👀 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

PyScript — это веб-фреймворк, который позволяет запускать Python-код в браузере, сочетая возможности Python с веб-технологиями (HTML, CSS, JavaScript).

Основан на технологии WebAssembly и использует интерфейс для взаимодействия с веб-страницей, что позволяет использовать Python непосредственно в браузере, как если бы это был JavaScript.

Основные особенности фреймворка:
🔵Использование Python в браузере: Благодаря WebAssembly и Pyodide (модуль для компиляции Python в WebAssembly), позволяет запускать Python-код прямо в браузере без необходимости настраивать сервер.
🔵Интеграция с HTML: Позволяет добавлять Python-код непосредственно в HTML-страницу, используя теги <py-script> и другие специальные элементы.
🔵Поддержка библиотек Python: Поддерживает множество популярных Python-библиотек, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib и другие, что позволяет работать с данными и визуализировать их прямо в браузере.
🔵Взаимодействие с JavaScript: Позволяет взаимодействовать с JavaScript-кодом на странице.
🔵Простота использования: Предназначена для упрощения работы с Python в веб-разработке, и можно запускать Python-код без серверной части, что делает её удобной для образовательных проектов или прототипирования.

✅ Пример использования:

<!doctype html>
<html lang="en">
    <head>
        <meta charset="utf-8" />
        <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1" />
        <title>PyScript!</title>
        <link
            rel="stylesheet"
            href="https://pyscript.net/snapshots/2024.9.2/core.css"
        />
        <script
            type="module"
            src="https://pyscript.net/snapshots/2024.9.2/core.js"
        ></script>
    </head>
    <body>
        <!-- Use MicroPython to evaluate some Python -->
        <script type="mpy" terminal>
            print("Hello, world!")
        </script>
    </body>
</html>

📱 Репозиторий
⚙️ Документация
✅ Примеры

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека Mitmproxy в Python

Библиотека Mitmproxy предназначена для анализа и модификации HTTP, HTTPS и WebSocket трафика.

Позволяет перехватывать запросы и ответы между клиентом и сервером, модифицировать их на лету и сохранять для последующего анализа.

Основные особенности библиотеки:
🔵Перехват HTTP и HTTPS запросов и ответов с возможностью их изменения на лету.
🔵Сохранение полных HTTP-сессий для последующего воспроизведения и анализа.
🔵Воспроизведение клиентской стороны HTTP-сессии.
🔵Воспроизведение HTTP-ответов от ранее записанного сервера.
🔵Режим обратного прокси для перенаправления трафика на указанный сервер.
🔵Режим прозрачного прокси на macOS и Linux.
🔵Скриптовые изменения HTTP-трафика с использованием Python.
🔵Генерация SSL/TLS сертификатов для перехвата на лету.

➡️Установка библиотеки: pip install mitmproxy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться