Код для преобразования PDF-файла в Word-документ 📄

Для преобразования в коде используются библиотеки pdfplumber и python-docx.

➡️Установка библиотек: pip install pdfplumber python-docx

🌟 Видео с объяснением: Преобразование PDF файла в Word при помощи Python

import pdfplumber
from docx import Document

# Открываем PDF-файл
pdf = pdfplumber.open("my_pdf.pdf")

# Создаем новый документ Word
doc = Document()

# Проходим по каждой странице в PDF
for page in pdf.pages:
    # Извлекаем текст со страницы
    text = page.extract_text()
    # Добавляем текст в качестве абзаца в документ Word
    doc.add_paragraph(text)

# Сохраняем документ Word
doc.save("output.docx")

Фреймворк Bottle в Python 🌐

Bottle - это быстрый, простой и легкий веб-фреймворк WSGI (Web Server Gateway Interface). Он распространяется в виде одного файла модуля и не имеет зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python.

Основные особенности фреймворка:
🔵Маршрутизация URL: Bottle предоставляет возможность маршрутизации URL, что позволяет связывать запросы с функциями;
🔵Поддержка HTTP-запросов: Bottle поддерживает различные HTTP-запросы, включая GET и POST;
🔵Шаблоны: Bottle поддерживает использование шаблонов для создания динамического контента;
🔵Встроенный сервер: Bottle имеет встроенный сервер, который можно использовать для разработки и тестирования приложений. Однако для более высокой производительности рекомендуется использовать другие серверы, такие как Apache или Nginx.

⚙️Документация

Код для получения информации о видеокарте на Python 👀

Для получения информации о видеокарте используются библиотеки GPUtil и tabulate.

➡️Установка библиотек: pip install GPUtil tabulate

import GPUtil
from tabulate import tabulate

gpus = GPUtil.getGPUs()
list_gpus = []

for gpu in gpus:
    gpu_id = gpu.id
    gpu_name = gpu.name
    gpu_load = f"{gpu.load*100}%"
    gpu_free_memory = f"{gpu.memoryFree}MB"
    gpu_used_memory = f"{gpu.memoryUsed}MB"
    gpu_total_memory = f"{gpu.memoryTotal}MB"
    gpu_temperature = f"{gpu.temperature} C"
    gpu_uuid = gpu.uuid

    list_gpus.append((gpu_id, gpu_name, gpu_load, gpu_free_memory, gpu_used_memory, gpu_total_memory, gpu_temperature, gpu_uuid))

print(tabulate(list_gpus, headers=("ID", "Название", "Загрузка", "Свободная память", "Используемая память", "Общая память", "Температура", "UUID")))

Конвертация из Word в PDF при помощи Python 🔄

Для конвертации файлов формата DOCX в PDF можно воспользоваться библиотекой pdf2docx. В ней есть функция convert(), которая выполняет данное преобразование.

➡️Установка библиотеки pdf2docx: pip install docx2pdf

📺Новое видео на YouTube-канале

Пишем простого телеграм-бота конвертирующего аудио в текст на Python aiogram 3

Атрибут stem класса Path из модуля pathlib в Python 👀

Атрибут stem класса Path из модуля pathlib представляет собой часть имени файла без расширения. Он доступен для объектов класса Path из модуля pathlib.

Библиотека Glitch-this в Python 💻

Библиотека Glitch-this позволяет создавать глитч-эффекты на изображениях.

Можно изменять уровень интенсивности глитча и настраивать параметры, такие как цветовой сдвиг и количество повторений анимации GIF.

➡️Установка библиотеки Glitch-this: pip install Glitch-this

🖥 Репозиторий

Метод pathlib.Path.stat в Python 📁

Метод stat класса Path из модуля pathlib возвращает информацию о файле или каталоге, к которому привязан объект Path.

Получаемые данные:
🔵st_mode: Биты защиты файла.
🔵st_ino: Индекс узла inode.
🔵st_dev: Устройство.
🔵st_nlink: Количество жестких ссылок.
🔵st_uid: Идентификатор пользователя владельца.
🔵st_gid: Идентификатор группы владельца.
🔵st_size: Размер файла в байтах.
🔵st_atime: Время последнего доступа.
🔵st_mtime: Время последнего изменения.
🔵st_ctime: Время создания (Windows), время последнего изменения метаданных (Unix).

Модуль Translate в Python 📚

Модуль Translate предоставляет возможность выполнения перевода текста с использованием различных онлайн сервисов перевода, таких как Google Translate, Microsoft Translator, Yandex.Translate и др.

Данный модуль позволяет легко интегрировать функционал перевода текста в программы на Python.

➡️Установка модуля: pip install translate

🖥 Репозиторий

Библиотека Unicaps в Python 🤔

Библиотека Unicaps - это унифицированный Python API для решения CAPTCHA. Он предоставляет возможность использовать различные сервисы решения CAPTCHA через единый интерфейс Python.

Ключевые особенности:
🔵Унифицированный Python интерфейс: независимый от используемого сервиса.
🔵Поддержка различных типов CAPTCHA: поддерживается 10 типов CAPTCHA.
🔵Поддержка 7 сервисов решения CAPTCHA: включая различные сервисы для решения CAPTCHA.
🔵Синхронный и асинхронный клиент: поддерживает как синхронные, так и асинхронные запросы.
🔵Написан на Pythonic и предназначен для людей: удобен в использовании для разработчиков.

➡️Установка библиотеки: pip install -U unicaps

🖥 Репозиторий

Код для преобразования CSV в Excel на Python 🔄

Для преобразования CSV в Excel в коде используется библиотека pandas, но для работы с Excel также понадобится установка библиотеки openpyxl.

➡️Установка библиотек: pip install pandas openpyxl

import pandas as pd

# Чтение данных из CSV файла
data = pd.read_csv('input.csv')

# Запись данных в файл Excel
data.to_excel('output.xlsx', index=False)

Библиотека Gensim в Python 🤔

Библиотека Gensim предназначена для тематического моделирования, индексации и семантического анализа текстов. Она предоставляет инструменты для работы с различными моделями, такими как TF-IDF, Word2Vec, Doc2Vec, LDA и т.д.

Характеристики:
🔵Все алгоритмы не зависят от памяти, независимо от размера корпуса (могут обрабатывать входные данные больше, чем оперативная память, потоковые, вне ядра);
🔵Интуитивно понятные интерфейсы;
🔵Эффективные многоядерные реализации популярных алгоритмов, таких как онлайн-скрытый семантический анализ (LSA/LSI/SVD), скрытое распределение Дирихле (LDA), случайные проекции (RP), иерархический процесс Дирихле (HDP) или глубокое обучение word2vec;
🔵Распределенные вычисления: могут выполнять скрытый семантический анализ и скрытое распределение по Дирихле на кластере компьютеров;
🔵Обширная документация и руководства для Jupyter Notebook.

Установка:
Для стабильной работы библиотеки перед её установкой потребуется проинсталлировать NumPy и Scipy - pip install numpy scipy

➡️Установка библиотеки: pip install --upgrade gensim

🖥 Репозиторий
⚙️ Документация