🤖 Lhotse — это Python-библиотека, предназначенная для подготовки мультимодальных данных (аудио, речь, видео, изображения, текст) в проектах машинного обучения.

Предоставляет единый формат описания данных и мощные инструменты для их нарезки, микширования, объединения и извлечения признаков.

📌 Основные возможности:

🔵Унифицированное описание аудио- и мультимодальных данных через манифесты
🔵Поддержка аудио, речи, видео, изображений и текста
🔵Работа с длинными, многоканальными и распределёнными записями
🔵Концепция «отрезков» (cuts) и коллекций CutSet для гибкой подготовки данных
🔵Интеграция с PyTorch Dataset и DataLoader
🔵Возможность микширования, обрезки, паддинга и нормализации данных
🔵Поддержка ленивой обработки и экономии памяти
🔵Масштабируемая обработка данных на нескольких потоках или узлах
🔵Простая работа с облачным и локальным хранением данных

➡️Установка: pip install lhotse

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 Arrakis — это открытое решение для самостоятельного хостинга песочницы, предназначенное для безопасного исполнения кода и использования полноценного рабочего окружения (включая GUI) агентами искусственного интеллекта.

📌 Основные особенности:

🔵Полностью автономная песочница для безопасного запуска кода агентами ИИ.
🔵Изоляция окружений через MicroVM вместо контейнеров.
🔵Поддержка снимков и восстановления состояния.
🔵REST API, Python SDK и CLI-утилита для управления.
🔵Возможность перенаправления портов и доступа к GUI через VNC.
🔵Кастомизация образа ОС под свои нужды.
🔵Использование технологии виртуализации KVM и гипервизора Cloud-Hypervisor.
🔵Высокий уровень безопасности при запуске потенциально опасного кода.
🔵Совместимость с Linux-хостами.

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🛞 Reladiff — это библиотека и утилита на Python для сравнения больших таблиц данных между базами данных или внутри одной базы.

📌 Основные возможности:

🔵Сравнение таблиц между разными базами данных
🔵Сравнение таблиц внутри одной базы
🔵Работа с большими объёмами данных (миллионы и миллиарды строк)
🔵Поддержка множества СУБД: PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery, Oracle, ClickHouse и др.
🔵Выявление добавленных, удалённых и изменённых строк
🔵Использование контрольных сумм и сегментирования для ускорения сравнения
🔵Настройка фильтров и диапазонов
🔵Поддержка многопоточности

➡️Установка: pip install reladiff

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖌 TinUI — это Python-библиотека, расширяющая возможности стандартного графического интерфейса tkinter, предоставляя современные и стилизованные виджеты для создания интерфейсов.

Ориентирована на разработчиков, которым требуется простота tkinter при улучшенном визуальном восприятии.

📌 Основные особенности:

🔵Современные виджеты (кнопки, переключатели, флажки, текстовые поля, радиокнопки и другие элементы управления)
🔵Поддержка тем (светлая и тёмная тема интерфейса)
🔵Простота использования с интуитивным API

➡️Установка: pip install tinui

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📄 PDF Extract Kit — это комплексный набор инструментов для высококачественного извлечения содержимого из PDF-документов.

Разработан для того, чтобы эффективно и точно извлекать текст, таблицы, изображения и другие элементы из PDF-файлов.

📌 Основные возможности:

🔵Извлечение текста из PDF-документов
🔵Детекция и распознавание макета страницы
🔵Обнаружение и распознавание формул с конвертацией в LaTeX
🔵Извлечение и реконструкция таблиц с выводом в HTML
🔵Оптическое распознавание символов
🔵Поддержка вывода в форматы Markdown, HTML и LaTeX
🔵Модульная архитектура для гибкого выбора и комбинирования моделей
🔵Поддержка параллельной обработки и интеграция с современными ML-фреймворками
🔵Извлечение изображений и сопутствующих описаний
🔵Высокое качество и точность извлечения даже из сложных и разнообразных PDF-файлов.

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⚒️ Feature_engine — это Python-библиотека для инженерии признаков, которая предоставляет обширный набор инструментов для преобразования и подготовки данных перед их подачей в модели машинного обучения.

