✨ 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

🌐 fasthtml – это современный веб-фреймворк на Python, разработанный для создания скорых, масштабируемых и минималистичных веб-приложений.

Основные особенности:
🔵Основан на Starlette и Uvicorn
🔵Декларативный синтаксис
🔵Глубокая интеграция с HTMX для динамического обновления DOM без JS
🔵Вдохновлён стилем FastAPI, но не совместим с ним
🔵Автоматический рендеринг Python-кода в HTML
🔵Возможность работы с sqlite-utils, SQLAlchemy, SurrealDB
🔵Опциональная интеграция с Pico CSS и другими CSS-системами

➡️Установка: pip install python-fasthtml

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🗂 Код для очистки папки от старых файлов на Python

Для работы с файлами в коде используется модуль os, а для работы со временем - time.

import os
import time


def clean_old_files(folder_path: str, days: int = 7):
    """
    Удаляет файлы старше указанного количества дней из папки.

    :param folder_path: путь к папке
    :param days: количество дней, старше которых файлы будут удалены
    """
    # Время "среза"
    cutoff_time = time.time() - days * 86400

    # Проходим по всем файлам в папке
    for filename in os.listdir(folder_path):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)

        if os.path.isfile(file_path):
            file_mtime = os.path.getmtime(file_path)  # Время изменения файла

            if file_mtime < cutoff_time:
                try:
                    os.remove(file_path)
                    print(f"Удалён файл: {file_path}")
                except Exception as e:
                    print(f"Ошибка при удалении {file_path}: {e}")


if __name__ == "__main__":
    # Указываем путь к папке
    folder = r"C:\Users\YourName\Downloads"
    clean_old_files(folder, days=7)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔥 WTForms — это гибкая библиотека для валидации и рендеринга форм в Python, предназначенная для веб-разработки.

Совместима с любыми веб-фреймворками и шаблонизаторами, обеспечивая удобный способ обработки пользовательского ввода.

Основные особенности:
⏺Валидация данных: предоставляет встроенные валидаторы, которые можно комбинировать для проверки различных условий.
⏺CSRF-защита: встроенная поддержка защиты от подделки межсайтовых запросов.
⏺Международализация (I18N): поддержка перевода сообщений об ошибках и меток полей на различные языки.
⏺Гибкость интеграции: работает с любыми веб-фреймворками и шаблонизаторами, позволяя легко интегрировать в существующие проекты.

➡️ Установка: pip install -U WTForms

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🗑 Код для очистки текста от html-тегов на Python

Для удаления html-тегов в коде используется библиотека beautifulsoup4.

➡️ Установка библиотеки: pip install beautifulsoup4

from bs4 import BeautifulSoup


def strip_html_tags(html_content: str) -> str:
    """
    Удаляет все HTML-теги из строки и возвращает чистый текст.

    Args:
        html_content (str): Строка, содержащая HTML-разметку.

    Returns:
        str: Текст без HTML-тегов.
    """
    if not html_content:
        return ""
    try:
        soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
        return soup.get_text(separator=' ', strip=True)
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при очистке HTML: {e}")
        return html_content


if __name__ == "__main__":
    html_example = "<p>Это <b>пример</b> текста с <i>HTML</i> тегами.</p>"
    clean_text = strip_html_tags(html_example)
    print(f"Исходный HTML: '{html_example}'")
    print(f"Чистый текст: '{clean_text}'")

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 MonsterUI — это UI-фреймворк для FastHTML, который позволяет создавать красивые веб-интерфейсы с минимальным объёмом кода на Python.

Объединяет простоту использования Python с мощью Tailwind, FrankenUI и DaisyUI, при этом оставаясь лёгким и удобным для data-scientists, ML-инженеров и разработчиков.

Основные особенности:
🔵Простая установка и быстрый запуск
🔵Готовые визуальные компоненты (Card, H1–H6, Buttons, Modals, Toasts и др.)
🔵Поддержка тем и стилей через Theme
🔵Интеграция с Markdown, подсветкой кода и формулами
🔵Современный дизайн на базе Tailwind, FrankenUI и DaisyUI
🔵Минимум CSS — всё описывается на Python
🔵Возможность легко строить блоги и веб-интерфейсы

➡️Установка: pip install MonsterUI

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🌳 dtreeviz — это Python-библиотека для визуализации решений на базе деревьев и интерпретации моделей машинного обучения.

Основные возможности:
🔵Структурные визуализации деревьев
🔵Пути принятия решений для конкретных наблюдений
🔵Информация о листьях (распределения, количество наблюдений, статистика)
🔵Исследование пространства признаков
🔵Интеграция с TensorFlow Decision Forests

➡️Установка: pip install dtreeviz

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🚀 Cirq — это фреймворк от Google для разработки, симуляции и запуска квантовых алгоритмов на квантовых процессорах и эмуляторах.

Создан для работы с квантовыми схемами на уровне квантовых логических элементов (гейтов) и ориентирован на практические эксперименты с квантовыми вычислениями.

Основные возможности:
⏺Создание и визуализация квантовых схем
⏺Симуляция квантовых вычислений на классическом компьютере
⏺Запуск алгоритмов на реальных квантовых процессорах Google
⏺Поддержка стандартных квантовых гейтов и пользовательских операций
⏺Работа с вариационными и гибридными алгоритмами
⏺Интеграция с TensorFlow Quantum и другими ML-фреймворками
⏺Инструменты для исследований в квантовой информации и алгоритмах

➡️ Установка: pip install cirq

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔥 tksheet — это библиотека-виджет для Python, расширяющая возможности стандартного tkinter, предоставляя функциональность табличного или древовидного табличного интерфейса.

Полезна для приложений, которым необходим интерфейс, похожий на электронную таблицу, с возможностью редактирования, сортировки и интерактивного взаимодействия.

Основные возможности:
🔵Отображение и редактирование табличных данных
🔵Работа с большими объёмами данных
🔵Прямое редактирование ячеек
🔵Перетаскивание строк и столбцов
🔵Поддержка undo/redo
🔵Поддержка выпадающих меню
🔵Поддержка чекбоксов и прогресс-баров
🔵Встроенное окно поиска

➡️ Установка: pip install tksheet

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👩‍💻 Termite — это инструмент для генерации интерфейсов в терминале (TUI) с помощью простых текстовых описаний.

Позволяет быстро прототипировать терминальные приложения, которые выполняют конкретные задачи, вроде отображения активных портов, мониторинга пропускной способности Redis, управления контейнерами Docker или сравнительного анализа SQL-таблиц.

Основные особенности:
🔵Генерация терминальных интерфейсов по текстовому описанию
🔵Использование LLM (OpenAI или Anthropic) для создания кода
🔵Поддержка библиотек urwid, rich, textual и curses
🔵Автоматическое исправление ошибок выполнения
🔵Опция саморефлексии для улучшения интерфейса
🔵Сохранение сгенерированных приложений в ~/.termite
🔵Гибкая настройка через параметры командной строки
🔵Экспериментальный проект с возможными багами и рисками безопасности

➡️ Установка: pipx install termite-ai

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⚒️ fastapi-pagination — это Python-библиотека, созданная для упрощения реализации пагинации в приложениях на FastAPI.

Предоставляет набор утилит и моделей данных, позволяющих легко разделять большие наборы данных на страницы и возвращать клиенту удобные, стандартизированные ответы.

Основные возможности:
🔵Поддержка различных стратегий пагинации
🔵Совместимость с SQLAlchemy, Tortoise ORM, Beanie, PyMongo и другими библиотеками
🔵Асинхронная и синхронная работа
🔵Простая интеграция в FastAPI
🔵Поддержка стандартных моделей ответа (Page, LimitOffsetPage, CursorPage)
🔵Гибкая настройка формата ответа и параметров пагинации
🔵Эффективная работа с большими наборами данных за счёт оптимизации запросов на уровне ORM/БД

➡️Установка: pip install fastapi-pagination

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📊 qstrader — это Python-библиотека для бэктестинга систематических торговых стратегий, специализирующаяся на long-short акциях и ETF, разработанная с акцентом на модульность, риск-менеджмент и институциональный уровень симуляции.

Основные особенности:
🔵Модульная архитектура
🔵Поддержка стратегий long-short и ETF
🔵Alpha-модели на основе трендов и импульса
🔵Симуляционный движок для разделения сигналов, портфеля и исполнения
🔵Базовые оптимизаторы портфеля (например, 1/N)
🔵Симулированный брокер с учетом комиссий и потоков капитала
🔵Работа с данными из CSV
🔵Расширенная статистика и генерация отчётности (tearsheet, JSON)

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖼 ObjectClear — это модель для удаления объектов, которая использует механизм Object-Effect Attention для совместного устранения целевого объекта и его визуальных эффектов, сохраняя при этом консистентность фона.

Предназначена для задач, где важно не только удалить объект, но и учесть его влияние на окружающую среду, например, тени, отражения или изменения освещения.

Основные особенности:
🔵Object-Effect Attention — модель учитывает не только объект, который нужно удалить, но и его тень, отражения и другие визуальные эффекты.
🔵OBER Dataset — датасет с реальными и искусственными изображениями для тренировки модели на разных ситуациях.
🔵Простое использование — есть готовые скрипты и интерактивное Gradio-демо для быстрого теста.
🔵Работа с масками — можно использовать сегментационные маски (например, с SAM2), чтобы точно указать, что удалять.

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🚀 Ludic — это лёгкий фреймворк для создания динамических HTML-страниц с использованием компонентов, аналогичных React, но полностью на Python.

Ориентирован на разработку без написания JavaScript-кода, интегрируя возможности библиотеки htmx для динамических обновлений без необходимости в клиентском JavaScript.

Основные особенности:
⏺Типизированные компоненты
⏺Интеграция с htmx
⏺Модульная структура
⏺Поддержка популярных фреймворков (Starlette, FastAPI, Django)
⏺Использование современных возможностей Python (аннотации типов, асинхронность)

➡️ Установка: pip install "ludic[full]"

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🎨 tkmacosx — это расширение для библиотеки tkinter, предназначенное для улучшения совместимости с macOS.

Предоставляет модифицированные виджеты, которые устраняют многие проблемы стандартных компонентов tkinter на платформе macOS.

Основные возможности:
🔵Кастомизация кнопок (изменение цвета фона и текста)
🔵Поддержка темной и светлой темы macOS
🔵Дополнительные виджеты (CircleButton, Marquee, SFrame и др.)
🔵Управление состоянием виджетов с помощью переменных (ColorVar)
🔵Устранение ошибок отображения кнопок и проблем с фокусом

➡️Установка: pip install tkmacosx

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🎨 Генератор случайных цветов на Python

В данной статье мы напишем несколько вариантов кода для генерации случайных цветов на Python, а также визуализируем палитру цветов.

💡Не забывайте, что вы можете предлагать ещё идеи для постов/статей/видосов - @it_start_suggestion_bot

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖥 BrowserOS — это открытый веб-браузер нового поколения, ориентированный на локальную работу с ИИ-агентами.

Предоставляет пользователю приватную альтернативу таким сервисам, как Perplexity Comet, позволяя запускать ИИ-модели непосредственно на своем устройстве или через локальные API, такие как Ollama.

Основные особенности:
🔵Приватность по умолчанию — все данные остаются на вашем устройстве.
🔵Интерфейс, похожий на Chrome, с поддержкой расширений.
🔵Локальные ИИ-агенты для выполнения задач прямо в браузере.
🔵Поддержка MCP (Modular Cognitive Plugins) для установки плагинов.
🔵Встроенный ИИ-блокировщик рекламы.

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔍 YData Profiling — это Python-библиотека, предназначенная для быстрой и подробной разведывательной аналитики данных (EDA) с использованием всего одной строки кода.

Предоставляет расширенный анализ DataFrame, включая поддержку pandas и Spark, и позволяет экспортировать результаты в различные форматы, такие как HTML и JSON.

Основные особенности::
🔵Автоматическое определение типов данных
🔵Одномерный анализ с описательной статистикой и визуализациями
🔵Многомерный анализ, включая корреляции и дублирующиеся строки
🔵Анализ временных рядов с графиками ACF/PACF
🔵Анализ текстовых данных
🔵Анализ файлов и изображений
🔵Сравнение наборов данных
🔵Экспорт результатов в HTML, JSON и использование в Jupyter Notebook

➡️ Установка: pip install ydata-profiling

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться