция с Luigi — задачи валидации описываются в коде как Luigi-таски.
🟠 Спецификация + код проверки в одном месте — не нужно отдельно поддерживать документацию с правилами и код с проверками, они связаны.
🟠 Возвращает детализированные результаты валидации по строкам, колонкам — можно использовать в автоматизации и CI-сценариях.

⚙️ Установка:

pip install data-validation-framework

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ ComfyUI-to-Python-Extension

📱 Python 3.8+
ℹ️ Модули: зависит от ComfyUI (framework для визуальной сборки нейросетей и потоков); использует модули Python скриптов внутри ComfyUI, обработку JSON / API, стандартные библиотеки. Требуется, чтобы ComfyUI версии, использующей “workflow API”,

📌 ComfyUI-to-Python-Extension — утилита-скрипт, которая преобразовывает визуальные workflow-конфигурации, созданные через интерфейс ComfyUI, в исполняемый Python код. То есть ты строишь узлы и связи в ComfyUI через UI, а скрипт экспортирует это в .py: удобно для автоматизации генерации, запуска без UI, сохранения версий конфигураций. (GitHub репозиторий скрипта)

👨‍💻 Код и установка (обзор):

🟠 Клонируете репозиторий pydn/ComfyUI-to-Python-Extension с GitHub.
🟠 Устанавливаете зависимости, указанные в requirements.txt.
🟠 Запускаете ComfyUI, загружаешь workflow в UI, затем используете “Save As Script” / “Save (API Format)” → получаете JSON.
🟠 Потом запускаете скрипт вроде comfyui_to_python.py --input_file workflow.json --output_file my_workflow.py.

Подробная информация в репозитории скрипта.

📌 Что делает:

🟠 Преобразует визуальную конфигурацию узлов (Nodes / workflow) в Python код, что позволяет:
запускать workflow программно, без UI,
делать версии сценариев, ставить автоматические тесты / CI,
масштабировать или создавать батчи генерации, где UI был бы неудобен.
🟠 Позволяет адаптировать workflow-конфигурации, изменять параметры узлов, модифицировать и повторно использовать.

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ Effector

📌 Effector — библиотека, опубликованная на PyPI, предназначенная для региональных объяснений (regional feature effects) моделей интерпретируемого ML. Она помогает понять, как разные признаки влияют на прогноз модели не только в глобальном масштабе, но и в конкретных подпространствах (региональных субпространствах), что особенно важно, когда поведение модели неоднородно в зависимости от признаков.

📌 Особенности библиотеки:

🟠 Поддерживает глобальные методы объяснения (feature effect) и автоматически определяет региональные подпространства, где, по статистике, эффект признаков более однороден.
🟠 Интерфейс расширяемый — можно добавлять свои методы объяснения и определять регионы через логические правила.
🟠 Подходит как для табличных данных, так и для сложных ML-задач; позволяет визуализировать эффекты, сравнивать методы и отчётливо видеть, где признаки влияют по-разному.

⚙️ Установка:

pip install effector

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ jc — CLI-утилита и библиотека на Python

📱 Python 3.6+
ℹ️ Модули: внутри использует стандартные модули + пакеты парсеров; работает как командная строка, но также можно подключать как библиотеку из Python-кода.

📌 jc — инструмент, который принимает вывод популярных команд в терминале (например, dig, netstat, ls, ps и др.), преобразует его в структурированный формат (JSON, YAML или Python-словарь). Это полезно, когда скрипты хотят обработать такие данные дальше программно — делать фильтрацию, агрегацию и т.п.

👨‍💻 Код и установка:

# Установка
pip install jc

# Пример команд:
dig example.com | jc --dig
ls -la | jc --ls
# и т.д.

# Использование как библиотеки в Python:
from jc import parse
# parse.<имя парсера>(строка_вывода)

📌 Что делает:

Слушает вывод команд в консоли
Использует соответствующий парсер (например, --dig, --ls и др.)
Преобразует строковый вывод в JSON / YAML / Python-структуры
Упрощает автоматизацию и обработку командного вывода программно

Подробная информация в репозитории скрипта.

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ miniutils

📌 miniutils — компактная коллекция утилитарных функций и декораторов, которые облегчают повседневную разработку на Python. Отличается минимализмом и набором “простейших, но раздражающих” задач, которые обычно дублируешь в каждом проекте (например, кеш-свойства, “ленивая” вычисления, прогресс-бары, кольцевая зависимость, и др.).

📌 Особенности библиотеки:

🟠 Поддержка Python 3.8+.
🟠 Небольшой размер и лёгкость — нет тяжёлых зависимостей, всё утило-код.
🟠 Есть декоратор CachedProperty для свойств, вычисляемых один раз, прогресс-бары для итераций и параллельных задач, более интуитивные контракты.
🟠 Улучшает читабельность кода: меньше boilerplate-кода, меньше “скелета” вокруг мемоизации, прогресс-индикации и т.д.

⚙️ Установка:

pip install miniutils

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ Ai-Gist — скрипт / приложение для управления GitHub Gists через API, с помощью Python + FastAPI.

📱 Python 3.9+
💾 Модули: FastAPI, aiohttp или requests (для GitHub API), SQLite для локального хранилища, возможно uvicorn как ASGI-сервер.

📌 Ai-Gist — веб-приложение/утилита, которая позволяет создавать, обновлять и просматривать Gist'ы на GitHub, используя простой API и локальную базу данных SQLite. Есть возможность связать с LLM-моделями: давать команды вроде “сгенерируй Gist по этому тексту” или “обнови Gist, добавив этот код”. Удобно, если часто работаешь с Gist и хочешь автоматизацию управления сниппетами.

👨‍💻 Код и установка (пример/как начать):

git clone https://github.com/ruvnet/ai-gist
cd ai-gist
pip install aigist

# Пример использования внутри приложения
from aigist import GistManager

gm = GistManager(token="твой_GITHUB_TOKEN")
# Создать новый Gist
gm.create_gist(title="MySnippet", content="print('Hello World')", public=False)
# Обновить существующий
gm.update_gist(gist_id="ID_GIST", content="print('Изменённый код')")

Запуск сервера (FastAPI/uvicorn):

aigist
# или
uvicorn aigist.main:app --reload

📌 Что делает:

🟠 Управляет Gist'ами: создание, обновление, список
🟠 Сохраняет сведения локально в SQLite, чтобы помнить какие Gist'ы ты создавал/обновлял, может кэшировать или отображать историю изменений
🟠 Поддержка AI-интеграций: если у проекта есть API для LLM, можно давать естественные команды и они переводятся в операции над Gist'ами (создать, изменить)

📱 GitHub репозиторий скрипта.

#скрипты

🖥 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

✅ IncrementalBackup (rsync wrapper) — скрипт на Python для создания инкрементальных резервных копий с контролем числа сохранённых бэков.

📱 Python 3.6+
ℹ️ Модули: использует стандартные модули (os, subprocess, argparse, time) + утилиту rsync как внешнюю зависимость. Требуется, чтобы rsync был установлен на системе.

📌 IncrementalBackup — обёртка поверх rsync, упрощающая создание безопасных резервных копий. Позволяет указать несколько исходных директорий, исключения, лимит на количество копий (--keep). Если хранилище заполнится — старые копии удаляются или перераспределяются, чтобы освободить место. Полезно на серверах, домашнем NAS, или просто для автоматической безопасной архивации проектов.

👨‍💻 Код и использование:

# Пример запуска
python3 IncrementalBackup.py --src /data --dst /backup --keep 5 --exclude /data/temp

Пример внутренней логики:

import subprocess
import os
import time
from argparse import ArgumentParser

def run_backup(src_dirs, dst, keep, exclude=[]):
    # Проверки директорий
    for src in src_dirs:
        if not os.path.exists(src):
            raise ValueError(f"Source {src} не найден")
    if not os.path.exists(dst):
        os.makedirs(dst)
    # Формируем команду rsync с параметром --link-dest для инкрементальных бэков
    cmd = [
        "rsync", "-a", "--delete"
    ]
    # добавляем исключения
    for ex in exclude:
        cmd += ["--exclude", ex]
    # указываем link-dest как предыдущую резервную копию
    # создаём папку с датой или идентификатором
    backup_name = time.strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
    dst_path = os.path.join(dst, backup_name)
    prev_backup = os.path.join(dst, sorted(os.listdir(dst))[-1]) if keep and os.listdir(dst) else None
    if prev_backup:
        cmd += ["--link-dest="+prev_backup]
    cmd += src_dirs + [dst_path]
    subprocess.run(cmd)
    # Удаление старых бэков, если их больше чем keep
    backups = sorted(os.listdir(dst))
    if len(backups) > keep:
        for old in backups[:-keep]:
            old_path = os.path.join(dst, old)
            # удаляем старую папку
            subprocess.run(["rm", "-rf", old_path])

if __name__ == "__main__":
    parser = ArgumentParser()
    parser.add_argument("--src", nargs="+", required=True, help="Пути исходных директорий")
    parser.add_argument("--dst", required=True, help="Директория назначения")
    parser.add_argument("--keep", type=int, default=3, help="Сколько копий хранить")
    parser.add_argument("--exclude", nargs="*", default=[], help="Что исключать")
    args = parser.parse_args()
    run_backup(args.src, args.dst, args.keep, args.exclude)

📌 Что делает:

Проверяет, существуют ли исходные и целевые директории.
Поддерживает несколько исходных путей и исключения.
Создаёт новую резервную копию с таймстампом.
Использует rsync --link-dest для инкрементальности: файлы, которые не изменились, не дублируются (сохраняются через hard link).
Удаляет старые копии, когда их становится больше, чем заданно в --keep.
Ссылка на репозиторий: Andreas-Menzel/IncrementalBackup на GitHub.

📱 Ссылка на репозиторий: GitHub.

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезная библиотека Python

✅ ne2001

📌 ne2001 — Python-реализация модели NE2001 Кордеса-Лацио (Cordes-Lazio) для оценки электронной плотности в межзвёздной среде Млечного Пути. Используется в астрофизике: при работе с пульсарами, радиосигналами, для оценки задержки (dispersion), рассеяния (scattering) и других эффектов при прохождении радиоволн сквозь межзвёздную плазму. (PyPI — ne2001)

📌 Особенности библиотеки:

🟠 Полностью в Python, BSD-лицензия, без сложной компиляции.
🟠 Модель близка к оригинальному Fortran-коду, но адаптирована под современные вычисления, с деталями, которыми Fortran-версия может не обладать.
🟠 Позволяет вычислять “dispersion measure” и “scattering measure” вдоль заданных направлений по координатам галактической системы.
🟠 Есть командная строка + возможность использовать как библиотеку внутри кода.

⚙️ Установка:

pip install ne2001

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 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

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ unique-uncertainty

📌 unique-uncertainty — библиотека на PyPI для оценки и количественной характеристики неопределённости (uncertainty quantification, UQ) в прогнозах моделей машинного обучения. Не зависит от конкретного ML-фреймворка, оценивает, сравнивает методы UQ, строит визуализации и отчёты, чтобы понять, насколько надёжны прогнозы модели.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Работает с Python 3.8-3.12.1 и выше.
🟢 Не требует, чтобы ты переписывал модель — достаточно передать данные: признаки, прогнозы модели и, по необходимости, распределения вероятностей или отклонения, и библиотека оценит неопределённость.
🟢 Поддержка нескольких метрик оценки неопределенности, визуализации (графики, диаграммы) для сравнения между методами.
🟢 Lightweight — нет тяжёлых зависимостей на тренировку моделей, только на ввод-вывод и визуализацию/аналитику.

⚙️ Установка:

pip install unique-uncertainty

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ IPinfo CLI Lookup — скрипт на Python для быстрого получения информации об IP-адресе или домене прямо из терминала.

📱 Python 3.8+
ℹ️ Модули: requests, argparse

📌 IPinfo CLI Lookup — лёгкий скрипт, который использует API сервиса ipinfo.io для получения данных об IP: страна, город, провайдер, ASN, координаты. Удобно для сетевых инженеров, пентестеров и просто при отладке.

👨‍💻 Код:

import requests
import argparse

def get_ip_info(ip):
    url = f"https://ipinfo.io/{ip}/json"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        for k, v in data.items():
            print(f"{k}: {v}")
    else:
        print("Ошибка запроса")

if name == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="IPinfo Lookup Script")
    parser.add_argument("ip", help="IP или домен для проверки")
    args = parser.parse_args()
    get_ip_info(args.ip)

📌 Что делает:

🟠 Отправляет запрос к ipinfo.io
🟠 Получает базовые данные о местоположении, ASN и провайдере
🟠 Красиво выводит результат в консоль

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ datedelta

📌 datedelta — расширение стандартного datetime.timedelta, которое умеет работать с годами и месяцами, учитывая особенности Григорианского календаря: високосные года, разное число дней в месяцах и т.д. Полезно, когда нужно не просто прибавить “X дней”, а “X месяцев” или “X лет”, и нужно, чтобы дата была корректной.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Поддержка Python >= 3.6, <4.0.
🟢 Можно создавать объекты datedelta с параметрами years, months, days, вычитание — тоже работает.
🟢 Учитывает “неоднозначные” случаи, например, 29 февраля и месяцы с разным числом дней.
🟢 Небольшой вес, минимальные зависимости — библиотека просто надстройка над стандартным datetime.

⚙️ Установка:

pip install datedelta

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ github-utility

📱 Python 3.6+
ℹ️ Модули: requests (для API-запросов), argparse (для CLI-аргументов), os, logging. Скрипт в составе пакета github-utility на PyPI.

📌 github-utility — утилита-набор функций + CLI-обёртка, которая упрощает работу с GitHub API: получать инфу о пользователях, репозиториях, создавать issue’ы прямо из командной строки или скриптов. Отлично подходит, когда нужно автоматизировать рабочий процесс, быстро подсветить ошибку или интегрировать с CI.

👨‍💻 Пример использования:

# Установка
pip install github-utility

# CLI примеры:
export GITHUB_ACCESS_TOKEN="токен"

# Получить информацию о пользователе
github-utility get-user --username someuser

# Создать issue в репозитории
github-utility create-issue --owner ownername --repo reponame --title "Test issue" --body "Описание issue"

Фрагменты кода внутри скрипта:

import requests
import argparse
import os

def get_user(token, username):
    headers = {"Authorization": f"token {token}"}
    resp = requests.get(f"https://api.github.com/users/{username}", headers=headers)
    return resp.json()

def create_issue(token, owner, repo, title, body):
    headers = {"Authorization": f"token {token}"}
    data = {"title": title, "body": body}
    resp = requests.post(f"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/issues", headers=headers, json=data)
    return resp.json()

🔗 Репозиторий / исходники на PyPI; исходники находятся там же.

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ SAPPL

📌 SAPPL (Simple Audio Pre-Processing Library) — удобный комплекс утилит для предобработки аудио, особенно при создании датасетов для задач глубинного обучения: классификации речи, звуков, извлечения признаков. Меньше boilerplate-кода, легче начать работу с аудио.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Поддержка основных задач аудио-преобработки: загрузка аудио файлов, трансформации, возможно нормализация, извлечение фич (спектральные, мел-фильтры и др.) — всё, чтобы быстро подготовить данные под ML.
🟢 Минимум настроек — “работает из коробки” для простых сценариев.
🟢 Хорошо документирована, подходит как для экспериментов, так и для производственного использования, если не требуются экстремальные скорости или супер-оптимизации.

⚙️ Установка:

pip install sappl

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ AutoWiFiCheck

📱 Python 3.7+
ℹ️ Модули: subprocess, time, platform, возможно os — внешний вызов системных команд (ping, nmcli, netsh и т.д.).

📌 AutoWiFiCheck — скрипт, который следит за состоянием подключения к WiFi или интернету и автоматически переподключается или выполняет уведомление, если связь пропала. Полезен для ноутбуков, Raspberry Pi, серверов в нестабильной сети.

👨‍💻 Код (пример реализации):

import subprocess
import time
import platform

def is_connected(host="8.8.8.8", count=1, timeout=1):
    param = "-n" if platform.system().lower() == "windows" else "-c"
    cmd = ["ping", param, str(count), "-W", str(timeout), host]
    result = subprocess.run(cmd, stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)
    return result.returncode == 0

def reconnect_wifi(interface_name=None):
    system = platform.system().lower()
    try:
        if system == "linux":
            # пример для NetworkManager
            subprocess.run(["nmcli", "networking", "off"], check=True)
            time.sleep(1)
            subprocess.run(["nmcli", "networking", "on"], check=True)
        elif system == "windows":
            # отключить / включить адаптер
            subprocess.run(["netsh", "interface", "set", "interface", interface_name, "disable"], check=True)
            time.sleep(1)
            subprocess.run(["netsh", "interface", "set", "interface", interface_name, "enable"], check=True)
        else:
            print("OS не поддерживается для авто-переподключения")
    except Exception as e:
        print("Ошибка при переподключении:", e)

def watch_loop(interval=10, interface=None):
    while True:
        if is_connected():
            print("Связь OK")
        else:
            print("Связь пропала — переподключаем...")
            reconnect_wifi(interface)
        time.sleep(interval)

if __name__ == "__main__":
    # Можно передать название интерфейса через аргументы
    watch_loop(interval=15, interface="Wi-Fi")

📌 Что делает:

🟠 Периодически пингует внешний хост (по умолчанию 8.8.8.8)
🟠 Если пинг не проходит — считает, что связь потеряна
🟠 Пытается переподключить сеть, в зависимости от ОС
🟠 Логирует состояние в консоль

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ invisible-watermark

📌 invisible-watermark — библиотека + CLI-инструмент для внедрения “невидимых водяных знаков” в изображения. Позволяет скрыто маркировать картинки (blink watermark / цифровой водяной знак), без зависимости от оригинала изображения: подпись остаётся в нём и может быть обнаружена позже.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Не требует оригинального изображения (standalone watermarking) — можно встраивать метку даже если нет “эталона”.
🟢 Работает как библиотека и как командная строка (CLI-инструмент) — удобно использовать в пайплайнах или скриптах для обработки изображений.
🟢 Поддерживает разные алгоритмы внедрения водяных знаков, устойчивые к некоторым трансформациям (сжатие, изменение оттенков).
🟢 Лёгкая зависимостями — типичный стек: PIL/Pillow или аналогичные библиотеки обработки изображений.

⚙️ Установка:

pip install invisible-watermark

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts