‍🤖 ACI.dev — Унифицированный доступ AI-агентов к 600+ инструментам

ACI (Agent Capability Interface) — это открытая платформа, которая позволяет AI-агентам подключаться к более чем 600 внешним инструментам и API, используя единую инфраструктуру доступа. Система включает поддержку многоарендной архитектуры (multi-tenant), гибкие разрешения и несколько режимов вызова — как через MCP-сервер, так и напрямую через SDK.

🎯 Цель проекта — предоставить ИИ-доступ к реальным действиям в цифровой среде: от отправки писем и управления календарём до взаимодействия с CRM, базами данных, DevOps-инструментами и даже пользовательскими функциями.

🧩 Основные возможности:

- 🔌 600+ готовых интеграций
Поддержка популярных платформ: Notion, Slack, Google Calendar, GitHub, Discord, Twilio, PostgreSQL и многих других.

- 🔐 Разграничение доступа и безопасность
Поддержка granular-permissions, токенов доступа, ролей, и подписанных вызовов с проверкой подлинности.

- 🧠 Интеграция с AI-агентами
Разработано для работы с open-source AI-платформами, включая AutoGen, CrewAI, LangGraph, OpenDevin, Devika и т.д.

- 🛠️ Два способа использования
1. MCP Server — единая точка входа, через которую агент может выполнять действия.
2. ACI SDK — локальное подключение и вызов возможностей напрямую из кода.

- 🌐 Webhooks и Plugin support
Поддержка обратных вызовов и подключения как внешнего плагина к другим системам (например, для LLM-агентов).

ACI — это своего рода "операционная система" для ИИ-агентов, позволяющая им действовать в реальном мире с контролем, безопасностью и масштабируемостью.

🔗 Полезные ссылки:
- GitHub (https://github.com/aipotheosis-labs/aci)
- Документация (https://docs.aci.dev/)

@Python_Community_ru

🪬 Boto3 — мост между Python и AWS. Эта официальная Python-библиотека предоставляет удобный интерфейс для взаимодействия с сервисами AWS — от простых операций с S3 до управления кластерами EC2.

После недавнего прекращения поддержки Python 3.8 проект сосредоточился на современных версиях языка. Особенность Boto3 в двухуровневой архитектуре: низкоуровневые клиенты для точного контроля и ресурсные объекты для упрощённого синтаксиса. Документация от AWS включает примеры для всех основных сервисов, что делает интеграцию почти безболезненной.

🤖 GitHub (https://github.com/boto/boto3)



@Python_Community_ru

🧠 Как клонировать голос с помощью Open Source (Coqui TTS)

Хочешь, чтобы ИИ говорил твоим голосом? Без подписок, платных API и ограничений? Вот подробная инструкция, как клонировать свой голос с нуля с помощью open-source инструментов:

🔧 Установка


sudo apt install ffmpeg
pip install TTS soundfile torchaudio gradio

git clone https://github.com/coqui-ai/TTS.git
cd TTS
pip install -e .

🎙️ 1. Подготовка записи голоса

Тебе нужен файл .wav:
- продолжительность: от 1 минуты
- формат: моно, 16 кГц, 16-bit

Пример конвертации:

ffmpeg -i input.mp3 -ac 1 -ar 16000 output.wav


🧬 2. Генерация эмбеддинга твоего голоса


from TTS.tts.configs.xtts_config import XttsConfig
from TTS.tts.models.xtts import Xtts

config = XttsConfig()
model = Xtts.init_from_config(config)
model.load_checkpoint("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2")

voice_sample = "your_voice.wav"
speaker_embedding = model.get_speaker_embedding(voice_sample)

📤 3. Генерация речи с твоим голосом


text = "Привет! Я теперь могу говорить твоим голосом."
wav = model.tts(text, speaker_embedding=speaker_embedding)
model.save_wav(wav, "output.wav")


💻 4. (Опционально) Интерфейс с Gradio


import gradio as gr

def speak(text):
wav = model.tts(text, speaker_embedding=speaker_embedding)
path = "generated.wav"
model.save_wav(wav, path)
return path

gr.Interface(fn=speak, inputs=gr.Textbox(), outputs=gr.Audio()).launch()


✅ Быстрый способ (через CLI)


tts --model_name "tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2" \
--text "Привет, мир!" \
--speaker_wav path/to/your.wav \
--out_path output.wav


⚠️ Важно


- 💻 Работает на CPU, но лучше с GPU.
- 🌐 Поддерживает русский язык.



@Python_Community_ru

‍🖥 Как масштабировать Python Task Queue — подробный гайд

Когда ваше Python-приложение начинает активно использовать фоновые задачи (email-уведомления, видеообработка, интеграции и т.д.), быстро возникает проблема: очередь задач растёт, задержка увеличивается, пользователи начинают ощущать тормоза.
В статье разбирается, как это решать грамотно, автоматически и эффективно.

🎯 Основные проблемы:
• Даже при низком CPU задачи могут выполняться с задержкой
• Очередь может казаться «тихой», но задачи копятся
• Масштабирование вручную по метрикам CPU/памяти — неэффективно
• Часто “один жирный воркер” не решает проблему — надо менять подход

⚙️ Как масштабировать: пошагово

1) 🔌 Выбор брокера сообщений

• Redis — прост в настройке, отлично работает с Celery и RQ
• RabbitMQ — надёжнее (повторы, подтверждения), подходит для критичных задач

2) ⚙️ Настройка воркеров

• *Вертикальное масштабирование*
— больше процессов внутри одного воркера (в Celery можно concurrency)
• *Горизонтальное масштабирование*
— запуск множества воркеров на разных инстансах, читающих из одной очереди
— универсальное и гибкое решение

3) 📈 Авто-скейлинг по latency, а не CPU

• Частая ошибка: масштабировать по CPU
• Правильный подход: масштабировать по времени ожидания задач в очереди
• Judoscale позволяет автоматизировать масштабирование именно по queue latency
• При росте задержки запускаются новые воркеры, при снижении — отключаются

4) 🧠 Fan-Out: разбивай большие задачи

Вместо:
Одна задача: обработать 10 000 пользователей

Правильно:
10 000 задач: по одной на каждого пользователя

Преимущества:
• Параллельность
• Надёжность (ошибки локализуются)
• Легче масштабировать обработку

📊 Результаты после внедрения:
• Время ожидания задач сократилось с 25 минут до 30 секунд
• Масштабирование стало динамичным
• Инфраструктура стала дешевле — меньше простаивающих воркеров

✅ Рекомендации:
• Используй Redis или RabbitMQ в зависимости от требований
• Отдавай предпочтение горизонтальному масштабированию
• Следи за latency, а не за CPU
• Используй Judoscale для авто-масштабирования
• Применяй fan-out для повышения надёжности и скорости

🖥 Ссылка на статью (https://judoscale.com/blog/scaling-python-task-queues)



@Python_Community_ru

‍🖥 PyRoki — модульный инструмент для оптимизации кинематики роботов

На GitHub и в preprint на arXiv появилась новая работа от исследователей из Berkeley — PyRoki (Python Robot Kinematics Toolkit). Это мощный, гибкий и кроссплатформенный инструмент на Python для задач оптимизации в робототехнике.

🔧 Что такое PyRoki?

PyRoki — это:

- 📦 Модульная архитектура
Разделение переменных оптимизации и функций стоимости (costs) позволяет комбинировать задачи IK, планирования траектории, ретаргетинга и многое другое — без повторения кода.

- ⚙️ Дифференцируемая кинематика
Поддержка URDF-моделей, автоматическое создание collision-примитивов (например, капсул), работа с NumPy и JAX.

- 🚀 Поддержка CPU, GPU и TPU
Высокая производительность и масштабируемость на любых вычислительных устройствах.

- 🧠 Оптимизация на многообразиях (Lie-группы)
Встроенный алгоритм Levenberg–Marquardt даёт устойчивую и быструю сходимость даже для сложных конфигураций.

📊 Результаты

- Быстрее cuRobo на 1.4–1.7x при решении задач IK в батче.
- Более точные результаты при меньших вычислительных затратах.
- Интерактивный визуализатор (на базе `viser`) для отладки и анализа.

📁 Примеры использования

PyRoki включает в себя готовые сценарии:
- инверсная кинематика (IK)
- бимануальные манипуляции
- мобильные платформы
- ретаргетинг движений гуманоидов
- учёт столкновений
- online-планирование и управление

🚀 Установка


git clone https://github.com/chungmin99/pyroki.git
cd pyroki
pip install -e .


Требуется Python 3.12+ (частичная поддержка Python 3.10–3.11).

PyRoki — это:

- 📐 Удобный фреймворк для исследований в области робототехники.
- 🛠️ Подходит как для академических, так и для прикладных задач.
- 🌐 Гибкий и масштабируемый — от одного робота до больших motion-баз.

Если интересен пример интеграции с ROS, Gazebo или симуляцией цифрового двойника — дай знать, покажу!

🔗 Репозиторий (https://github.com/chungmin99/pyroki)

#Python #Robotics #Kinematics #InverseKinematics #MotionPlanning #OpenSource



@Python_Community_ru

🐍 Задача с подвохом: mutable default arguments в Python

🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: изменяемые аргументы по умолчанию, функции, ловушки с list и dict

📌 Условие

Что выведет следующий код?


def append_to_list(value, my_list=[]):
my_list.append(value)
return my_list

print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))


❓ Вопросы

1. Почему результат выглядит неожиданно?
2. Как исправить это поведение?
3. Когда стоит использовать изменяемые аргументы по умолчанию — если вообще стоит?

🔍 Разбор

✅ Ожидаемый вывод:

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]


🔧 Почему так происходит

- Аргументы по умолчанию вычисляются один раз — во время определения функции, а не при каждом вызове.
- Значение my_list=[] создаётся один раз и затем используется повторно при всех вызовах.
- Все вызовы append_to_list изменяют один и тот же список.

⚠️ Подвох

Это один из самых коварных багов в Python, особенно среди начинающих — кажется, что my_list должен быть новым на каждый вызов, но это не так.

🧠 Вывод

- Никогда не используй изменяемые типы (list, dict, set) как значения по умолчанию.
- Вместо этого используй None и создавай новый объект вручную:


def append_to_list(value, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(value)
return my_list


✅ Тогда вывод будет:

[1]
[2]
[3]


📌 Это правило относится ко всем изменяемым типам: [], {}, set() и кастомные классы.

@Python_Community_ru

‍🛡 StarGuard — умный аудит GitHub-репозиториев прямо из консоли

Открытый проект — это мощный CLI-инструмент на Python, который автоматически анализирует open-source репозитории и помогает выявить:

🔸 фальшивые звёзды
🔸 всплески активности
🔸 опасные зависимости
🔸 лицензии с подвохом
🔸 подозрительный код и токсичных контрибьюторов

📊 Что делает StarGuard

✅ Обнаруживает аномалии звёзд
— Вычисляет резкие всплески популярности с помощью BurstDetector и медианного отклонения.
— Определяет подозрительных пользователей с «пустыми» профилями и новыми аккаунтами.

✅ Анализирует зависимости и SBOM
— Поддержка PyPI, npm, Maven, Go, Ruby
— Предупреждает об unpinned-пакетах и git-зависимостях

✅ Проверяет лицензии
— Выявляет несовместимости (например, AGPL внутри MIT)
— Предупреждает о скрытых ограничениях

✅ Оценивает контрибьюторов
— Проверяет концентрацию коммитов
— Определяет "одиночек", на которых держится проект

✅ Сканирует код на опасные паттерны
— Обнаруживает eval, скрытые майнеры, необфусцированные ключи

🚀 Как использовать


python -m starguard.cli owner/repo --format markdown --plot stars.png


🔹 Без GitHub-токена работает, но лимит — 60 запросов/час
🔹 С GITHUB_TOKEN — до 5000 запросов

🎯 Кому полезно

• DevOps-командам — для верификации OSS-зависимостей
• Безопасникам — для быстрой проверки на supply chain угрозы
• Инвесторам — чтобы не попасть на проекты с "накрученной" популярностью
• Open Source авторам — для прозрачности и Trust Badge

🔗 GitHub (https://github.com/m-ahmed-elbeskeri/Starguard)

💡 Инструмент, который показывает, что за красивыми графиками звёзд часто стоит маркетинг, а не код. Умей фильтровать — ставь охрану у репозитория.



@Python_Community_ru

🚀 DeerFlow — Open‑Source фреймворк для Deep Research от ByteDance

🌟 Что такое DeerFlow?

DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — это модульный multi-agent фреймворк с открытым исходным кодом, созданный для автоматизации глубоких исследовательских процессов. Он сочетает работу с LLM, веб-поиск, краулинг и выполнение Python-кода :contentReference[oaicite:0]{index=0}.

🧱 Основные особенности

- Multi-agent архитектура
Координатор, Планировщик, Исследователь, Кодер, Репортер и даже голосовой модуль — каждый агент выполняет свою задачу в пайплайне исследования :contentReference[oaicite:1]{index=1}.

- Интеграция инструментов
Встроенный веб-поиск (Tavily, DuckDuckGo, Brave, arXiv), web scraping через Jina, Python REPL для исполнения кода, генерация отчетов и даже автоматизированные подкасты при помощи TTS :contentReference[oaicite:2]{index=2}.

- Human‑in‑the‑loop
Возможность ставить задачи и править планы вручную — обеспечивается контроль на каждом этапе :contentReference[oaicite:3]{index=3}.

- Генерация конечного контента
Полученные данные консолидируются в отчеты (Markdown, PPT), синтезируются в речь (подкасты), экспортируются — всё автономно.

⚙️ Github (https://github.com/bytedance/deer-flow)



@Python_Community_ru

‍🧪 Microsoft представляет Pyrona — экспериментальный проект для безопасной конкуренции в Python!

🔧 Разработан в рамках Project Verona, Pyrona исследует, как принципы владения и управления памятью (в духе Rust) можно адаптировать для динамического языка, такого как Python.

🌀 Что такое Pyrona?
• Прототип модифицированного Python без GIL (Global Interpreter Lock)
• Использует идеи из Verona и FrankenScript — toy-языка с проверками владения и безопасности
• Вводит динамическое региональное владение и глубокую неизменяемость объектов

🚀 Зачем это нужно?
С приближением PEP 703 (Python без GIL) возникает угроза гонок данных. Pyrona предлагает решение:
✅ Безопасная многопоточность
✅ Динамические гарантии корректности
✅ Поддержка привычной экосистемы Python

🔍 Детали:
• Поддерживает эксперименты с субинтерпретаторами (PEP 684)
• Публикация на PLDI 2025: *Dynamic Region Ownership for Concurrency Safety*
• Активное участие Гвидо ван Россума и команды Faster CPython

🧠 Pyrona — это не продакшен-язык, а платформа для будущего безопасного и многопоточного Python.

🔗 Подробнее (https://microsoft.github.io/verona/pyrona.html)
🔗 Github (https://github.com/microsoft/verona/)



@Python_Community_ru

‍🖥 Топ Python-библиотек для работы с PDF

Работаешь с PDF в Python? Вот подборка лучших библиотек, которые помогут извлекать текст, редактировать, создавать и анализировать PDF-документы. Каждая из них имеет свои сильные стороны 👇

📌 PyPDF2 — для чтения, разделения, объединения, поворота и модификации PDF
🔗 https://github.com/py-pdf/pypdf

⛏ PDFMiner — извлекает текст, структуру и метаинформацию из PDF (в том числе со шрифтами и координатами)
🔗 https://github.com/pdfminer/pdfminer.six

📊 ReportLab — создание PDF-файлов с графиками, таблицами, стилями и вёрсткой
🔗 https://www.reportlab.com/opensource/

🌐 PyPDFium2 — быстрый рендеринг и извлечение изображений с помощью движка PDFium
🔗 https://pypi.org/project/pypdfium2/

🛠 pdfplumber — удобное извлечение текста, таблиц и координат объектов
🔗 https://github.com/jsvine/pdfplumber

📄 PyMuPDF (fitz) — быстрая и мощная библиотека для анализа, рендеринга и аннотирования PDF
🔗 https://github.com/pymupdf/PyMuPDF

🔜 Примеры по работе с библиотеками (https://uproger.com/luchshie-python-bibliotek-dlya-raboty-s-pdf/)

Используй их вместе или по отдельности — в зависимости от того, нужно ли тебе распарсить текст, извлечь таблицу, отрендерить страницу или сгенерировать отчёт.



#Python #PDF #PyPDF2 #PDFMiner #ReportLab #pdfplumber #PyMuPDF #PyPDFium2 #DevTools #PythonDev #OpenSource

@Python_Community_ru

🖥 Хитрая задача на Python для продвинутых: словарь, который работает как список

Представь структуру данных, которая:
• работает как dict — доступ по ключу
• работает как list — доступ по индексу
• сохраняет порядок вставки
• поддерживает .index(key) и .key_at(i)

📌 Задача: Реализуй класс IndexedDict, который делает всё это.

🔍 Пример использования:


d = IndexedDict()
d["a"] = 10
d["b"] = 20
d["c"] = 30

print(d["a"]) # 10
print(d[0]) # 10
print(d[1]) # 20
print(d.key_at(1)) # "b"
print(d.index("c")) # 2

for k in d:
print(k, d[k]) # перебор по ключам


⚠️ Подвох:

• Просто наследовать dict не получится — d[0] будет интерпретироваться как ключ, а не индекс
• Придётся реализовать двойную логику доступа вручную
• Нужно корректно поддержать __iter__, __getitem__, __len__ и др.

✅ Решение:

```python
from collections.abc (collections.abc) import MutableMapping

class IndexedDict(MutableMapping):
def __init__(self):
self._data = {}
self._keys = []

def __getitem__(self, key):
if isinstance(key, int):
real_key = self._keys[key]
return self._data[real_key]
return self._data[key]

def __setitem__(self, key, value):
if key not in self._data:
self._keys.append(key)
self._data[key] = value

def __delitem__(self, key):
if key in self._data:
self._keys.remove(key)
del self._data[key]

def __iter__(self):
return iter(self._keys)

def __len__(self):
return len(self._data)

def index(self, key):
return self._keys.index(key)

def key_at(self, idx):
return self._keys[idx]
```

📈 Зачем это нужно:

• Отличная тренировка на переопределение магических методов
• Часто встречается в фреймворках (Pandas, SQLAlchemy)
• Тестирует знание ABC-классов (`collections.abc.MutableMapping`)
• Полезно для построения кастомных структур данных

Хочешь версию с `__contains__`, `__reversed__`, типизацией и сериализацией — пиши 💬



@Python_Community_ru

🖥 Гайд по ускорению Python, который реально стоит прочитать 🔥

Без лишней теории — только рабочие практики, которые используют разработчики в боевых проектах.

Внутри:
• Как искать bottleneck'и и профилировать код
• Где и когда использовать Numba, Cython, PyPy
• Ускорение Pandas, NumPy, переход на Polars
• Асинхронность, кеши, JIT, сборка, автопрофилировка — всё по полочкам
• Только нужные инструменты: scalene, py-spy, uvloop, Poetry, Nuitka

⚙️ Написано просто, чётко и с прицелом на production.

📌 Полная версия онлайн (https://uproger.com/optimizciyaiuskoreniecodanapython/)



@Python_Community_ru

🎙️ Voice Extractor — мощный open-source инструмент для извлечения и разметки голоса из многофайлового аудио

Если у тебя есть подкасты, интервью или многоголосые записи — этот инструмент выделит каждого говорящего и превратит всё в чистые датасеты для TTS или анализа.

🔧 Что умеет:
• Диаризация: разделение голосов с помощью Pyannote
• Удаление перекрытий: исключает участки с одновременной речью
• Транскрипция: генерирует текст аудио
• Изоляция голоса: можно вырезать только одного говорящего
• Многоязычность: работает не только с английским

🎯 Зачем использовать:
• Создание кастомных TTS-моделей
• Анализ подкастов, лекций и интервью
• Построение голосовых ассистентов

🚀 Как запустить:

git clone https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor.git
cd Voice_Extractor
pip install -r requirements.txt
python extract_voice.py --file_path your_audio_file.mp3


📎 GitHub: https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor



@Python_Community_ru

‍🐍 Python-библиотеки для Linux-администраторов

Набор must-have инструментов, которые помогут автоматизировать системные задачи, управлять файлами, процессами и сетью:

🔸 os — работа с файловой системой, путями, переменными окружения
https://docs.python.org/3/library/os.html

🔸 subprocess — запуск внешних команд и управление ими
https://docs.python.org/3/library/subprocess.html

🔸 psutil — мониторинг процессов, ресурсов, дисков, сети
https://pypi.org/project/psutil/

🔸 platform — информация об ОС, архитектуре, версии Python
https://docs.python.org/3/library/platform.html

🔸 socket — сетевые соединения и сокеты
https://docs.python.org/3/library/socket.html

🔸 pwd — доступ к информации о пользователях Unix
https://docs.python.org/3/library/pwd.html

🔸 pathlib — удобная работа с путями в ООП-стиле
https://docs.python.org/3/library/pathlib.html

🔸 shutil — копирование, удаление, архивация файлов и директорий
https://docs.python.org/3/library/shutil.html

🔸 tarfile — создание и извлечение `.tar`-архивов
https://docs.python.org/3/library/tarfile.html

📦 Эти модули — основа для написания удобных и мощных CLI-утилит, скриптов и системных инструментов.



@Python_Community_ru

🎯 5 ИИ-проектов, которые ты можешь собрать за выходные

Хочешь прокачать навыки ML и Python без математики и Kaggle? Лови 5 готовых идей, которые можно собрать за 1–2 дня:

🔹 Голосовой ассистент — Whisper + GPT + озвучка
🔹 Чат-бот для PDF — LangChain + FAISS + OpenAI
🔹 Генератор картинок — Stable Diffusion + Gradio
🔹 Подписи к фото — BLIP + HuggingFace
🔹 TL;DR бот — BART или GPT для суммаризации текста

✅ Примеры кода
✅ Деплой на HuggingFace / Streamlit
✅ Всё реально собрать за выходные

📎 Забирай гайд (https://uproger.com/5-ai-proektov-kotorye-ty-mozhesh-sobrat-za-vyhodnye-na-python/)— и добавь проекты в резюме: «AI developer: checked»



@Python_Community_ru

🐍 Ошибка с изменяемыми значениями по умолчанию»**

🎯 Цель: Найти и объяснить баг, который не вызывает исключений, но ломает логику приложения

📍 Ситуация:

У тебя есть функция, которая логирует события с метаданными. По умолчанию метаданные можно не передавать:


def log_event(event, metadata={}):
metadata["event"] = event
print(metadata)


На первый взгляд — всё работает. Но при многократных вызовах функции происходит что-то странное:


log_event("start")
log_event("stop")
log_event("error", {"code": 500})
log_event("retry")


👀 Вывод:

{'event': 'start'}
{'event': 'stop'}
{'code': 500, 'event': 'error'}
{'code': 500, 'event': 'retry'}


🔍 Что пошло не так? Почему code: 500 появляется там, где его быть не должно?

🧩 Задача:

1. Найди и объясни источник бага
2. Почему Python не выбрасывает ошибку?
3. Как проверить, что дефолтный аргумент сохраняет состояние между вызовами?
4. Как это исправить безопасно и "по питоновски"?
5. Где ещё может проявиться аналогичный эффект?


🛠 Разбор и решение:

🔸 Причина:
Изменяемое значение (`dict`) используется как значение по умолчанию.
В Python значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции, а не при каждом вызове.

То есть metadata={} создаётся один раз и сохраняется между вызовами, если параметр не передан.

🔸 Проверка:

def f(d={}):
print(id(d))
d["x"] = 1
print(d)

f()
f()

Вы увидишь одинаковые id(d) — значит, используется тот же объект.

🔸 Решение (правильный способ):

def log_event(event, metadata=None):
if metadata is None:
metadata = {}
metadata["event"] = event
print(metadata)


Теперь при каждом вызове создаётся новый словарь, и code: 500 не "протекает" в следующие вызовы.

🔸 Где ещё встречается:
- Списки: items=[]
- Множества: visited=set()
- Объекты пользовательских классов

📌 Вывод:
Изменяемые значения по умолчанию — одна из самых частых ошибок в Python. Она не вызывает исключений, но может незаметно повредить данные. Всегда используй None + инициализацию внутри функции для изменяемых типов.



@Python_Community_ru

‍🕵️‍♂️ ExeRay — статический анализатор PE-файлов на Python

ExeRay — это удобный инструмент для реверс-инженеров, исследователей безопасности и malware-аналитиков.
Он проводит статический анализ исполняемых файлов .exe (PE-файлов) и визуализирует их структуру в удобной форме.

🧩 Что умеет ExeRay:

✅ Анализировать PE-файл и извлекать:
- Заголовки, секции, импорты/экспорты
- Таблицы ресурсов
- Используемые API и библиотеки
- Suspicious patterns и аномалии

✅ Генерировать отчёт в HTML
✅ Работает полностью офлайн
✅ Поддержка анализа несколькими методами (pefile + custom парсеры)

📦 Пример использования:


python main.py -f malware.exe


После чего ты получаешь красивый и подробный отчёт по всем ключевым параметрам PE-файла.


💻 Технологии:

- Python 3
- pefile, matplotlib, pyvis для графов зависимостей
- Простая CLI и понятный код — легко расширить под свои задачи

🧠 Кому подойдёт:

- Reverse Engineers
- Malware Analysts
- Red/Blue Teams
- Python-разработчикам, интересующимся PE-структурой и безопасностью

🔥 Если ты работаешь с .exe, и хочешь быстро понять, что внутри — ExeRay сэкономит часы ручного анализа.

📁 Репозиторий (https://github.com/MohamedMostafa010/ExeRay):



@Python_Community_ru

🖥 Physics Simulations

Набор симуляций физических явлений, написанных на Python с использованием Pygame. Эти симуляции создавались в образовательных целях и охватывают различные концепции, включая:

- Законы Ньютона
- Гравитацию
- Силы и трение
- Простую гармоническую модуляцию
- И многое другое

Для запуска симуляций необходимо установить зависимости:


pip install -r requirements.txt


Затем можно запустить нужный скрипт напрямую, например:


python gravity_sim.py


Каждый файл представляет отдельную симуляцию, сопровождаемую визуализацией с помощью Pygame.

📌 Github (https://github.com/gemsjohn/physics-sims)



@Python_Community_ru