Код для генерации ASCII-арта из изображения на Python

Для работы с изображением в коде используется библиотека Pillow.

➡️Установка библиотеки: pip install Pillow

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')

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека tkforge в Python

Библиотека tkforge предназначена для упрощения создания графических интерфейсов с использованием tkinter.

Позволяет генерировать код интерфейса на основе макетов, созданных в Figma, что особенно удобно для дизайнеров и разработчиков, работающих в команде.

Основные возможности библиотеки:
🔵Генерация tkinter GUI: Возможность экспортировать макеты из Figma и получить готовый Python-код, который создаёт пользовательский интерфейс в tkinter.
🔵Простота интеграции: Требуется указать ID файла Figma, токен для API и путь для сохранения сгенерированного файла.
🔵Обновления и совместимость: Предоставляет инструмент проверки обновлений для актуальности версий и исправлений.
🔵Встроенные утилиты: Например, функция преобразования RGB в HEX и выбор цвета текста на основе яркости фона.

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека audio-separator в Python

Библиотека audio-separator предназначена для разделения аудиотреков на отдельные источники, такие как вокал, инструментальные партии и другие компоненты.

Разработана с использованием технологий глубокого обучения и основана на мощных моделях, таких как Spleeter от Deezer.

Основные особенности библиотеки:
🔵Удобный интерфейс: предоставляет простой API для обработки аудиофайлов.
🔵Поддержка различных форматов: может работать с форматами MP3, WAV и другими популярными аудиоформатами.
🔵Гибкость настроек: возможность выбрать количество источников для разделения (например, вокал + аккомпанемент, отдельные инструменты).
🔵Основана на pre-trained моделях: используется предобученная архитектура, что позволяет разделять аудио без дополнительного обучения.

➡️Установка: pip install audio-separator

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека PyPika в Python

Библиотека PyPika предназначена для генерации SQL-запросов с использованием объектно-ориентированного подхода.

Позволяет формировать сложные SQL-запросы, избегая написания сырых SQL-строк, что делает код более читаемым, тестируемым и безопасным.

Основные возможности библиотеки:
🔵Создание запросов SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE.
🔵Поддержка соединений (JOIN), подзапросов и группировок.
🔵Управление фильтрами WHERE, ORDER BY и LIMIT.
🔵Совместимость с различными SQL-диалектами (PostgreSQL, MySQL, SQLite и др.).
🔵Расширяемость за счёт пользовательских функций и выражений.

➡️Установка: pip install PyPika

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека LangFun в Python

Библиотека LangFun позволяет взаимодействовать с моделями больших языковых моделей (LLM).

Разработана для упрощения интеграции LLM в проекты, обеспечивая гибкость в работе с различными моделями, такими как GPT, Gemini, Claude, Groq, и другими.

Основные возможности библиотеки:
🔵Единый интерфейс для работы с различными LLM (GPT, Gemini, Claude и др.);
🔵Поддержка шаблонов на базе Jinja2 для форматирования запросов;
🔵Работа с мультимодальными объектами (изображения, видео, PDF);
🔵Инструменты для параллельной обработки запросов;
🔵Возможности кэширования и контроля частоты запросов;
🔵Интеграция REST API для работы с моделями через стандартные HTTP-запросы;
🔵Инструменты генерации и выполнения кода;
🔵Система оценки моделей (FunEval) с возможностью визуализации результатов.

➡️Установка: pip install langfun[all]

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для конвертации HTML-таблицы в Excel на Python

Конвертация возможна как для одной таблицы, так и для нескольких. Если таблиц несколько, каждая из них сохраняется на отдельном листе.

Для конвертации HTML-таблицы в Excel в коде используется библиотека pandas.

➡️Установка библиотек: pip install pandas openpyxl lxml

import pandas as pd

# Чтение HTML-файла с таблицами
html_file = 'example.html'  # Указываем путь к HTML-файлу с таблицами
# Читаем все таблицы из HTML-файла, возвращается список DataFrame
tables = pd.read_html(html_file)

# Проверяем, что таблицы загружены
if tables:  # Условие проверяет, есть ли таблицы в списке
    # Открываем Excel-файл для записи с использованием ExcelWriter
    with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
        # Перебираем таблицы и записываем каждую на отдельный лист
        for i, table in enumerate(tables):
            # Сохраняем текущую таблицу в Excel, создавая новый лист для каждой
            table.to_excel(writer, sheet_name=f'Table_{i+1}', index=False)
        # Сообщаем, что все таблицы успешно сохранены
        print("Все таблицы успешно сохранены в Excel.")
else:
    # Выводим сообщение, если таблиц в HTML-файле не обнаружено
    print("Таблицы не найдены в HTML-файле.")

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека Trio в Python

Trio — это асинхронная библиотека для конкурентного программирования, которая предоставляет простой и эффективный способ написания асинхронных программ с использованием принципов asyncio, но с упрощенным и более интуитивно понятным API.

Ориентирована на использование async/await для параллельного выполнения задач, но делает акцент на безопасности и на простоте кода.

Основные особенности библиотеки:
🔵Простота и читаемость: Предоставляет более простой и чистый API по сравнению с asyncio.
🔵Стримы и каналы: Имеет удобные абстракции для работы с потоками данных и каналами, что позволяет легко организовывать асинхронную обработку данных, например, при работе с сервером или многозадачными вычислениями.
🔵Безопасность: Активно стремится избежать распространенных ошибок, таких как гонки и блокировки, предлагая безопасную работу с конкурентными задачами.
🔵Встроенная поддержка отмены задач: В Trio легко управлять отменой задач, что помогает безопасно завершать выполнение при ошибках или по запросу пользователя.
🔵Асинхронный контекст и синхронизация: Имеет механизмы синхронизации такие как nursery, который управляет жизненным циклом задач, гарантируя их безопасное завершение.
🔵Простота тестирования: Ориентирован на упрощение тестирования асинхронных программ.

➡️Установка библиотеки: pip install trio

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека Movis в Python

Библиотека Movis предназначена для видеообработки, ориентирована на создание анимаций, презентационных роликов, графики и других видеоэффектов с помощью кода.

Предоставляет множество возможностей, которые обычно встречаются в профессиональном ПО для видеомонтажа.

Основные особенности библиотеки:
🔵Простое редактирование видео. Обрезка, добавление переходов, наложение текста и изображений.
🔵Работа с различными форматами аудио и видео через ffmpeg.
🔵Поддержка сложных анимаций с использованием ключевых точек и различных режимов плавности.
🔵Возможность добавления пользовательских слоев, эффектов и анимаций.

✅Пример использования библиотеки:

import movis as mv

# Создаём композицию размером 1920x1080 пикселей и длительностью 5 секунд
scene = mv.layer.Composition(size=(1920, 1080), duration=5.0)

# Добавляем фоновый прямоугольник красного цвета
scene.add_layer(mv.layer.Rectangle(scene.size, color='#fb4562'))

# Добавляем текстовый слой с анимацией появления
text_layer = scene.add_layer(
    mv.layer.Text('Hello World!', font_size=100, font_family='Arial', color='#ffffff'),
    offset=1.0,  # Текст появится через 1 секунду
    position=(960, 540),  # Центр композиции
    opacity=0.0  # Начальная прозрачность
)

# Анимация плавного появления текста
text_layer.opacity.enable_motion().extend([0.0, 1.0], [0.0, 1.0])

# Сохраняем видео
scene.write_video('output.mp4')

➡️Установка библиотеки: pip install movis

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться