💻 CrossHair — это инструмент для статического анализа и проверки Python-кода, который использует символическое исполнение и SMT-решатели для поиска ошибок в функциях с аннотациями типов и контрактами.

Автоматически исследует возможные входные данные и пути выполнения программы, чтобы выявить случаи нарушения условий (например, предусловий, постусловий или инвариантов), которые обычное тестирование может пропустить.

Основные особенности:
🔵Проверка Python-кода с помощью контрактов и аннотаций типов
🔵Символическое исполнение с использованием SMT-решателя
🔵Поддержка стандартной библиотеки и пользовательских классов
🔵Интеграции с IDE (VS Code, PyCharm и др.)
🔵Работа как backend для Hypothesis
🔵Генерация unit-тестов
🔵Поиск поведенческих различий между функциями
🔵Инспекция и сравнение контрактов

➡️Установка: pip install crosshair-tool

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⚒️ cupy — это библиотека для высокопроизводительных вычислений на GPU с интерфейсом, максимально совместимым с NumPy.

Позволяет запускать существующий Python-код на видеокартах NVIDIA без значительных изменений.

Основные Ключевые возможности:
🔵Поддержка массивов и функций NumPy, SciPy, Dask с выполнением на GPU.
🔵Использует CUDA, cuBLAS, cuDNN, cuFFT и другие GPU-библиотеки для ускорения.
🔵Возможность JIT-компиляции и написания собственных CUDA-ядр.
🔵Поддержка распределённых вычислений.
🔵Отлично подходит для машинного обучения, обработки изображений и научных расчётов.

➡️Установка: pip install cupy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔥 Second-Me — это открытая система, цель которой — создать «AI-себя» (AI self), персонального цифрового двойника, который обучается на ваших данных, хранит вашу память, защищает вашу приватность и в ряде случаев может взаимодействовать с другими подобными «AI-себя».

Основные возможности:
⏺Создание персонального AI-двойника
⏺Обучение на собственных данных и воспоминаниях
⏺Хранение памяти и опыта локально
⏺Персонализированное взаимодействие на основе контекста пользователя
⏺Возможность действий от имени пользователя в приложениях
⏺Подключение и взаимодействие с другими AI-двойниками
⏺Поддержка приватности и контроль над данными
⏺Использование оптимизированных моделей (например, Qwen2.5, llama.cpp)
⏺Развёртывание через Docker и готовые скрипты

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⏱️ Умный таймер с уведомлениями на Python

В данной статье мы напишем умный таймер с уведомлениями на Python для рабочего стола Windows, macOS, Linux.

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

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🎶 MusicBot — это оригинальный музыкальный бот для Discord, разработанный на Python.

Позволяет воспроизводить запрашиваемые песни с YouTube и других сервисов в голосовых каналах Discord-серверов. Если очередь пуста, MusicBot будет воспроизводить заранее настроенный список песен.

Основные возможности:
⏺Поддержка нескольких серверов
⏺Система прав доступа
⏺Стриминг в реальном времени
⏺Простота настройки

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💰 cryptoCMD — это Python-библиотека для получения исторических данных по криптовалютам, в основном котировок и других рыночных метрик, путём парсинга данных с сайта CoinMarketCap.

Что умеет:
🔵Получать исторические данные по криптовалютам (цены, объём, капитализация) за весь период существования монеты.
🔵Ограничивать период данных, задавая начальную и конечную дату.
🔵Экспортировать данные в разные форматы: CSV, JSON или Pandas DataFrame.
🔵Уточнять монету по имени, если код (тикер) не уникален.
🔵Быстро получать структурированные данные для анализа или визуализации.

➡️Установка: pip install cryptocmd

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔘 Анимированный ASCII-график выполнения кода на Python

Данный код создаёт в консоли анимацию загрузки с вращающимся индикатором и прогресс-баром.

✅Идеально для визуализации долгих операций!

import time


def live_progress_animation():
    phases = ["⡿", "⣟", "⣯", "⣷", "⣾", "⣽", "⣻", "⢿"]

    for i in range(20):
        # \r - возврат в начало строки (перезапись)
        # i % 8 - циклическое движение по фазам анимации
        # i*5 - расчет процента выполнения (0-95%)
        print(f"\r{phases[i % 8]} Обработка данных... {i * 5}%", end="")
        time.sleep(0.1)  # Пауза для визуального эффекта

    print("\rЗавершено! 100%")


if __name__ == "__main__":
    live_progress_animation()

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 lineapy — это Python-библиотека, предназначенная для захвата, анализа и автоматизации рабочих процессов в области науки о данных.

Позволяет легко преобразовывать неструктурированные Jupyter-ноутбуки в воспроизводимые и автоматизируемые пайплайны с минимальными усилиями.

Основные возможности:
🔵Преобразование Jupyter-ноутбуков в автоматические пайплайны
🔵Отслеживание последовательности выполнения кода и контекста переменных
🔵Анализ и рефакторинг кода для выявления ошибок
🔵Управление зависимостями и интеграция с системами оркестрации (Airflow, Kubeflow, DVC, Ray)
🔵Интеграция с PostgreSQL и Amazon S3
🔵Воспроизводимость экспериментов и рабочих процессов
🔵Автоматизация обработки данных и обучения моделей

➡️Установка: pip install lineapy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔥 RPA — это Python-библиотека для автоматизации задач пользовательского интерфейса.

Основные возможности:
⏺Управление браузером (открытие, навигация, клики, ввод текста).
⏺Автоматизация десктопа через визуальные элементы (поиск и клик по картинке).
⏺Распознавание текста с экрана.
⏺Работа с мышью и клавиатурой (ховер, drag & drop, горячие клавиши).
⏺Захват и сохранение скриншотов.
⏺Чтение текста и данных с экрана.
⏺Управление окнами, фреймами и всплывающими окнами.
⏺Ожидание и проверка наличия элементов.
⏺Копирование и вставка текста из буфера обмена.
⏺Работа с файлами (сохранение, загрузка, распаковка архивов).
⏺Логирование, отладка и обработка ошибок.

➡️ Установка: pip install rpa

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔐 msoffcrypto-tool — это инструмент на Python для дешифровки и шифровки файлов Microsoft Office (Word, Excel, PowerPoint) с использованием пароля или других ключей.

Поддерживает как работу в командной строке, так и интеграцию в виде библиотеки для программного использования.

Основные возможности:
🔵Дешифровка файлов .docx, .xlsx, .pptx и других форматов Office
🔵Шифровка OOXML-файлов паролем (экспериментальная)
🔵Проверка, зашифрован ли файл
🔵Поддержка различных ключей, включая приватные ключи
🔵Дешифровка файлов в оперативной памяти

➡️Установка: pip install msoffcrypto-tool

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🗺 googlemaps-scraper — это Python-инструмент, предназначенный для сбора отзывов с Google Maps.

Основные возможности:
🔵Сбор отзывов с Google Maps по URL-адресам точек
🔵Получение метаданных о местах (название, рейтинг, адрес и др.)
🔵Поддержка экспорта результатов в CSV
🔵Возможность сортировки отзывов (по дате, рейтингу и т. д.)
🔵Режим мониторинга с сохранением в MongoDB
🔵Поддержка загрузки только новых отзывов
🔵Работа через Chromedriver и Selenium

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📝 PyEnchant — это библиотека для проверки орфографии в Python.

Позволяет интегрировать проверку правописания в Python-программы, поддерживая множество языков и словарей.

Основные возможности:
🔵Проверка орфографии
🔵Предложения по исправлению опечаток
🔵Личные словари (добавление и удаление слов)
🔵Поддержка нескольких языков
🔵Интеграция с Python-программами
🔵Обработка текста для NLP и приложений

➡️Установка: pip install pyenchant

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⛏️ Guppy3 — это инструмент для анализа памяти и профилирования объектов в Python.

Основные возможности:
🔵Анализ кучи и отслеживание объектов в памяти
🔵Выявление утечек памяти
🔵Профилирование объектов в реальном времени
🔵Интерактивный анализ структуры памяти
🔵Генерация документации и тестов с использованием GSL
🔵Работа с битовыми множествами и «узловыми множествами» на C

➡️Установка: pip install guppy3

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🚀 tenacity — это Python-библиотека для организации логики повторных попыток, когда функции/процедуры “не всегда срабатывают” с первого раза (например, сетевые запросы, обращения к БД, внешним API и т.п.).

Основные возможности:
⏺Автоматическое выполнение повторных попыток для функций и операций
⏺Настройка условий останова (по числу попыток, времени и др.)
⏺Гибкие интервалы между попытками (фиксированные, случайные, экспоненциальные, с джиттером)
⏺Настройка условий повторения (по типу исключений или значениям)
⏺Поддержка асинхронного кода
⏺Колбэки и хуки (до/после попытки, перед ожиданием, при провале)
⏺Сбор статистики по попыткам

➡️ Установка: pip install tenacity

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📝 md2pdf — это приложение для преобразования документов в формате Markdown в PDF-файлы с визуальным предпросмотром и поддержкой разных «вкусов» Markdown.

Основные особенности:
🔵Конвертация Markdown в PDF
🔵Поддержка CommonMark и GitHub Flavored Markdown
🔵Мгновенный предпросмотр результата
🔵Подсветка синтаксиса с помощью highlight.js
🔵Настройка внешнего вида через CSS
🔵Кроссплатформенность (Windows, macOS, Linux)
🔵Встроенный редактор на базе CodeMirror

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 remnawave-tg-shop — это проект Telegram-бота, предназначенного для автоматизации продажи и управления подписками для панели Remnawave.

Бот интегрируется с API Remnawave для управления пользователями и подписками, а также использует различные платежные системы для приема оплаты.

Основные особенности:
⏺Интеграция с Remnawave через API
⏺Поддержка различных платежных систем
⏺Многоязычная поддержка
⏺Использование Docker для развертывания

Основные библиотеки:
✅aiogram
✅aiohttp
✅asyncpg
✅alembic
✅pydantic

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🐳 Удобная шпаргалка по Docker

Docker Cheat Sheet на русском — незаменимая шпаргалка для разработчиков и системных администраторов!

📚 В этом подробном руководстве вы найдете:

🔵Установку Docker на Linux, macOS и Windows
🔵Работу с реестрами и репозиториями
🔵Создание, запуск и остановку контейнеров
🔵Мониторинг и очистку ресурсов Docker
🔵Настройку сети и использование Docker Swarm
🔵Полезные советы и примеры команд

💡 Отлично подходит как для новичков, так и для опытных пользователей.

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🌐 Windmill — это открытая разработческая платформа, предназначенная для создания внутренних инструментов, таких как API, фоновая обработка задач, рабочие процессы и пользовательские интерфейсы.

Позволяет превращать скрипты на Python, TypeScript, Go, Bash, SQL и GraphQL в вебхуки, рабочие процессы и UI-компоненты без необходимости писать фронтенд-код.

Основные возможности:
🔵Автоматическая генерация UI
🔵Многоязыковая поддержка (Python, TypeScript, Go, Bash, SQL, GraphQL)
🔵Мощный движок рабочих процессов
🔵Поддержка многозадачности
🔵Интеграции с GitHub, MinIO, PostgreSQL, NATS, MQTT и другими сервисами
🔵Поддержка масштабирования (bare metal, Docker Compose, ECS, Kubernetes до 1000 узлов)
🔵Безопасность (песочница для скриптов, управление секретами и чувствительными данными)

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 FrozenVCMusicBot — это проект Telegram-бота, который позволяет воспроизводить музыку в голосовых чатах, полностью бесплатно.

Основные особенности:
⏺Полностью бесплатный
⏺Поддержка голосовых чатов Telegram
⏺Возможность развертывания на бесплатных облачных платформах
⏺Простота настройки и использования

Основные библиотеки:
✅py-tgcalls
✅yt-dlp
✅flask
✅tgcrypto
✅asyncpg

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖥 duckdb-python — это официальный Python-пакет/обёртка вокруг ядра DuckDB, который позволяет вызывать SQL прямо из Python-кода.

💡DuckDB — это встраиваемая аналитическая СУБД, ориентированная на быстрый анализ данных прямо внутри приложений без отдельного серверного процесса. Использует колонко-ориентированное хранение и векторизованное выполнение запросов, что позволяет эффективно работать с большими объёмами данных и популярными форматами вроде CSV и Parquet.

Основные особенности:
🔵Встраиваемая аналитическая СУБД, работает без отдельного сервера
🔵Колонко-ориентированное хранение и векторизованное выполнение запросов
🔵Прямая работа с CSV, Parquet, JSON и другими форматами
🔵Поддержка SQL через Python API и совместимость с DB-API 2.0
🔵Результаты можно преобразовывать в Pandas DataFrame и обратно
🔵Высокая скорость при аналитических и агрегирующих запросах
🔵ACID-транзакции и механизм MVCC
🔵Возможность работы с данными, превышающими объём оперативной памяти
🔵Система расширений для подключения новых функций и форматов

➡️Установка: pip install duckdb

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться