from boltons.cacheutils import cachedproperty

class ExpensiveComputation:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    @cachedproperty
    def result(self):
        # Имитация дорогих вычислений
        print("Выполняются дорогостоящие вычисления...")
        return self.value ** 2

comp = ExpensiveComputation(5)
print(comp.result)  # Выполняются дорогостоящие вычисления... 25
print(comp.result)  # 25 (вычисление не повторяется)

from captcha.audio import AudioCaptcha
import random


def create_captcha_text(length=6):
    # Генерируем случайный текст капчи (только цифры)
    captcha_text = ''.join([str(random.randint(0, 9)) for _ in range(length)])
    return captcha_text


# Создаём текст для капчи
captcha_text = create_captcha_text()
print("Сгенерированный текст для капчи:", captcha_text)

# Инициализируем объект AudioCaptcha
audio = AudioCaptcha()

# Генерируем аудиофайл капчи
audio_data = audio.generate(captcha_text)
audio.write(captcha_text, 'captcha.wav')

git clone https://github.com/kaimi-io/yandex-music-download.git
cd yandex-music-download
pip install -r requirements.txt

import cv2

# Загрузка видео
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# Получение параметров видео для создания объекта VideoWriter
frame_width = int(cap.get(3))
frame_height = int(cap.get(4))
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

# Создание объекта VideoWriter
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')  # Кодек для формата MP4
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, fps, (frame_width, frame_height))

# Чтение видео по кадрам
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # Выбор области для размытия
    # x, y - координаты верхнего левого угла
    # w, h - ширина и высота области
    x, y, w, h = 100, 130, 1300, 650  # Пример координат и размеров

    # Выделение области, которую нужно размыть
    roi = frame[y:y + h, x:x + w]

    # Применение размытия к выбранной области
    roi_blurred = cv2.GaussianBlur(roi, (23, 23), 70)

    # Вставка размытой области обратно в кадр
    frame[y:y + h, x:x + w] = roi_blurred

    # Запись обработанного кадра в выходной файл
    out.write(frame)

    # Отображение кадра
    cv2.imshow('Blurred Area', frame)

    # Выход из цикла по нажатию клавиши 'q'
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Освобождение ресурсов и закрытие окон
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

from PIL import Image


def image_to_ascii(image_path, output_path, width=100):
    # Открываем изображение по указанному пути
    img = Image.open(image_path)
    # Конвертируем изображение в градации серого ('L' - режим grayscale)
    img = img.convert('L')
    # Вычисляем соотношение сторон изображения
    aspect_ratio = img.height / img.width
    # Определяем новую высоту, сохраняя соотношение сторон
    new_height = int(aspect_ratio * width * 0.55)
    # Изменяем размер изображения согласно новым параметрам
    img = img.resize((width, new_height))

    # Получаем пиксельные данные изображения
    pixels = img.getdata()
    # Определяем набор символов для ASCII
    chars = ["@", "#", "S", "%", "?", "*", "+", ";", ":", ",", "."]
    # Преобразуем пиксели в ASCII символы
    ascii_str = "".join([chars[pixel // 25] for pixel in pixels])
    # Получаем длину строки ASCII
    ascii_str_len = len(ascii_str)
    # Формируем строку ASCII изображения с нужной шириной
    ascii_img = "\n".join([ascii_str[index: index + width] for index in range(0, ascii_str_len, width)])

    # Открываем файл в режиме для записи
    with open(output_path, "w") as f:
        # Записываем ASCII изображение в файл
        f.write(ascii_img)


image_to_ascii('image.png', 'output.txt')