Скрипт DDOS

💻 ЯП: Python 3.8+🐍
💾 Модули: socket
📂 База данных:-

📌 Простой скрипт DDOS атаки для незащищенных сайтов

❗️❗️❗️ Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#DDOS

Скрипт чекер номеров телефонов

💻 ЯП: Python 3.8+🐍
💾 Модули: selenium
📂 База данных: -

📌 Чекер на наличие учетной записи Whatsapp для данного номера телефона

❗️❗️❗️ Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#checker

Скрипт для обработки фото.

💻 ЯП: Python 3.8+🐍
💾 Модули: PIL,rembg
📂 База данных: -

📌 Удаление заднего фона с фото

❗️❗️❗️ Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

Чекер аккаунтов Netflix

💻 ЯП: Python 3.8+🐍
💾 Модули: bs4,colorama
📂 База данных: -

📌 Проверка акаунтов Netflix на валидность

❗️❗️❗️ Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#checker

Скрипт грабера для телеграм

💻 ЯП: Python 3.9+🐍
💾 Модули: telethon
📂 База данных: -

📌 Скрипт собирает посты из одного канала и пересылает в другой

❗️❗️❗️ Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

Скрипт простого airdrop

💻 ЯП: Python 3.8+🐍
💾 Модули: cryptography,PyAutoGUI,telegram,PyMongo
📂 База данных: MongoDB

📌 Скрипт airdrop криптовалюты через телеграмм бота( огромный функционал)

❗️❗️❗️ Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

Скрипт загрузчика медиа с YouTube

💻 ЯП: Python 3.8+🐍
💾 Модули: pytube,selenium
📂 База данных: -

📌 Простой загрузчик контента с Youtube

❗️❗️❗️ Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#youtube

📌 Скрипт Airdrop

💻 ЯП: Python 3.11+🐍
💾 Модули: pyTelegramBotAPI, aiohttp
📂 База данных: MySQL

📌 Скрипт Telegram бот для проведения раздач ваших токенов ERC-20, BEP-20

📌 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

🚀 Полезные библиотеки Python

💾 VTracer

📌 Библиотека Python с открытым исходным кодом для преобразования растровых изображений (таких как jpg и png) в векторную графику (svg).

⚙️ Установка 👇👇👇

pip install vtracer

📁Документация

#библиотеки

📌 Скрипт предложение подписки

💻 ЯП: Python 3.11+🐍
💾 Модули: pyrogram
📂 База данных: sqlalchemy

📌 Скрипт Telegram бота который предлагает участникам группы в Telegram подписаться на канал, что бы получить возможность писать сообщения в группе.

📌 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#telegram

📌 Скрипт proxy сервер

💻 ЯП: Python 3.11+🐍
💾 Модули: stem,mitproxy, requsts
📂 База данных: -

📌 Скрипт для создания вашего собственного многопоточного Tor proxy сервера.

📌 Вся информация приведена исключительно в ознакомительных целях❗️❗️❗️

#other

📌 Менеджер паролей 👨‍💻

import csv
from cryptography.fernet import Fernet

passwords = []
key = Fernet.generate_key()
cipher_suite = Fernet(key)

def encrypt_password(password):
    return cipher_suite.encrypt(password.encode())

def decrypt_password(encrypted_password):
    return cipher_suite.decrypt(encrypted_password).decode()

def add_password():
    website = input("Website: ")
    username = input("Username: ")
    password = input("Password: ")
    encrypted_password = encrypt_password(password)
    passwords.append({
        "website": website,
        "username": username,
        "password": encrypted_password
    })
    with open('passwords.csv', mode='a', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow([website, username, encrypted_password])

def get_password(website):
    for entry in passwords:
        if entry["website"] == website:
            username = entry["username"]
            encrypted_password = entry["password"]
            decrypted_password = decrypt_password(encrypted_password)        
            print(f"Website: {website}")
            print(f"Username: {username}")
            print(f"Password: {decrypted_password}")
            return
    print("Website not found")

with open('passwords.csv', mode='r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        passwords.append({
            "website": row[0],
            "username": row[1],
            "password": row[2]
        })

while True:
    print("\n1. Add Password")
    print("2. Get Password")
    print("3. Exit")
    
    choice = input("Enter your choice: ")
    
    if choice == '1':
        add_password()
    elif choice == '2':
        website = input("Enter website: ")
        get_password(website)
    elif choice == '3':
        break
    else:
        print("Invalid choice")
    

#минипроект

🐍 Хитрая задача для опытных Python-разработчиков
Почему этот код не работает как ожидается?

def magic():
    return [lambda: i for i in range(5)]

funcs = magic()
results = [f() for f in funcs]
print(results)

На первый взгляд, ты ожидаешь результат:

[0, 1, 2, 3, 4]

Но на деле вывод будет:

[4, 4, 4, 4, 4]

🔍 Что пошло не так

lambda: i не захватывает значение i, а замыкается на саму переменную i, которая одна и та же для всех лямбд.
К моменту вызова всех функций i = 4 (последнее значение цикла), и все лямбды возвращают одно и то же.

Это классический пример late binding — лямбда "вспоминает" переменную, а не её значение в момент создания.

✅ Как исправить

Способ 1: фиксируем значение i через аргумент по умолчанию

def magic():
    return [lambda i=i: i for i in range(5)]

funcs = magic()
results = [f() for f in funcs]
print(results)

Теперь вывод:

[0, 1, 2, 3, 4]

Способ 2: functools.partial

from functools import partial

def f(x): return x
funcs = [partial(f, i) for i in range(5)]
results = [f() for f in funcs]
print(results)

🧠 Почему это важно

Такие баги встречаются:

- в колбэках и ивентах (например, при работе с GUI или CLI)

- в генерации функций внутри циклов
- в async-замыканиях и DSL-интерпретаторах
- в тестовых фреймворках, где создаются сценарии динамически

Понимание области видимости, замыканий и позднего связывания (late binding) — необходимый навык для confident-сеньора.

@python_interview

Добавь AI в свой Python-проект за 7 недель

На Stepik вышел курс «LangChain: с нуля до продакшн LLM приложений»:

✅ RAG-поиск по документам (FAQ-бот, база знаний)
✅ Агенты для анализа данных (CSV, JSON через Pandas)
✅ API на FastAPI с LLM под капотом

Не нужно становиться ML-инженером — интегрируешь LLM как обычный сервис.

Практика • Код из коробки • Сертификат Stepik

Скидка 25% — 3 дня 🔥

Пройти курс со скидкой

Реклама: Ип Малышкин А.А.
ИНН: 402571325199, Erid: 2VtzqubPKA

⚡ Microsoft выкатили **amplifier** - новую экспериментальную платформу для сборки AI-инструментов без лишнего кода.

Что это:
- способ описать экспертный процесс в виде шагов и автоматически превратить его в работающий инструмент;
- возможность комбинировать такие инструменты между собой, создавая цепочки автоматизации;
- платформа для исследований, поэтому всё ещё активно меняется.

Чем хорош инструмент:
- позволяет быстро превращать повторяющиеся задачи в автономные AI-процессы;
- помогает строить «агентов» с ролями — исследователь, критик, исполнитель;
- снижает порог входа: достаточно описать логику, а не писать всю реализацию.


Это пока исследовательский проект, но потенциал — большой.

👉 Репозиторий: https://github.com/microsoft/amplifier

@pythonl

🚨 SQL Никогда НЕ ДЕЛАЙ ТАК #sql

НИКОГДА НЕ ЛОМАЙ ИНДЕКСЫ ФУНКЦИЯМИ: не оборачивай индексируемые поля в функции внутри WHERE.

Как только ты пишешь LOWER(), CAST(), COALESCE() или любые вычисления по колонке — индекс перестаёт работать, и запрос падает в полное сканирование таблицы.

Это одна из самых тихих причин, почему запросы внезапно превращаются в тормоза.

Вместо этого приводи значения заранее или используй функциональные индексы.

 Плохо: индекс по email НЕ используется  
SELECT *  
FROM users  
WHERE LOWER(email) = 'user@example.com';

-- Хорошо: нормализуем значение заранее  
SELECT *  
FROM users  
WHERE email = 'user@example.com';

-- Или создаём функциональный индекс (PostgreSQL)  
CREATE INDEX idx_users_email_lower ON users (LOWER(email));

https://www.youtube.com/shorts/AyiAslOeJFA