📌 Основные возможности:

🔵Совместимость с API Scikit-learn
🔵Инструменты для кодирования категориальных признаков
🔵Обработка пропущенных значений
🔵Дискретизация числовых признаков
🔵Создание новых признаков на основе существующих
🔵Отбор признаков для улучшения модели
🔵Легкая интеграция в пайплайны машинного обучения

➡️Установка: pip install feature_engine

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🟩 depyler — это инструмент, который компилирует Python-код в Rust, помогая. Представляет собой транспайлер, который переводит аннотированный Python-код в идиоматичный Rust, при этом сохраняя семантику программы.

Его особенностью является семантическая верификация и анализ безопасности памяти на этапе компиляции, что обеспечивает гарантии безопасности и надежности итогового кода.

📌 Основные особенности:

🔵Компиляция Python-кода в Rust
🔵Семантическая верификация кода
🔵Анализ безопасности памяти на этапе компиляции
🔵Сохранение семантики исходной программы
🔵Поддержка аннотированного Python-кода
🔵Помощь в постепенной миграции с Python на Rust
🔵Повышение производительности и безопасности приложений

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔍 dython — это Python-библиотека, которая помогает быстро и просто анализировать данные и находить связи между ними.

Делает работу с данными легче, особенно когда нужно понять, как разные переменные связаны друг с другом.

📌 Основные возможности:

🔵Исследование взаимосвязей между переменными
🔵Визуализация корреляций и зависимостей в данных
🔵Анализ как числовых, так и категориальных данных
🔵Вычисление различных статистических метрик взаимосвязи
🔵Помощь в быстром получении инсайтов из данных
🔵Упрощение процесса анализа и визуализации данных

➡️Установка: pip install dython

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📱 PyApp — это утилита командной строки, написанная на Python, которая предназначена для создания автономных, распространяемых исполняемых (.exe) файлов Python-приложений.

📌 Основные особенности:

🔵Создание автономных исполняемых файлов, не требующих установленного Python
🔵Кросс-платформенная поддержка (Windows, macOS, Linux)
🔵Минималистичная конфигурация через pyproject.toml
🔵Простота использования с минимальными настройками
🔵Упаковка приложения, зависимостей и рантайма Python в один файл
🔵Поддержка виртуальных окружений при сборке
🔵Предсказуемый и воспроизводимый процесс сборки
🔵Автоматическое разрешение зависимостей

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🟪 QtPy — это небольшая абстракция для Python, которая позволяет писать приложения с использованием единого API, совместимого с PyQt5, PySide2, PyQt6 и PySide6.

Полезна при необходимости поддержки нескольких версий Qt или при миграции между различными привязками, такими как PyQt и PySide.

📌 Основные особенности:

🔵Поддержка PyQt5, PyQt6, PySide2 и PySide6
🔵Единый API для всех поддерживаемых привязок
🔵Упрощает миграцию между PyQt и PySide
🔵Автоматическая обработка различий между Qt5 и Qt6
🔵Совместимость с существующим кодом без изменений
🔵Упрощает разработку кросс-Qt приложений

➡️Установка: pip install qtpy

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⚒️ gitonic — это инструмент на Python, предназначенный для упрощения работы с несколькими Git-репозиториями одновременно.

Предоставляет графический интерфейс на базе tkinter, позволяя пользователям удобно управлять своими репозиториями, выполнять коммиты, переключаться между ветками и просматривать статус изменений без необходимости использования командной строки.

📌 Основные особенности:

🔵Управление несколькими репозиториями
🔵Графический интерфейс
🔵Поддержка различных операционных систем

➡️Установка: pip install gitonic

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📒 Review Board — это веб-интерфейс для обзора кода и документов, предназначенный для проектов и организаций любого размера.

📌 Основные возможности:

🔵Просмотр изменений с подсветкой синтаксиса и inter-diff
🔵Комментирование строк кода и обсуждение изменений
🔵Поддержка обзора документов, изображений и других артефактов
🔵Интеграция с системами контроля версий (Git, Mercurial, Perforce, CVS и др.)
🔵Возможность написания собственных плагинов и расширений
🔵API для автоматизации и интеграции с другими системами
🔵Панель управления задачами и обзорами
🔵Поддержка уведомлений и статусов проверки
🔵Разграничение прав доступа и управление пользователями
🔵Поддержка self-hosted развертывания (на собственном сервере)

➡️Установка: pip install ReviewBoard

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔥 pygubu — это инструмент, предназначенный для упрощения создания графического интерфейса пользователя в Python с использованием модуля tkinter.

Основные возможности:
⏺Визуальное создание интерфейсов с помощью pygubu-designer.
⏺Генерация и использование интерфейсов в формате XML.
⏺Автоматическая сборка интерфейса через Builder в Python-коде.
⏺Поддержка стандартных виджетов tkinter и ttk.
⏺Привязка обработчиков событий (колбэков) к элементам интерфейса.
⏺Динамическая загрузка разных интерфейсов во время выполнения.
⏺Поддержка интернационализации (переводов текста).
⏺Разделение логики приложения и описания интерфейса.

➡️ Установка: pip install pygubu

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 Palanteer — это инструмент, предназначенный для профилирования, логирования и наблюдения за выполнением программ на C++ и Python с очень высокой точностью времени (наносекундный уровень) и низкими накладными расходами.

📌 Основные возможности:

🔵Инструментирование кода на C++ и Python
🔵Профилирование производительности с наносекундной точностью
🔵Логирование событий и данных
🔵Автоматическое инструментирование Python-кода
🔵Визуализация времени выполнения и потоков
🔵Отображение графиков, диаграмм и статистики
🔵Удалённое наблюдение и управление
🔵Потоковая передача данных в реальном времени
🔵Поддержка Linux и Windows

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⚒️ CQ-editor — это графический интерфейс / интегрированная среда разработки для CadQuery, реализованная с помощью PyQt и работающая на Linux, Windows и macOS.

📌 Основные особенности:

🔵Редактор кода и встроенная 3D-визуализация моделей
🔵Шаговая отладка скриптов CadQuery
🔵Инспектор объектов и просмотр промежуточных стадий модели
🔵Автоматическая перезагрузка при изменении кода
🔵Экспорт моделей в STL, STEP и другие форматы
🔵Настройка интерфейса (тёмная/светлая тема, цвета)
🔵Просмотр ошибок и логов выполнения
🔵Возможность быстрого рендера и вращения модели в 3D-окне

➡️Установка: pip install CQ-editor

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖌 drawdata — это небольшая Python-библиотека, которая позволяет интерактивно рисовать датасеты прямо в ноутбуках Jupyter Notebook.

📌 Основные возможности:

🔵Интерактивное рисование точечных данных
🔵Создание столбчатых распределений
🔵Экспорт нарисованных данных в pandas.DataFrame и polars.DataFrame
🔵Получение данных в формате X, Y для использования в scikit-learn
🔵Поддержка работы в Jupyter, VS Code и Google Colab
🔵Возможность рисовать несколько классов данных разными цветами
🔵Быстрое прототипирование и визуализация учебных датасетов
🔵Простая интеграция с виджетами ipywidgets и anywidget

➡️Установка: pip install drawdata

📱 Репозиторий
💬 Демо

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 telegram-feedback-bot — это проект простого Telegram-бота, реализованный на Python с использованием библиотек aiogram и sulguk, предназначенный для приёма обратной связи от пользователей (например, участников группы либо клиентов технической поддержки) без необходимости раскрывать свои личные контакты.

📌 Основные возможности:

🔵Пересылка любых типов сообщений пользователей (текст, фото, видео, документы, голосовые и др.) администратору или в группу.
🔵Возможность администратора отвечать пользователю через бот — ответ пересылается автоматически.
🔵Настраиваемые тексты уведомлений и ответов через конфигурационный файл.
🔵Поддержка развёртывания из исходников, через Docker и Kubernetes.
🔵Простая структура проекта и минимальные зависимости.
🔵Поддержка логирования и обработки ошибок.
🔵Возможность многопользовательской работы (приём сообщений от нескольких пользователей одновременно).

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться