🟠Проверяет состояние заданной службы (через psutil.win_service_get)
🟠Если служба не работает — делает попытку перезапуска через sc start
🟠Логирует результат: статус до/после
🟠Можно указать таймаут между проверками и автоматический перезапуск — минималистично и эффективно (stackoverflow.com, gist.github.com)

python service_watchdog.py --service "Spooler" --interval 30

import psutil, subprocess, time, argparse

def check_service(name):
    try:
        svc = psutil.win_service_get(name).as_dict()
        return svc.get('status') == 'running'
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при проверке службы {name}: {e}")
        return False

def restart_service(name):
    print(f"Попытка перезапуска службы: {name}")
    subprocess.run(['sc', 'start', name], shell=True)

def main(service, interval):
    while True:
        running = check_service(service)
        print(f"[{time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] {service} is {'running' if running else 'NOT running'}")
        if not running:
            restart_service(service)
            time.sleep(5)
            print(f"Снова проверяю...")
            time.sleep(interval)
        else:
            time.sleep(interval)

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser("Windows Service Watchdog")
    parser.add_argument("--service", required=True, help="Name of the Windows service")
    parser.add_argument("--interval", type=int, default=60, help="Check interval in seconds")
    args = parser.parse_args()
    main(args.service, args.interval)

pip install psutil

# Упрощённый псевдокод
from wbmdownloader import WaybackDownloader

down = WaybackDownloader(
    url="http://example.com",
    output_folder="output/example.com",
    from_date="200703",
    to_date="200704",
    threads=8
)
down.run()

🟢 Получает список снимков сайта на web.archive.org за указанный диапазон дат.
🟢 Скачивает файлы (HTML, изображения, CSS, JS и другие ресурсы) с параллельными потоками (--threads параметр) для ускорения.
🟢 Сохраняет файлы в структуре: output/{домен}/{дата}/{файлы} — удобно навигировать по временам.
🟢 Поддерживает фильтрацию (например, только HTML), проверку наличия файлов чтобы не перекачивать заново, логирование и рестарт.

🟠Поддержка Docker, Vagrant, Podman, EC2 и других драйверов
🟠Интеграция с Ansible, Testinfra, Goss
🟠Автоматические проверки, линтинг и CI
🟠Подходит для TDD в инфраструктуре

🟠Ищет все файлы .pdf в указанной директории
🟠Объединяет их в порядке сортировки по имени в единственный PDF
🟠Сохраняет итоговое объединение в указанное имя файла
🟠Полезен для сбора статей, отчетов, документов или презентаций

python pdf_merger.py --input-dir ./pdfs --output merged_all.pdf

import os
import argparse
from PyPDF2 import PdfMerger

def merge_pdfs(input_dir, output_file):
    merger = PdfMerger()
    pdf_files = sorted([
        f for f in os.listdir(input_dir)
        if f.lower().endswith('.pdf')
    ])
    for pdf in pdf_files:
        path = os.path.join(input_dir, pdf)
        merger.append(path)
        print(f"✅ Appended: {pdf}")
    merger.write(output_file)
    merger.close()
    print(f"📄 Merged into: {output_file}")

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Bulk PDF Merger")
    parser.add_argument('--input-dir', required=True, help='Папка с PDF')
    parser.add_argument('--output', required=True, help='Имя итогового PDF')
    args = parser.parse_args()
    merge_pdfs(args.input_dir, args.output)

pip install PyPDF2

🟠Компиляция серии отчетов или документов в единый PDF-файл
🟠Автоматизация сборки документации
🟠Удобное решение для подготовки больших PDF из множества файлов

🟢 Совместима с Python 3.
🟢 Размер пакета небольшой (~2.5 MB для версии 1.1.20) — удобно для лёгких сервисов без тяжёлого фреймворка.
🟢 Может служить быстрым решением для создания API-слоя над вашим кодом: внутри проекта, автоматизации, MVP или в скрипте, где нужен “REST интерфейс” без развёртывания полноценного фреймворка.
🟢 Хороший выбор, если хотите написать свой скрипт-сервис, малую веб-службу или внутренняя утилита с доступом по HTTP.

pip install lesserapi

# Импортируется интерфейс конвертера
from py2jn import convert

# Конвертировать скрипт в ноутбук
convert(
    input_path="script.py",
    output_path="script_converted.ipynb",
    split_markers=True
)

🟢 Читает Python-скрипт (.py)
🟢 Находит многострочные строки (тройные кавычки) и превращает их в Markdown-ячейки
🟢 Остальной код разбивает и вставляет как код-ячейки
🟢 Сохраняет конечный файл .ipynb, который сразу можно открыть в Jupyter / Colab
🟢 Упрощает превращение рабочих скриптов в учебные ноутбуки или демонстрации

🟢 Поддержка Python 3.8+.
🟢 Обеспечивает простой API: Dobot(ip="…", port=…), методы Connect(), Move(), SetIO().
🟢 Малознакомая — шанс внедрить под задачи автоматизации физического устройства без сложной установки.
🟢 Особо полезна, если работаешь с робототехникой, автоматикой, DIY-проектами с ардуино/роборуками.

pip install DobotTCP

from reconic import Reconic

r = Reconic(network="192.168.1.0/24")
hosts = r.discover()
r.scan_ports(hosts, ports=[22,80,443])
r.save("netmap.json")

🟢 Обнаруживает живые устройства в указанной подсети
🟢 Выполняет порт-сканирование для заданного списка портов (по умолчанию часто используемых)
🟢 Составляет структурированный результат (например, JSON или CSV)
🟢 Позволяет быстро получить “карту” сети и вести инвентаризацию устройств
🟢 Упрощает стартовую фазу автоматизации безопасности или сетевого аудита

🟠 Unified InferenceData: Структурированный способ организации posteriors, предсказаний, наблюдений и логов в одном объекте.
🟠 Расширенные визуализации: traceplots, diagnostics (R-hat, ESS), posterior_predictive checks через Matplotlib и Bokeh.
🟠 Интеграция с популярными инструментами: поддержка PyMC, Pyro, Stan и xarray.
🟠 Поддержка аналитики Bayes-моделей: summarization, posterior checks, model comparison и diagnostics удобны и понятны.
🟠 Открытый проект, активно развивается, лицензия Apache 2.0.

pip install arviz

🧑‍💻 Пример использования:

import arviz as az
import pymc as pm

with pm.Model() as model:
    α = pm.Normal("α", 0, 1)
    β = pm.Normal("β", 0, 1)
    σ = pm.HalfNormal("σ", 1)
    μ = α + β * pm.Data("x", [1,2,3,4,5])
    y = pm.Normal("y", μ, σ, observed=[1.2,1.9,2.8,4.1,4.9])
    idata = pm.sample(return_inferencedata=True)

# Cводка результатов
print(az.summary(idata, var_names=["α", "β", "σ"]))

# Трассировка параметров и автокорреляции
az.plot_trace(idata, var_names=["α", "β"])

from pentestgpt import PentestGPT

tool = PentestGPT(target="https://example.com")
tool.brainstorm()
tool.run_scan()
tool.discuss_results()

🟢 Позволяет подключить LLM (ChatGPT API) и автоматизировать работу по разведке / анализа уязвимостей
🟢 Интерактивный режим: “brainstorm”, “discuss”, “run_scan” и т.д.
🟢 Помогает связать результаты инструментов с логикой LLM
🟢 Подходит для тех, кто хочет сделать часть пентеста “умнее”, а не только вручную

🟢 Поддержка Windows GUI API: работает с Win32, UI Automation и UWP-приложениями.
🟢 Эмуляция действий пользователя — клики, ввод текста, навигация, получение текста элементов.
🟢 Не требует сложной настройки: работает “из коробки” на Windows.
🟢 Полезна для тестирования программ, автоматизации рутины, создания ботов и утилит.
🟢 Поддержка Python 3.6+ и открытый исходный код.

pip install pywinauto

# Примерный вызов (адаптирован)
from daily import file_organizer

file_organizer.run(src="/Users/user/Downloads", mode="by_extension")

🟢 В комплекте: скрипт «FileOrganizer» — перемещает файлы по расширениям. (пример из списка)
🟢 Скрипты для отправки писем, переименования, скачивания, обработки изображений, работы с PDF и т.д.
🟢 Модули организованы как «выбери нужный скрипт → настрой → запусти».
🟢 Хорошее стартовое решение, если хочешь не писать с нуля, а подправить готовый.

🟢 Поддержка Python 3.x — версия 1.0.1, загружена 25 июня 2025 года.
🟢 Минимум зависимостей — почти “чистый” Python, облегчает внедрение в проекты.
🟢 Декоратор @hybridmethod позволяет методу работать как на экземпляре класса, так и как асинхронная версия при необходимости — удобно для библиотек, которые хотят поддерживать оба режима. (описание в docs пакета)
🟢 Подходит для проектов, где часть кода асинхронная (async/await), часть синхронная, и хочется единый API без “два метода”: sync и async.

pip install hybridmethod

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