🎤 Потоковое распознавание речи в реальном времени

RealtimeSTT – это Python-библиотека для потокового распознавания речи с микрофона или аудиопотока. Идеально подходит для голосовых ассистентов, транскрипции и интерактивных приложений.

🔴 Ключевая функция:
Мгновенная обработка аудиопотока с минимальной задержкой, поддержка нескольких движков распознавания, включая Whisper и Vosk.

Установка библиотеки:

pip install realtimestt

Пример использования:

from realtimestt import SpeechToText

stt = SpeechToText(engine="whisper")  
for text in stt.stream_from_microphone():  
    print("Распознано:", text)

💻 GitHub

💦 Главный плюс:
Гибкость интеграции с разными движками STT и минимальные задержки – ваш голос превращается в текст практически мгновенно.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🥷 Инструмент для поиска аккаунтов по username

Maigret – это OSINT-инструмент, который помогает находить аккаунты пользователей по нику на сотнях сайтов, соцсетей и форумов.

⭕️ Ключевая функция:
Автоматический сбор данных о профилях пользователя в интернете по заданному username.

Установка библиотеки:

pip install maigret

Пример использования:

maigret john_doe --site twitter github --timeout 10

💻 GitHub

✅ Главный плюс:
Поддержка 700+ сайтов, гибкая настройка запросов и возможность сохранения результатов в удобном формате (JSON, HTML, CSV).

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🌟Первая строка кода import os загружает весь модуль os как объект.

Это полезно, потому что сразу видно, откуда берется функция, и это помогает избежать конфликтов имен.

🌟Вторая строка from os import * импортирует все функции и переменные из модуля os прямо в текущее пространство, но это может вызвать проблемы с именами, если есть одинаковые названия функций.

Кроме того, становится менее понятно, откуда взята функция.

🔥Поэтому лучше использовать import os — так стиль кода становится более ясным и безопасным.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

😊 Преобразование PDF, Word и Excel в Markdown

MarkItDown – это инструмент, который позволяет преобразовывать различные файлы, такие как PowerPoint, PDF, Word, Excel и другие, в формат Markdown.

⏺Эта функция позволяет легко и быстро превращать файлы в удобный для анализа формат.

Поддерживаемые форматы:

🟢PDF (.pdf)
🟢PowerPoint (.pptx)
🟢Word (.docx)
🟢Excel (.xlsx)
🟢Изображения (метаданные EXIF и технологии распознавания текста, OCR)
🟢Аудиофайлы (метаданные EXIF и транскрипция речи)
🟢HTML (включая специальную обработку для Википедии)
🟢Другие текстовые форматы (csv, json, xml и др.)

Установка библиотеки:

pip install markitdown

💻 GitHub

📌 Библиотека MarkItDown особенно полезна для анализа текстов внутри файлов.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

📆 Мониторинг системных ресурсов

Библиотека psutil (process and system utilities) — это кроссплатформенный инструмент для мониторинга системных ресурсов и управления процессами в Python.

➕Она предоставляет простой интерфейс для получения информации о CPU, памяти, дисках, сети и запущенных процессах.

Некоторые полезные функции:

➖Мониторинг использования CPU
psutil.cpu_percent()

➖Информация о дисковом пространстве
psutil.disk_usage('/')

➖Информация об ОЗУ
psutil.virtual_memory()

➖Данные о сетевой активности
psutil.net_io_counters()

➖Управление процессами
psutil.process_iter()

Установка библиотеки:

pip install psutil

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🖥️ httpdbg – отладка HTTP-запросов в Python

httpdbg – это инструмент для отладки HTTP-запросов в Python. Он перехватывает и логирует все исходящие запросы, помогая быстро находить ошибки в работе с API.

➡️ Ключевая функция:
Позволяет в реальном времени видеть все HTTP-запросы, включая URL, заголовки и тело, без модификации кода.

Установка библиотеки:

pip install httpdbg

Пример использования:

import httpdbg  
import requests  

with httpdbg.init() as records:  
    requests.get("https://api.example.com/data")  

for record in records:  
    print(record)  # вывод деталей запроса

💻 GitHub

✅ Главный плюс:
Автоматизирует отладку HTTP-взаимодействий, экономя время на ручном анализе запросов. Отлично подходит для тестирования API и веб-скрапинга!

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🔹Как удалить файлы из индекса Git, если забыли добавить их в .gitignore

Если вы случайно закоммитили файлы (например, логи, кэш или конфиги), а потом добавили их в .gitignore, Git всё равно продолжит их отслеживать. Вот как это исправить:

Команда для удаления из индекса

git rm -r --cached myFolderName  # перестаём отслеживать папку/файл
git add .                       # обновляем индекс
git commit -m "Прекратил отслеживание myFolderName"


💡 Совет: После этого можно запушить изменения, но будьте осторожны, если работаете в команде – удалённые файлы пропадут у других после git pull.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🔋 Radon – анализ сложности Python-кода

Radon – это инструмент для статического анализа Python-кода, который вычисляет метрики сложности, такие как цикломатическая сложность и индекс поддерживаемости.

🔤 Основная задача:
Автоматически оценивать сложность кода и выявлять потенциально проблемные участки.

Установка библиотеки:

pip install radon

Пример использования:

# Анализ цикломатической функции
from radon.complexity import cc_visit

code = """
def example(x):
    if x > 0:
        return x + 1
    else:
        return x - 1
"""

result = cc_visit(code)
print(result)  # Выводит метрики сложности

💻 GitHub

⏯ Главный плюс:
Radon помогает поддерживать чистый и читаемый код, автоматизируя анализ сложности и интеграцию в CI/CD.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🔤 Задумаемся

Не, это не про меня 🍺

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🚦 Python-Statemachine — машина состояний для Python

Эта библиотека помогает удобно управлять переходами между разными состояниями в программе. Например, как светофор меняет цвета: «зелёный → жёлтый → красный».

‼️ Зачем нужна?
Чтобы избежать хаоса в коде, когда у вас много условий типа «если состояние X, то сделать Y». Вместо этого вы описываете логику переходов один раз — и библиотека сама следит за правильностью.

Установка библиотеки:

pip install python-statemachine

Пример (как сделать светофор):

from statemachine import StateMachine, State

class TrafficLight(StateMachine):
    green = State('Зелёный', initial=True)  # Начинаем с зелёного
    yellow = State('Жёлтый')
    red = State('Красный')

    switch = (
        green.to(yellow)  # Зелёный → Жёлтый
        | yellow.to(red)  # Жёлтый → Красный
        | red.to(green)   # Красный → Зелёный
    )

light = TrafficLight()
light.switch()  # Меняем состояние
print(light.current_state)  # Теперь "Жёлтый"

💻 GitHub

📌 Почему это удобно?
Всё наглядно: состояния и переходы видны сразу, а не спрятаны в куче if-else. Подходит для любых процессов, где есть чёткие этапы — от игр до бизнес-логики.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code