- requests (http-запросы): для простой и понятной работы с API и сайтами;
- pandas (анализ данных): царь-библиотека для любых таблиц (CSV, Excel);
- pillow (изображения): режет, меняет и накладывает фильтры на картинки;
- fastapi (веб-api): молниеносное создание API с готовой документацией;
- pydantic (валидация): железобетонная проверка данных через тайп-хинты;
- loguru (логирование): красивые и полезные логи без сложной настройки;
- tqdm (прогресс-бары): добавляет шкалу загрузки в любой цикл одной строкой;
- pyautogui (автоматизация gui): управляет мышкой и клавиатурой вместо тебя;
- beautifulsoup4 (скрапинг): вытащит любые нужные данные с веб-страниц;
- schedule (планировщик): запуск функций по расписанию простым языком.

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 qrcode
from PIL import Image

def generate_qr_code(data, filename="qr_code.png"):
    qr = qrcode.QRCode(
        version=1,
        error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,
        box_size=10,
        border=4,
    )
    qr.add_data(data)
    qr.make(fit=True)

    img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white")
    img.save(filename)
    return filename

if __name__ == "__main__":
    print("Генератор QR-кодов")
    input_data = input("Введите текст или ссылку для кодирования в QR-код: ")
    output_filename = input("Введите имя файла для сохранения QR-кода (например, my_qr.png) или нажмите Enter для 'qr_code.png': ")

    if not output_filename:
        output_filename = "qr_code.png"
    elif not output_filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif')):
        output_filename += ".png"

    saved_file = generate_qr_code(input_data, output_filename)
    print(f"QR-код успешно создан и сохранен как '{saved_file}'")

pip install qrcode Pillow

import os
import ffmpeg

class VideoToGifConverter:
    def __init__(self, source_dir="video", target_dir="gif", frame_rate=2):
        self.source_dir = source_dir
        self.target_dir = target_dir
        self.frame_rate = frame_rate
        os.makedirs(self.source_dir, exist_ok=True)
        os.makedirs(self.target_dir, exist_ok=True)
    
    def get_video_files(self):
        return [
            file_name
            for file_name in os.listdir(self.source_dir)
            if file_name.lower().endswith(".mp4")
        ]
    
    def convert_videos_to_gif(self):
        video_files = self.get_video_files()
        for video_file in video_files:
            base_name = os.path.splitext(video_file)[0]
            gif_file_name = base_name + ".gif"
            input_path = os.path.join(self.source_dir, video_file)
            output_path = os.path.join(self.target_dir, gif_file_name)
            stream = ffmpeg.input(input_path)
            stream = stream.filter("fps", fps=self.frame_rate)
            stream = ffmpeg.output(stream, output_path)
            ffmpeg.run(stream)

def main():
    converter = VideoToGifConverter(source_dir="video", target_dir="gif", frame_rate=2)
    converter.convert_videos_to_gif()

if __name__ == "__main__":
    main()

1) Как только новый пользователь появляется в чате, бот вежливо приветствует его и предлагает пройти быструю проверку – для этого нужно перейти в личный чат с ботом и ввести капчу.
2) В приватном диалоге бот показывает уникальную 6-значную капчу (буквы и цифры в случайном порядке).
3) ⏳: У новичка есть ровно 5 минут, чтобы справиться с задачей.
4) Если капча не введена или введена неверно за отведенное время, бот безжалостно (но справедливо!) исключает пользователя из группы.
5) 🎉: Если капча введена правильно: все следы "проверки" (сообщение с капчей в группе, диалог в ЛС) элегантно удаляются, в группу отправляется красивое приветственное сообщение с упоминанием нового участника, которое исчезает через 15 секунд, не засоряя чат.

Чтобы включить: «Параметры» -> «Система» -> «Для разработчиков» -> «Завершить задачу».

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import logging

# Настройка логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

def find_login_forms(url):
    """
    Ищет формы входа на указанном веб-сайте.
    
    Args:
        url (str): URL веб-сайта.
    
    Returns:
        list: Список URL-адресов форм входа.
    """
    try:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        forms = soup.find_all('form')
        login_forms = []
        for form in forms:
            if 'login' in str(form).lower() or 'sign' in str(form).lower():
                action = form.get('action')
                if action:
                    login_forms.append(action)
        return login_forms
    except Exception as e:
        logger.error(f"Ошибка при поиске форм входа на {url}: {e}")
        return []

def check_sql_injection(url):
    """
    Проверяет уязвимость SQL-инъекции на указанном URL.
    
    Args:
        url (str): URL для проверки.
    
    Returns:
        bool: True если уязвимость обнаружена, иначе False.
    """
    payload = "' OR '1'='1"
    test_url = f"{url}?username={payload}&password={payload}"
    try:
        response = requests.get(test_url)
        if "welcome" in response.text.lower() or "dashboard" in response.text.lower():
            logger.info(f"Возможная уязвимость SQL-инъекции на {url}")
            return True
        else:
            logger.info(f"Уязвимость SQL-инъекции не обнаружена на {url}")
            return False
    except Exception as e:
        logger.error(f"Ошибка при проверке SQL-инъекции на {url}: {e}")
        return False

if __name__ == "__main__":
    target_url = "http://example.com/login"
    login_forms = find_login_forms(target_url)
    for form_action in login_forms:
        full_url = f"http://example.com{form_action}"
        vulnerable = check_sql_injection(full_url)
        print(f"URL: {full_url} | SQL Injection Vulnerable: {vulnerable}")

import qrcode
from PIL import Image

def generate_qr_code(data, filename="qr_code.png"):
    qr = qrcode.QRCode(
        version=1,
        error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,
        box_size=10,
        border=4,
    )
    qr.add_data(data)
    qr.make(fit=True)

    img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white")
    img.save(filename)
    return filename

if __name__ == "__main__":
    print("Генератор QR-кодов")
    input_data = input("Введите текст или ссылку для кодирования в QR-код: ")
    output_filename = input("Введите имя файла для сохранения QR-кода (например, my_qr.png) или нажмите Enter для 'qr_code.png': ")

    if not output_filename:
        output_filename = "qr_code.png"
    elif not output_filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif')):
        output_filename += ".png"

    saved_file = generate_qr_code(input_data, output_filename)
    print(f"QR-код успешно создан и сохранен как '{saved_file}'")

pip install qrcode Pillow

Репозиторий llm-engineer-toolkit на GitHub представляет собой тщательно подобранный список из более чем 120 библиотек для работы с большими языковыми моделями (LLM). Эти инструменты сгруппированы по различным категориям применения.

- 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.