⚒️ pluggy — это минималистичная, готовая к производственному использованию система плагинов.

Основные возможности:
🔵Объявление и использование hook-спецификаций для точек расширения.
🔵Регистрация и управление плагинами через PluginManager.
🔵Поддержка нескольких реализаций одного hook-а.
🔵Контроль порядка выполнения плагинов по приоритету.
🔵Возможность динамического подключения и отключения плагинов.
🔵Интеграция с entry points для автозагрузки плагинов.
🔵Безопасная передача и сбор результатов от всех hook-ов.
🔵Минимальный размер и высокая производительность.

➡️Установка: pip install pluggy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖼 Код для поиска повторяющихся изображений на Python

Для сравнения изображений в коде используется библиотека imagehash, а для работы с изображениями - Pillow.

➡️Установка модуля: pip install Pillow imagehash

from PIL import Image
import imagehash
import os


def find_duplicate_images(folder):
    hashes = {}  # Словарь для хранения хэшей изображений и соответствующих им имен файлов
    for filename in os.listdir(folder):
        # Проверяем, что файл имеет расширение изображения
        if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
            path = os.path.join(folder, filename)
            hash_val = imagehash.average_hash(Image.open(path))  # Создаем хэш изображения
            if hash_val in hashes:  # Если такой хэш уже встречался
                print(f"Дубликат: {filename} и {hashes[hash_val]}")  # Выводим найденный дубликат
            else:
                hashes[hash_val] = filename  # Сохраняем хэш и имя файла в словарь


if __name__ == '__main__':
    folder = input("Введите путь к папке с изображениями: ")
    find_duplicate_images(folder)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📝datatable — это Python-библиотека, предназначенная для эффективного и высокопроизводительного анализа табличных данных.

Основные возможности:
🔵Высокая производительность при обработке данных
🔵Поддержка очень больших наборов данных (в том числе больше объёма ОЗУ)
🔵Реализация на C/C++ для ускорения вычислений
🔵Автоматическая многопоточность
🔵Гибкая фильтрация, сортировка, группировка и агрегации
🔵Интеграция с pandas, NumPy и PyArrow
🔵Поддержка memory-mapping для работы с файлами напрямую с диска
🔵Совместимость с производственным использованием

➡️Установка: pip install datatable

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⚒️ LIEF — это библиотека для анализа и модификации исполняемых форматов, совместимая с различными операционными системами и языками программирования.

Основные особенности:
🔵Поддержка форматов ELF, PE, Mach-O, OAT, DEX, VDEX и ART
🔵Единая абстрактная модель для работы с разными бинарными форматами
🔵Возможность анализа и модификации исполняемых файлов
🔵Поддержка языков C++, Python, Rust и частично C
🔵Расширенная версия LIEF Extended с поддержкой DWARF, PDB, Objective-C, dyld shared cache, дизассемблера и ассемблера
🔵Интеграции с Ghidra и Binary Ninja
🔵Кроссплатформенная работа на Windows, Linux и macOS

➡️Установка: pip install lief

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🌐 Код для сканирования открытых вкладок в Google Chrome на Python

Для отправки GET-запроса для получения данных о вкладках в формате JSON в коде используется библиотека requests.

➡️Установка библиотеки: pip install requests

import requests


def get_chrome_tabs(debug_port=9222):
    """
    Получает и выводит список открытых вкладок Chrome через удаленную отладку.

    Args:
        debug_port (int): Порт, на котором включена удаленная отладка.
                          По умолчанию используется порт 9222.
    """
    try:
        response = requests.get(f"http://localhost:{debug_port}/json")
        tabs = response.json()

        if not tabs:
            print("Нет открытых вкладок или отладка не включена.")
            return

        for i, tab in enumerate(tabs, start=1):
            title = tab.get('title', 'Без названия')
            url = tab.get('url', 'Без URL')
            print(f"{i}. {title} — {url}")

    except requests.exceptions.ConnectionError:
        print(f"Не удалось подключиться к Chrome (порт {debug_port}).")
        print("Убедитесь, что Chrome запущен с ключом: chrome.exe --remote-debugging-port=9222")


if __name__ == "__main__":
    get_chrome_tabs()

Как использовать:
✅ Запустить Chrome с отладочным портом: chrome.exe --remote-debugging-port=9222
✅Запустить скрипт — он выведет список всех открытых вкладок (название + URL).


➡️Справочник Программиста. Подписаться

📰 drawdata — это небольшая Python-библиотека, которая добавляет интерактивные виджеты прямо в Jupyter Notebook (а также совместима с VSCode и Colab), позволяя вам рисовать собственные датасеты вручную, а затем использовать их для анализа или обучения моделей машинного обучения.

Основные возможности:
🔵Рисование собственных датасетов вручную
🔵Создание scatter-датасетов
🔵Создание гистограмм и баров
🔵Экспорт данных в pandas или polars DataFrame
🔵Получение данных в формате (X, y) для scikit-learn
🔵Поддержка интерактивной работы в Jupyter, VSCode и Colab

➡️Установка: pip install drawdata

📱 Репозиторий
💬 Демо

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 fastapi-sqlalchemy-asyncpg — это шаблон проекта, демонстрирующий, как можно интегрировать FastAPI, Pydantic 2.0 и SQLAlchemy ORM с PostgreSQL с асинхронным драйвером asyncpg.

Стек:
✅FastAPI — современный, высокопроизводительный фреймворк для создания API.
✅Pydantic 2.0 — библиотека для валидации данных.
✅SQLAlchemy ORM — инструмент для работы с базами данных на уровне объектов.
✅PostgreSQL через asyncpg — эффективный асинхронный клиент для взаимодействия с PostgreSQL.

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔥 ArchiPy — это Python-фреймворк разработанный для приведения структуры и стандартов в современные приложения.

Ориентирован на обеспечение масштабируемости, поддержки чистой архитектуры и удобной разработки.

Основные характеристики:
⏺Современная база — поддержка Python 3.13+
⏺Инфраструктура конфигурации и внедрения зависимостей
⏺Адаптеры и моки для тестирования
⏺Единая модель данных (Entities & DTOs)
⏺Утилиты для типичных задач
⏺Поддержка BDD
⏺Лучшие практики и структура проекта

➡️Установка: pip install archipy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🌐 Starlette-admin — это быстрый, красивый и расширяемый фреймворк для административного интерфейса поверх Starlette и FastAPI.

Позволяет создавать полнофункциональные CRUD-интерфейсы для разных систем хранения данных, не ограничиваясь конкретными ORM или ODM, и предоставляет удобную админку, аналогичную Flask-Admin, но адаптированную под современный стек Python-API.

Основные возможности:
🔵CRUD-интерфейсы для любых моделей
🔵Поиск, фильтрация и сортировка данных
🔵Экспорт данных в CSV, Excel, PDF и печать
🔵Управление файлами и изображениями
🔵Аутентификация и авторизация
🔵Кастомные views и batch-действия
🔵Поддержка SQLAlchemy, SQLModel, MongoEngine, ODMantic и Beanie

➡️Установка: pip install starlette-admin

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔥 you-get — это консольная утилита для скачивания медиа-контента (видео, аудио и изображений) из Интернета, когда другие способов сохранить нужный ресурс нет.

Основные возможности:
🔵Скачивание видео, аудио и изображений с популярных сайтов ( YouTube, TikTok, VK и т.д.)
🔵Отображение доступных форматов и качества перед загрузкой
🔵Автоматическая загрузка субтитров с YouTube
🔵Скачивание изображений по ссылкам и через скрапинг страниц
🔵Стриминг видео напрямую в медиаплеер без рекламы
🔵Поддержка продолжения загрузки после прерывания
🔵Настройка имени и директории для сохраняемых файлов
🔵Поддержка прокси для обхода сетевых ограничений

➡️Установка: pip install you-get

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

SABnzbd — это бинарный новсридер (Usenet-клиент), написанный на Python. Он автоматизирует процесс загрузки файлов с Usenet, значительно упрощая взаимодействие с этим протоколом.

Вместо того чтобы вручную скачивать, проверять, восстанавливать и распаковывать файлы, достаточно добавить NZB-файл — и SABnzbd выполнит всю работу автоматически.

Основные возможности:
🔵Автоматизация загрузок
🔵Интуитивно понятный веб-интерфейс
🔵Интеграция с популярными инструментами (Sonarr, Radarr, Lidarr и др.)
🔵Поддержка RSS-лент
🔵Многоязычный интерфейс
🔵Многоуровневая настройка параметров загрузки
🔵Поддержка нескольких серверов Usenet
🔵Гибкая настройка через API и скрипты

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖼 Код для конвертации изображения в чб на Python

Для конвертации изображения в ч/б в коде используется библиотека Pillow.

➡️Установка библиотеки: pip install Pillow

from PIL import Image

# Открываем изображение
image = Image.open('input_image.jpg')

# Конвертируем в оттенки серого
gray_image = image.convert('L')

# Сохраняем результат
gray_image.save('output_image_pil.jpg')

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 remnawave-bedolaga-telegram-bot — это проект Telegram-бота, предназначенного для автоматизированной продажи подписок в Telegram.

Интегрирован с Remnawave версии 2.1.1 и предоставляет пользователям возможность приобретать подписки через Telegram, а также управлять ими.

Основные особенности:
⏺Интеграция с Remnawave версии 2.1.1
⏺Поддержка автоплатежей
⏺Управление подписками через интерфейс бота
⏺Реферальная система для привлечения новых пользователей
⏺Административная панель для управления пользователями и подписками

Основные библиотеки:
✅aiogram
✅asyncpg
✅SQLAlchemy
✅pydantic
✅redis

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⚒️ dill — это надстройка над модулем pickle в Python, разработанная для сериализации и десериализации широчайшего круга Python-объектов, включая сложные и интерактивные состояния, которые стандартный pickle не смог бы обрабатывать.

Основные особенности:
🔵Расширяет возможности стандартного pickle
🔵Поддерживает сериализацию лямбд, вложенных функций и замыканий
🔵Умеет сохранять исходный код функций и классов
🔵Может сохранять и восстанавливать состояние интерактивной сессии
🔵Позволяет передавать сложные объекты по сети
🔵Имеет модуль dill.detect для диагностики проблем сериализации
🔵Поддерживает загрузку сохранённой сессии как модуля или словаря

➡️Установка: pip install dill

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 fastmcp – это Python-библиотека и фреймворк для быстрой и удобной разработки серверов и клиентов в соответствии с Model Context Protocol (MCP), стандарта взаимодействия больших языковых моделей (LLM) с внешними ресурсами и инструментами.

Основные особенности:
🔵Быстрое создание MCP-серверов с помощью декораторов
🔵Поддержка клиента и сервера MCP "из коробки"
🔵Автоматическая генерация MCP-серверов из REST-API (например, FastAPI)
🔵Интеграция с OpenAPI
🔵Middleware для аутентификации, логирования и других задач
🔵Автоматическая конвертация Python-типов в формат MCP и обратно
🔵Поддержка трансформации инструментов (переименование, фильтрация аргументов, скрытие параметров)

➡️Установка: pip install fastmcp

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔐 Код для генерации сложных паролей на Python

Для сокращения ссылок в коде используется модуль secrets, а для копирования сгенерированного пароля в буфер обмена — pyperclip.

➡️Установка модуля: pip install pyperclip

import argparse
import secrets
import string
import pyperclip

AMBIG = set('O0Il1') # Определяем набор символов, которые могут выглядеть похожими (амбивалентные символы).

if __name__ == "__main__":
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument('-l', '--length', type=int, default=16,  # Указание длины пароля.
                    help='длина пароля (по умолчанию: 16)')
    ap.add_argument('-d', '--digits', action='store_true',  # Включать ли цифр в пароль.
                    help='включить цифры в пароль')
    ap.add_argument('-s', '--symbols', action='store_true',  # Включать ЛИ символов в пароль.
                    help='включить специальные символы в пароль')
    ap.add_argument('--no-ambig', action='store_true',
                    help='убрать похожие символы (например, O, 0, I, l, 1)')
    args = ap.parse_args()
    
    # Инициализируем список 'alphabet' всеми буквами (строчными и заглавными).
    alphabet = list(string.ascii_letters)
    if args.digits:
        alphabet += list(string.digits)
    if args.symbols:
        alphabet += list('!@#$%^&*()-_=+[]{};:,.<>?')
    if args.no_ambig:
        alphabet = [c for c in alphabet if c not in AMBIG]

    # Генерируем пароль: выбираем случайные символы из 'alphabet' указанное количество раз (args.length)
    # и объединяем их в одну строку.
    pwd = ''.join(secrets.choice(alphabet) for _ in range(args.length))
    pyperclip.copy(pwd) # Копируем сгенерированный пароль в буфер обмена.
    print('Пароль скопирован в буфер: ', pwd)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔥 CreatorBox — это гибкий, эффективный и масштабируемый набор инструментов для редактирования видео и озвучки, призванный раскрыть творческий потенциал пользователей.

Основные возможности:
⏺Распознавание речи и создание субтитров
⏺Перевод текста и субтитров на разные языки
⏺Синтез речи с выбором голосов и параметров
⏺Черновое редактирование видео и аудио
⏺Экспорт материалов (видео, аудио, субтитры)
⏺Работа через веб-интерфейс
⏺Предпросмотр и отладка результатов
⏺Автодубляж и локализация контента
⏺Поддержка разных провайдеров ИИ (OpenAI, Gemini, др.)
⏺Возможность автономного развертывания

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💰OpenBB — это открытая финансовая платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для аналитиков, квантов и агент-ИИ.

Платформа предоставляет доступ к данным по акциям, опционам, криптовалютам, форекс, макроэкономике, облигациям и прочему, предлагая единый, стандартизированный API для работы с разнообразными поставщиками данных.

Основыне особенности:
🔵Открытая платформа для финансовой аналитики
🔵Унифицированный API для работы с разными источниками данных
🔵Поддержка Python-библиотеки, CLI и Web API
🔵Модульная архитектура с расширениями
🔵Стандартизированный объект результата OBBject
🔵Интеграция с OpenBB Workspace (графический интерфейс)
🔵Возможность использования AI-агентов для автоматизации исследований
🔵Активное сообщество и регулярные обновления

➡️Установка: pip install openbb

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 SpyderIDE — это интегрированная среда разработки (IDE) для научного программирования на Python.

Основные возможности:
🔵Редактор кода с подсветкой синтаксиса, автодополнением и проверкой ошибок
🔵Интерактивная IPython-консоль для запуска кода и отображения графиков
🔵Просмотр и редактирование переменных через Variable Explorer
🔵Панель документации с рендерингом справки по функциям и классам
🔵Встроенный отладчик и профилировщик производительности
🔵Поддержка проектов, управления файлами и поиска по коду
🔵Интеграция с научными библиотеками (NumPy, pandas, Matplotlib и др.)
🔵Поддержка плагинов и расширений (например, Jupyter Notebook, Vim-режим)

📱 Репозиторий
🌐 Сайт

➡️Справочник Программиста. Подписаться

✨ TerminalTextEffects (TTE) — это движок визуальных эффектов для терминала, написанный на Python.

Может быть установлен как системное приложение или использоваться как Python-библиотека для создания динамических визуальных эффектов в терминальных приложениях.

основные возможности:
🔵Поддержка 256 цветов Xterm
🔵Анимации текста в терминале
🔵Эффекты движения символов по кривым и путям
🔵Градиенты и цветовые переходы
🔵Обработка событий и изменение состояния эффектов
🔵Использование как системное приложение через командную строку
🔵Интеграция в Python-скрипты
🔵Поддержка различных эффектов (дождь, расшифровка, цифровой дождь, лучи, фейерверки и др.)
🔵Гибкая система конфигурации через CLI
🔵Работа с потоками stdin и stdout

➡️Установка: pip install terminaltexteffects

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⚒️ optuna — это современная Python-библиотека для автоматизированной оптимизации гиперпараметров в задачах машинного обучения и других областях.

Позволяет находить наилучшие комбинации параметров с помощью интеллектуальных стратегий поиска, таких как Bayesian Optimization, TPE, CMA-ES, Grid Search и Random Search.

Основные возможности:
🔵Автоматическая оптимизация гиперпараметров с минимальным количеством кода.
🔵Поддержка как black-box, так и многокритериальной оптимизации.
🔵Визуализация процесса обучения и результатов (например, важность параметров, convergence plots).
🔵Интеграция с популярными фреймворками: PyTorch, TensorFlow, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Scikit-learn и другими.
🔵Возможность параллельного и распределённого запуска оптимизаций.

➡️Установка: pip install optuna

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться