Код для защиты Excel-файла паролем на Python

Для работы с Excel-файлом в коде используется библиотека xlwings.

➡️Установка библиотеки: pip install xlwings

import xlwings as xw

# Открываем существующий Excel-документ
file_path = "example.xlsx"
app = xw.App(visible=False)
wb = app.books.open(file_path)

# Защищаем Excel-файл пароль
wb.api.Password = "password123"

# Сохраняем защищённый файл
wb.save("protected_example.xlsx")

# Всё закрываем
wb.close()
app.quit()

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека ftpdlib в Python

Библиотека ftpdlib позволяет создавать FTP-сервера. Она написана на чистом Python и поддерживает большинство стандартных FTP-команд.

Основные возможности библиотеки:
🔵Поддержка FTP и FTPS: Поддерживает как стандартный FTP, так и FTP поверх SSL (FTPS) для шифрования данных.
🔵Высокая производительность: Благодаря асинхронной архитектуре, pyftpdlib может обрабатывать большое количество соединений.
🔵Расширяемость: Возможность создавать собственные классы серверов, клиентов, авторизаций и прочее, используя классы библиотеки как базовые.
🔵Безопасность: Поддержка SSL/TLS, возможность ограничения доступа по IP, настройка прав.

➡️Установка библиотеки: pip install pyftpdlib

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека pyjokes в Python

Библиотека pyjokes предназначена для генерации случайных шуток.

Удобна для использования в чат-ботах, играх и других приложениях, где нужно немного юмора.

✅Пример кода

import pyjokes

# Получаем случайную шутку
joke = pyjokes.get_joke(language='ru')
# Выводим полученную шутку
print(joke)

➡️Установка библиотеки: pip install pyjokes

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для скачивания файла с удаленного сервера по SSH на Python

Для работы с SSH в коде используется библиотека paramiko.

➡️Установка библиотеки: pip install paramiko

import paramiko

# Создаём SSH-клиент
client = paramiko.SSHClient()
client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())

# Подключаемся к удаленному серверу
client.connect('hostname', username='username', password='password')

# Открываем SFTP-сессию
sftp = client.open_sftp()

# Скачиваем файл с удаленного сервера
sftp.get('remote_file.txt', 'local_file.txt')

# Закрываем SFTP-сессию
sftp.close()

# Закрываем соединение
client.close()

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека Deepdoctection в Python

Библиотека Deepdoctection предназначена для анализа документов с использованием методов компьютерного зрения и обработки естественного языка.

Предоставляет инструменты для обработки, классификации и извлечения информации из документов.

Основные особенности библиотеки:
🔵Извлечение структурированных данных: Позволяет извлекать текст, таблицы, заголовки и другие структурированные элементы из документов.
🔵Модели машинного обучения: Поддерживает использование предобученных моделей для задач классификации и сегментации, а также возможность интеграции собственных моделей.
🔵Обработка изображений: Инструменты для предварительной обработки изображений, такие как обрезка, фильтрация и преобразование форматов.
🔵Расширяемость: Можно добавлять новые модули и настраивать существующие под конкретные задачи.
🔵Интеграция с другими библиотеками: Возможность интеграции с библиотеками глубокого обучения, такими как TensorFlow и PyTorch.

➡️Установка библиотеки: pip install deepdoctection

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для извлечения изображений из PDF-файла

Для извлечения изображений используется библиотека PyMuPDF.

➡️Установка библиотеки: pip install pymupdf

import fitz

file = 'example.pdf'

# Открываем PDF-файл
pdf = fitz.open(file)

# Перебираем каждую страницу PDF-файла
for i in range(len(pdf)):
    # Перебираем каждое изображение на текущей странице
    for image in pdf.get_page_images(i):
        # Получаем ссылку на изображение
        xref = image[0]
        # Создаём объект Pixmap из ссылки на изображение
        pix = fitz.Pixmap(pdf, xref)
        # Проверяем, имеет ли изображение менее 5 цветовых компонентов (не является ли изображением в формате CMYK)
        if pix.n < 5:
            # Сохраняем пиксмапу в виде изображения PNG
            pix.save(f'{xref}.png')
        else:
            # Создаём новую пиксмапу с цветовым пространством RGB
            pix1 = fitz.open(fitz.csRGB, pix)
            # Сохраняем новую пиксмапу в виде изображения PNG
            pix1.save(f'{xref}.png')
            # Освобождаем ресурсы, связанных с новой пиксмапой
            pix1 = None
        # Освобождаем ресурсы, связанные с исходной пиксмапой
        pix = None

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека vtracer в Python

Библиотека vtracer предназначена для преобразования растровых изображений в векторные форматы, такие как SVG.

Векторные изображения имеют множество преимуществ, включая масштабируемость без потери качества, что делает их идеальными для логотипов, иконок и других графических элементов.

Основные возможности библиотеки:
🔵Преобразование растровых изображений в векторные: Основная функция библиотеки заключается в преобразовании растровых изображений (например, PNG, JPEG) в векторные форматы (например, SVG).
🔵Настройки детализации и точности: Можно настраивать уровень детализации и точности векторизации, чтобы получить желаемый результат.
🔵Поддержка различных форматов: Поддерживает различные форматы входных изображений и выходных векторных файлов.
🔵Гладкие кривые: Векторизация с использованием vtracer позволяет получить гладкие и точные кривые, что особенно полезно для сложных изображений с множеством деталей.

✅ Пример кода для векторизации изображения

import vtracer
from PIL import Image

# Путь к изображению
input_image_path = "example.png"
# Путь к итоговому результату
output_image_path = "output.svg"

# Загружаем изображение
input_image = Image.open(input_image_path)

# Векторизуем изображение
vtracer.convert_image_to_svg_py(input_image_path, output_image_path)

➡️Установка библиотеки: pip install vtracer

📱 Репозиторий
💬 Демо

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для получения всех изображений из HTML-файла на Python

Для работы с HTML-файлом в коде используется библиотека beautifulsoup4.

➡️Установка библиотеки: pip install beautifulsoup4

from bs4 import BeautifulSoup


def get_images_from_file(file_path):
    # Открываем HTML-файл и считываем его содержимое
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        html_content = file.read()

    # Создаём объект BeautifulSoup и извлекаем источники изображений
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    return [img['src'] for img in soup.find_all('img', src=True)]


file_path = 'index.html'
print(get_images_from_file(file_path))

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека Pympler в Python

Библиотека Pympler помогает анализировать и отслеживать использование памяти в Python-программах.

Она особенно полезна для выявления утечек памяти, анализа распределения памяти и мониторинга потребления памяти в реальном времени.

➡️Установка библиотеки: pip install Pympler

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Пробив по IP на Python

В данном shorts напишем код для пробива по IP-адресу на Python.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для пробива по IP-адресу на Python

Для обращения к API в коде используется библиотека requests.

Для получения токена нужно зарегистрироваться на сайте - ipinfo.

➡️Установка библиотек: pip install requests

import requests


def get_ip_info(ip_address):
    # Токен для доступа к API сервиса ipinfo.io
    token = ''
    # Формируем URL для запроса информации об IP-адресе
    url = f'https://ipinfo.io/{ip_address}/json?token={token}'

    try:
        # Выполняем GET-запрос по сформированному URL
        response = requests.get(url)
        # Проверяем, что запрос завершился успешно (код статуса 200)
        response.raise_for_status()
        # Парсим ответ сервера в формате JSON
        data = response.json()
        # Возвращаем данные о IP-адресе
        return data
    # Обрабатываем возможные исключения при выполнении запроса
    except requests.RequestException as e:
        # Выводим сообщение об ошибке
        print(f'Не удалось получить информацию об IP-адресе: {e}')
        # Возвращаем None в случае ошибки
        return None


def main():
    # Запрашиваем у пользователя ввод IP-адреса
    ip = input("Введите IP-адрес: ")
    # Получаем информацию об IP-адресе с помощью функции get_ip_info
    info = get_ip_info(ip)
    if info:  # Если информация успешно получена
        print(f"IP-адрес: {info.get('ip')}")  # Выводим IP-адрес
        print(f"Имя хоста: {info.get('hostname')}")  # Выводим имя хоста
        print(f"Город: {info.get('city')}")  # Выводим город
        print(f"Регион: {info.get('region')}")  # Выводим регион
        print(f"Страна: {info.get('country')}")  # Выводим страну
        print(f"Расположение: {info.get('loc')}")  # Выводим координаты (широта и долгота)
        print(f"Организация: {info.get('org')}")  # Выводим организацию (провайдера)


if __name__ == "__main__":
    main()

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека more-itertools в Python

Библиотека more-itertools расширяет функционал встроенного модуля itertools, предоставляя дополнительные полезные инструменты для работы с итерациями и последовательностями.

Содержит множество функций, которые могут упростить и улучшить код, работающий с итераторами.

✅ Некоторые функции из библиотеки:
chunked(iterable, n): Разделяет итерацию на чанки (подсписки) размером n.
first(iterable, default=None): Возвращает первый элемент итерации или значение по умолчанию, если итерация пуста.
last(iterable, default=None): Возвращает последний элемент итерации или значение по умолчанию, если итерация пуста.
split_before(iterable, pred): Разделяет итерацию перед элементами, удовлетворяющими предикату.
unique_everseen(iterable, key=None): Возвращает уникальные элементы итерации, сохраняя порядок и избегая повторов.

➡️Установка библиотеки: pip install more-itertools

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться