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.

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.

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 platform

if platform.system() == "Windows":
        pathToHosts=r"C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts"
elif platform.system() == "Linux":
        pathToHosts=r"/etc/hosts"

redirect="127.0.0.1"
websites=["https://www.sislovesme.com/","https://motherless.com/","https://xhamster.com/","https://www.xnxx.com/","https://www.xvideos.com/","https://www.pornhub.com/"] #cюда сайты которые нужно блокировать/разблокировать

with open(pathToHosts,'r+') as file:
    content=file.read()
    for site in websites:
        if site in content:
            pass
        else:
            file.write(redirect+" "+site+"\n")

import platform

if platform.system() == "Windows":
        pathToHosts=r"C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts"
elif platform.system() == "Linux":
        pathToHosts=r"/etc/hosts"

websites=["https://www.sislovesme.com/","https://motherless.com/","https://xhamster.com/","https://www.xnxx.com/","https://www.xvideos.com/","https://www.pornhub.com/"] #cюда сайты которые нужно блокировать/разблокировать

with open(pathToHosts,'r+') as file:
    content=file.readlines()
    file.seek(0)
    for line in content:
        if not any(site in line for site in websites):
            file.write(line)
    file.truncate()

linked_chat_id

telethon.tl.functions.channels.GetFullChannelRequest

- full_chat: Этот атрибут содержит объект ChannelFull (для каналов), который, в свою очередь, хранит расширенную информацию о самом канале, включая искомый linked_chat_id.
- chats: Это список, содержащий объекты сущностей (User, Chat, Channel) для основного канала, а также для всех связанных с ним чатов (включая группу обсуждения, если она есть) и упомянутых пользователей.

- 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.

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.

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}")

linked_chat_id

telethon.tl.functions.channels.GetFullChannelRequest

- full_chat: Этот атрибут содержит объект ChannelFull (для каналов), который, в свою очередь, хранит расширенную информацию о самом канале, включая искомый linked_chat_id.
- chats: Это список, содержащий объекты сущностей (User, Chat, Channel) для основного канала, а также для всех связанных с ним чатов (включая группу обсуждения, если она есть) и упомянутых пользователей.

Что лучше для автоматизации — использовать готовый инструмент типа n8n или писать все с нуля, то есть заниматься ручной разработкой?

- Скорость — главный приоритет. Собрать рабочий сценарий в n8n можно за минуты, а не за дни или недели;
- Бюджет ограничен. Использование готовых интеграций и визуального конструктора значительно дешевле, чем оплата часов разработчика;
- Задача типовая. Нужно связать популярные сервисы (Telegram, Google Sheets, CRM, Trello)? В n8n для этого уже все готово;
- Нужна гибкость без хардкора. Вы не программист, но хотите иметь возможность легко менять логику процесса.

- Нужна 100% кастомизация. У вас уникальная бизнес-логика, нестандартные API или требования к интерфейсу;
- Требуется максимальная производительность. Для высоконагруженных систем, обрабатывающих тысячи запросов в секунду, кастомный код, написанный под конкретную задачу, будет эффективнее;
- Интеграция очень специфична. Нужно подключить редкий или внутренний корпоративный софт, для которого нет готовых «нод»;
- Полный контроль над кодом и окружением является критически важным в серьезных проектах.

ngrok http 8080

🔍 Точный ритейл: Идеальный подсчет мелких товаров на полках или складе.
🏭 Производство: Обнаружение крошечных дефектов или аномалий на конвейерной ленте.
🌱 Агротех: Мониторинг плодов на деревьях, даже если они частично перекрыты листьями.
🔬 Медицина: Выделение и подсчет клеток или других элементов на медицинских снимках.
🥈 Безопасность: Детекция объектов в толпе или в условиях плохой видимости.

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.