🧮 PySR - это Python-библиотека для автоматического поиска простых математических формул, которые описывают данные.

Помогает находить понятные и точные уравнения, а не просто «чёрные ящики» моделей машинного обучения.

Основные возможности:
⏺Очень быстрый благодаря использованию Julia
⏺Удобный интерфейс на Python
⏺Работает как модель scikit-learn
⏺Можно задавать свои функции и операторы
⏺Поддерживает комплексные числа

➡️Установка: pip install pysr

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🎞 TransPixeler — это инструмент, который позволяет создавать видео с прозрачным фоном (RGBA) из текстовых описаний или изображений.

Улучшает стандартные генераторы видео, добавляя альфа-канал (прозрачность), что особенно полезно для визуальных эффектов.

Основные возможности:
🔵Генерация RGBA-видео по тексту или изображению
🔵Поддержка прозрачности для реалистичных визуальных эффектов
🔵Основан на архитектуре Diffusion Transformer (DiT)
🔵Эффективная дообучаемость с помощью LoRA
🔵Интеграция с моделями Mochi, CogVideoX и другими

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Кастомный цикл в Python

В данном Shorts узнаем, как написать кастомный цикл в Python.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👩‍💻 VisiData — это интерактивный инструмент командной строки для анализа и обработки данных, написанный на Python.

Предоставляет табличный интерфейс в терминале, позволяющий быстро просматривать, фильтровать, агрегировать и преобразовывать данные из разных источников.

Основные возможности:
🔵Поддержка множества форматов: CSV, Excel, JSON, SQLite, PostgreSQL, Parquet, HDF5 и других.
🔵Быстрый просмотр и фильтрация огромных файлов (даже несколько ГБ).
🔵Группировка, агрегация, сортировка и трансформация данных.
🔵Управление полностью через клавиатуру.
🔵Поддержка скриптов на Python для автоматизации и расширения.
🔵Импорт и экспорт данных в разные форматы.

➡️Установка: pip install visidata

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

PyMacroRecord — это бесплатный макрорекордер, разработанный на Python с использованием библиотеки tkinter.

Предназначен для автоматизации повторяющихся задач без необходимости программирования.

Основные функции:
🔵Запись действий мыши и клавиатуры
🔵Воспроизведение макросов
🔵Настройка скорости и количества повторов
🔵Сохранение и загрузка макросов (.pmr, .json)
🔵Действия после воспроизведения (например, выключение ПК)
🔵Многоязычный интерфейс
🔵Простой и удобный GUI

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⏳dateutil — это расширение стандартного модуля datetime в Python, которое облегчает работу с датами и временем.

Основные возможности:
🔵Парсинг строк с датами
🔵Поддержка временных зон
🔵Относительные даты
🔵Повторяющиеся события
🔵Работа с ISO 8601
🔵Расширения datetime для удобной работы с датами и временем

➡️Установка: pip install python-dateutil

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Marzban — это инструмент с графическим веб-интерфейсом для управления прокси-серверами на базе Xray-core.

Основные возможности:
🔵Веб-интерфейс для управления прокси
🔵Поддержка клиентов V2Ray, Clash, SingBox и др.
🔵Масштабируемая архитектура с поддержкой Marzban-node
🔵Telegram-бот и вебхуки для уведомлений
🔵Мониторинг трафика и состояния сервера
🔵Автоматическое резервное копирование
🔵CLI-интерфейс для администрирования
🔵Поддержка нескольких администраторов (в разработке)

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Promptim — это экспериментальная библиотека для оптимизации промптов.

Автоматизирует и систематизирует процесс улучшения промптов для задач, связанных с большими языковыми моделями.

Основные возможности:
⏺Автоматическая оптимизация промптов
⏺Поддержка моделей OpenAI, Anthropic и Azure
⏺Конфигурация через JSON-файлы
⏺Пользовательские метрики оценки качества
⏺Интеграция с LLM-пайплайнами
⏺Примеры задач (например, генерация твитов)
⏺Поддержка итерационного тестирования промптов

➡️Установка: pip install -U promptim

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💰hdwallet — это инструмент для работы с HD-кошельками (Hierarchical Deterministic Wallets) в криптовалютных системах.

Предоставляет функциональность для создания и управления кошельками, поддерживающими алгоритм BIP-32/BIP-44, что позволяет безопасно генерировать ключи и адреса для различных криптовалют.

Основные особенности:
⏺Создание HD-кошельков: Позволяет создать кошельки с иерархической детерминированной структурой, что означает, что один начальный секретный ключ (например, seed) может порождать неограниченное количество адресов и приватных ключей.
⏺Поддержка различных криптовалют: Поддерживает множество популярных криптовалют, включая Bitcoin, Ethereum, Litecoin и другие.
⏺Генерация адресов и ключей: Можно генерировать адреса для разных типов сетей (например, для Bitcoin mainnet или testnet), а также извлекать приватные и публичные ключи.
⏺Множественные криптографические алгоритмы: Поддерживает несколько алгоритмов для создания кошельков, таких как Ed25519, SECP256k1 и другие.

➡️Установка: pip install hdwallet

📱 Репозиторий
🌐 Online

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 BrowserBruter — это инструмент для автоматизированного тестирования веб-приложений на проникновение.

Позволяет проводить фуззинг веб-форм непосредственно на уровне браузера, что особенно полезно при работе с зашифрованным HTTP-трафиком или динамическими интерфейсами, где традиционные прокси-инструменты, такие как Burp Suite или SQLMap, оказываются неэффективными.​

Основные возможности:
🔵Фуззинг веб-форм на уровне браузера
🔵Поддержка работы с зашифрованным HTTP-трафиком
🔵Интерактивный режим для ручного ввода данных (например, обход CAPTCHA)
🔵Поддержка запуска новых экземпляров браузера для каждого запроса
🔵Генерация подробных отчетов в формате CSV
🔵Поддержка графического интерфейса для настройки параметров
🔵Возможность использования Docker для запуска
🔵Эмуляция пользовательского поведения через Selenium
🔵Тестирование динамических клиентских элементов и логики

⚠️ Информация предоставлена исключительно в образовательных целях. Использование в незаконных действиях запрещено.

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📄 Anonymize_Excel — это Python-проект, предназначенный для анонимизации данных в Excel-файлах.

Заменяет чувствительную информацию, такую как имена, номера телефонов, адреса электронной почты и другие персональные данные, на синтетические значения, сохраняя при этом структуру исходного файла.

Основные возможности:
⏺Анонимизация данных: Автоматически обнаруживает и заменяет конфиденциальные данные в Excel-файлах.
⏺Синтез новых данных: Вместо удалённых данных генерируются новые, что позволяет сохранить структуру и формат исходного файла.
⏺Поддержка различных типов данных: Обрабатываются такие типы данных, как имена, номера телефонов, адреса электронной почты, даты и другие.
⏺Простота использования: Легко интегрируется в существующие рабочие процессы и может быть запущен с минимальными настройками.

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📝 charset_normalizer — это Python-библиотека для определения и нормализации кодировки текста, альтернатива chardet, но написанная полностью на Python и без внешних зависимостей.

Основные возможности:
🔵Автоматическое определение кодировки текста.
🔵Поддержка множественных языков и скриптов.
🔵Совместимость с chardet, но без зависимости от C-библиотек.
🔵Обработка текста из файлов, байтов или строк.
🔵Поддержка многопоточности для ускорения обработки (включается при необходимости).

➡️Установка: pip install charset-normalizer -U

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 ZaneOps — это бесплатная платформа с открытым исходным кодом для размещения статических сайтов, веб-приложений, баз данных, фоновых задач, воркеров и других сервисов.

Предоставляет альтернативу облачным решениям, таким как Heroku, Vercel, Railway и Render, позволяя полностью контролировать инфраструктуру и данные.

Основные возможности:
🔵Поддержка различных типов приложений: Позволяет размещать статические сайты, веб-приложения, базы данных и фоновые задачи.
🔵Использование Docker Swarm: Для управления контейнерами и масштабирования используется Docker Swarm.
🔵Интеграция с популярными сервисами: Поддерживается размещение таких сервисов, как Supabase, WordPress и Ghost.
🔵Гибкая настройка доменов и HTTPS: Возможность настройки собственных доменов и поддержки HTTPS для обеспечения безопасности.
🔵Мониторинг и логирование: Встроенные инструменты для мониторинга состояния приложений, просмотра логов и настройки проверок здоровья.

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🥧MicroPie — это сверхлегкий веб-фреймворк на Python, предназначенный для создания асинхронных веб-приложений с поддержкой HTTP и WebSocket.

Построен на спецификации ASGI и вдохновлён CherryPy, предлагая простоту и высокую производительность без лишних зависимостей.

Основные возможности
🔵Маршрутизация: Автоматическое сопоставление URL с функциями, включая поддержку динамических и query-параметров для HTTP и WebSocket-эндпоинтов.
🔵Сессии: Простое управление сессиями с использованием cookie, легко расширяемое.
🔵Шаблоны: Поддержка Jinja2 для рендеринга HTML (опционально).
🔵Middleware: Возможность подключения пользовательских middleware для реализации функционала, такого как ограничение частоты запросов, аутентификация, логирование и др.
🔵WebSocket: Нативная поддержка WebSocket для двусторонней связи в реальном времени.
🔵Лёгкий дизайн: Минимум зависимостей, что обеспечивает быструю разработку и развертывание.
🔵ASGI-совместимость: Работает с современными серверами, такими как Uvicorn и Daphne, обеспечивая высокую производительность.

➡️Установка: pip install MicroPie

📱 Репозиторий
📚 Примеры

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔍 Библиотека cleanlab в Python

Библиотека cleanlab предназначена для обнаружения и исправления ошибок в метках данных при машинном обучении.

Помогает улучшать качество данных и, соответственно, повышать точность моделей.

Основные особенности библиотеки:
🔵Обнаружение ошибочных меток в данных
🔵Оценка качества разметки
🔵Автоматическая очистка данных перед обучением
🔵Поддержка различных моделей и фреймворков (sklearn, PyTorch, Keras и др.)
🔵Работа с классификацией, мультиметками, табличными и текстовыми данными
🔵Поиск дубликатов и аномалий в данных
🔵Улучшение точности моделей за счёт очистки данных
🔵Оценка доверия модели к каждой метке
🔵Интеграция с предсказаниями моделей для анализа
🔵Поддержка semi-supervised и active learning подходов

➡️Установка: pip install "cleanlab[all]"

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📄Document-Scanner — это простое Python-приложение для сканирования документов с использованием OpenCV, которое автоматически находит границы документа на изображении и сохраняет его в "отсканированном" виде.

Основные возможности:
⏺Автоматическое определение границ документа на фотографии.
⏺Перспективное преобразование (удаление искажений).
⏺Преобразование изображения в чёрно-белый скан.
⏺Возможность использовать с веб-камерой или загруженным изображением.

Основные библиотеки:
✅opencv-python
✅Pillow
✅matplotlib
✅Flask

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🎨 fonttools — это Python-библиотека для работы со шрифтами, которая позволяет анализировать, модифицировать и генерировать шрифты в различных форматах, включая TrueType (.ttf), OpenType (.otf), WOFF и другие.

Популярна среди разработчиков, занимающихся веб-шрифтами, типографикой и оптимизацией шрифтов для веба и приложений.

Основные возможности:
🔵Чтение и запись шрифтов различных форматов (TTF, OTF, WOFF, WOFF2 и др.)
🔵Редактирование таблиц шрифта (например, glyf, name, cmap, GSUB, GPOS)
🔵Сжатие и оптимизация шрифтов
🔵Генерация субсетов шрифта (удаление ненужных символов)
🔵Использование инструментов командной строки: ttx, pyftsubset

➡️Установка: pip install fonttools

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 TelegramBot-Boilerplate — это шаблон для разработки Telegram-ботов на Python с использованием фреймворка Pyrogram.

Предназначен для ускорения процесса создания ботов и облегчения изучения структуры проектов, особенно для начинающих разработчиков.

Основные особенности:
⏺Асинхронная архитектура
⏺Модульная структура
⏺Управление частотой запросов
⏺Поддержка MongoDB
⏺Структура проекта с разделением на папки для логирования, базы данных, вспомогательных функций и плагинов
⏺Команды для пользователей, администраторов и разработчиков
⏺Поддержка команд для выполнения Python-кода и оболочки
⏺Возможность обновления и перезапуска бота
⏺Поддержка Docker для развертывания

Основные библиотеки:
✅Pyrogram‎
✅Pillow
✅TgCrypto

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться