pip install pyrofork

1. Веб-приложения на Django & Flask: Это самая частая сфера применения. Интернет-магазины, блоги, CRM-системы, социальные сети — везде, где нужно надежно хранить данные о пользователях, товарах или постах, MySQL отлично справляется с ролью хранилища. Django и Flask имеют прекрасную интеграцию с этой СУБД.
2. Аналитика и ETL-процессы: Представьте, что вы парсите данные с сайтов. Python-скрипт собирает информацию, обрабатывает ее и аккуратно записывает в таблицы MySQL. Позже эти данные можно легко анализировать и строить отчеты.
3. Телеграм-боты: Ваш бот должен помнить пользователей, их настройки или историю сообщений? MySQL — отличный и надежный выбор для хранения этой информации.
4. Системы мониторинга: Скрипты, которые следят за состоянием серверов или приложений, могут записывать логи и метрики в базу MySQL для последующего анализа.

import asyncio
from telegram import Bot

async def get_telegram_gifts(bot_token):
    bot = Bot(token=bot_token)
    gifts = await bot.get_available_gifts()
    for gift in gifts.gifts:
        print(f"ID подарка: {gift.id}, Эмодзи: {gift.sticker.emoji}, Размер файла стикера: {gift.sticker.file_size}, Стоимость: {gift.star_count}")



# Замените на токен бота!
bot_token = "ТОКЕН_АДМИН_КРАСАВЧИК"
asyncio.run(get_telegram_gifts(bot_token))

 pip install python-telegram-bot

import requests
import cv2
import os
from insightface.app import FaceAnalysis
from insightface.model_zoo import get_model

app = FaceAnalysis(name='buffalo_l')
app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))


def download_model(url, model_path):
    if not os.path.exists(model_path):
        print(f"Загрузка модели с {url}...")
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        with open(model_path, 'wb') as file:
            file.write(response.content)
        print(f"Модель сохранена как {model_path}")


model_url = "https://huggingface.co/ezioruan/inswapper_128.onnx/resolve/main/inswapper_128.onnx?download=true"
model_path = "inswapper_128.onnx"

download_model(model_url, model_path)

swapper = get_model(model_path)


def swap_face_between_images(source_image_path, target_image_path, output_image_path):
    source_img = cv2.imread(source_image_path)
    if source_img is None:
        print(f"Ошибка: Не удалось загрузить изображение-источник по пути: {source_image_path}")
        return

    target_img = cv2.imread(target_image_path)
    if target_img is None:
        print(f"Ошибка: Не удалось загрузить изображение-цель по пути: {target_image_path}")
        return

    print("Анализ лиц на изображении-источнике...")
    source_faces = app.get(source_img)
    if not source_faces:
        print("Ошибка: Лица на изображении-источнике не найдены.")
        return
    source_face = source_faces[0]

    print("Анализ лиц на изображении-цели...")
    target_faces = app.get(target_img)
    if not target_faces:
        print("Ошибка: Лица на изображении-цели не найдены.")
        return
    target_face_to_replace = target_faces[0]

    print("Выполнение замены лица...")
    result_img = target_img.copy()
    result_img = swapper.get(result_img, target_face_to_replace, source_face)

    cv2.imwrite(output_image_path, result_img)
    print(f"Изображение с замененным лицом сохранено как: {output_image_path}")


if __name__ == "__main__":
    path_to_source_photo = 'rojers.jpg'
    path_to_target_photo = 'stark.jpg'
    output_filename = 'swapped_result.png'

    if not os.path.exists(path_to_source_photo):
        print(
            f"Файл источника не найден: {path_to_source_photo}. Пожалуйста, создайте его или укажите правильный путь.")
    elif not os.path.exists(path_to_target_photo):
        print(f"Файл цели не найден: {path_to_target_photo}. Пожалуйста, создайте его или укажите правильный путь.")
    else:
        swap_face_between_images(path_to_source_photo, path_to_target_photo, output_filename)

opencv-python
onnxruntime
insightface

- захват аудио: скрипты непрерывно слушают аудиопоток с микрофона с частотой дискретизации 44100 Гц. Аудио делится на короткие фрагменты (фреймы) длительностью 20 мс;
- фильтрация: хлопок имеет характерный частотный спектр. Чтобы отсеять посторонние шумы (голос, музыку, звуки улицы), каждый фрейм проходит через полосовой фильтр Баттерворта. Фильтр пропускает только частоты в диапазоне от 1400 Гц до 1800 Гц. К фреймам применяется оконная функция Ханна для сглаживания и уменьшения спектральных искажений;
- детекция пиков: в отфильтрованном сигнале скрипт ищет резкие всплески амплитуды (пики), которые превышают заданный порог (например, 0.2);
- защита от ложных срабатываний: Чтобы один громкий хлопок не был засчитан как два, установлена минимальная задержка между обнаруженными пиками — 0.2 секунды.

from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
import torch
from PIL import Image

processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")

image_path = "img_4.jpg"
image = Image.open(image_path)

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    output = model.generate(**inputs)

description = processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print("Image description:", description)

transformers
torch
Pillow

Дело в том, что разные версии библиотек могут иметь разный синтаксис. Например, популярный aiogram, который используют для написания асинхронных телеграм-ботов, во всех версиях 2. имеет совершенно иные методы/функции, нежели в версии 3. И даже внутри одного поколения, к примеру, aiogram 3.7 и aiogram 3.18 - есть значительные отличия. К чему это ведет? Проект написанный на какой-то конкретной, актуальной версии библиотеки, может просто не "стартовать" у пользователя уже через полгода. Для неопытного/начинающего разработчика - это беда.

requests
aiogram
pillow

pip freeze > requirements.txt

pip install pip-tools

pip-compile requirements.in -o requirements.txt

pip-sync requirements.txt

-r requirements.in
pytest
ruff
mypy

pip-compile requirements.in -o requirements.txt
pip-compile requirements-dev.in -o requirements-dev.txt

pip-sync requirements.txt requirements-dev.txt

Дело в том, что разные версии библиотек могут иметь разный синтаксис. Например, популярный aiogram, который используют для написания асинхронных телеграм-ботов, во всех версиях 2. имеет совершенно иные методы/функции, нежели в версии 3. И даже внутри одного поколения, к примеру, aiogram 3.7 и aiogram 3.18 - есть значительные отличия. К чему это ведет? Проект написанный на какой-то конкретной, актуальной версии библиотеки, может просто не "стартовать" у пользователя уже через полгода. Для неопытного/начинающего разработчика - это беда.

requests
aiogram
pillow

pip freeze > requirements.txt

pip install pip-tools

pip-compile requirements.in -o requirements.txt

pip-sync requirements.txt

-r requirements.in
pytest
ruff
mypy

pip-compile requirements.in -o requirements.txt
pip-compile requirements-dev.in -o requirements-dev.txt

pip-sync requirements.txt requirements-dev.txt

from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
import torch
from PIL import Image

processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")

image_path = "img_4.jpg"
image = Image.open(image_path)

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    output = model.generate(**inputs)

description = processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print("Image description:", description)

transformers
torch
Pillow

Дело в том, что разные версии библиотек могут иметь разный синтаксис. Например, популярный aiogram, который используют для написания асинхронных телеграм-ботов, во всех версиях 2. имеет совершенно иные методы/функции, нежели в версии 3. И даже внутри одного поколения, к примеру, aiogram 3.7 и aiogram 3.18 - есть значительные отличия. К чему это ведет? Проект написанный на какой-то конкретной, актуальной версии библиотеки, может просто не "стартовать" у пользователя уже через полгода. Для неопытного/начинающего разработчика - это беда.

requests
aiogram
pillow

pip freeze > requirements.txt

pip install pip-tools

pip-compile requirements.in -o requirements.txt

pip-sync requirements.txt

-r requirements.in
pytest
ruff
mypy

pip-compile requirements.in -o requirements.txt
pip-compile requirements-dev.in -o requirements-dev.txt

pip-sync requirements.txt requirements-dev.txt