👀 Библиотека PyWebIO в Python

Библиотека PyWebIO позволяет создавать веб-интерфейсы без необходимости писать HTML, CSS или JavaScript.

Упрощает процесс разработки веб-приложений, предоставляя удобные функции для взаимодействия с пользователем.

Основные возможности библиотеки:
🔵Вывод текста, изображений, таблиц и графиков
🔵Ввод данных с различных элементов формы (текстовые поля, кнопки, переключатели и т. д.)
🔵Загрузка и скачивание файлов
🔵Чат-подобные диалоги и уведомления
🔵Поддержка асинхронных задач
🔵Запуск в разных режимах: встраиваемый сервер, FastAPI, Flask, Django

➡️Установка библиотеки: pip install pywebio

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для распаковки zip-архива на Python

Для распаковки архива в коде используется стандартный модуль zipfile.

import zipfile


def unzip_file(zip_path, extract_path):
    # Открытие zip-файла в режиме для чтения
    with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
        # Извлечение содержимого zip-архива
        zip_ref.extractall(extract_path)


if __name__ == '__main__':
    unzip_file('example.zip', '')

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Python Tutor – это онлайн-инструмент для визуализации Python-кода.

Помогает понять, как работает программа, отображая пошаговое выполнение кода и изменения в памяти.

Основные возможности:
🔵Пошаговое выполнение кода – можно увидеть, как изменяются переменные и структуры данных на каждом этапе.
🔵Графическое представление памяти – показывает, какие объекты хранятся в памяти и как они связаны.
🔵Поддержка нескольких языков – кроме Python, поддерживает C, C++, Java, JavaScript и другие.
🔵Режим совместной работы – позволяет делиться кодом с другими и совместно анализировать его.
🔵Интерактивный режим – можно менять код и сразу видеть, как изменится выполнение.

🔗 Python Tutor

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для удаления метаданных Excel-файла на Python

Для удаления метаданных из Excel-файла в коде используется библиотека openpyxl.

➡️Установка библиотеки: pip install openpyxl

import openpyxl


def remove_metadata(file_path, output_path):
    # Загружаем Excel-файл
    wb = openpyxl.load_workbook(file_path)

    # Удаляем метаданные документа
    wb.properties.creator = None  # Удаляем информацию о создателе
    wb.properties.lastModifiedBy = None  # Удаляем информацию о последнем редактировавшем
    wb.properties.title = None  # Удаляем заголовок документа
    wb.properties.subject = None  # Удаляем тему документа
    wb.properties.description = None  # Удаляем описание документа
    wb.properties.keywords = None  # Удаляем ключевые слова
    wb.properties.category = None  # Удаляем категорию документа
    wb.properties.contentStatus = None  # Удаляем статус контента

    # Удаляем определенные имена (если есть)
    for name in list(wb.defined_names):  # Перебираем именованные диапазоны
        del wb.defined_names[name]  # Удаляем каждое определенное имя

    # Сохраняем файл без метаданных
    wb.save(output_path)  # Сохраняем изменения в новый файл
    print(f"Метаданные удалены. Файл сохранен как {output_path}")  # Выводим сообщение об успешном удалении


if __name__ == "__main__":
    remove_metadata("input.xlsx", "output.xlsx")

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для добавления изображений в PDF-документ на Python

Для добавления изображений в PDF-документ в коде используются библиотеки Pillow и pathlib.

➡️Установка библиотеки Pillow: pip install Pillow

from pathlib import Path
from PIL import Image


def images_to_pdf(image_folder: str, output_pdf: str) -> None:
    # Получаем список всех файлов в указанной папке, сортируем их
    image_paths = Path(image_folder).glob("*.*")

    # Открываем изображения, конвертируем их в формат RGB и фильтруем по разрешённым расширениям
    images = [Image.open(img).convert("RGB") for img in image_paths if
              img.suffix.lower() in {'.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif'}]

    if images:
        # Сохраняем первый файл как PDF, добавляя остальные изображения в документ
        images[0].save(output_pdf, save_all=True, append_images=images[1:])
        print(f'PDF успешно сохранён: {output_pdf}')
    else:
        # Выводим сообщение, если изображений не найдено
        print('Нет изображений для конвертации.')


if __name__ == '__main__':
    images_to_pdf('папка_с_изображениями', 'результат.pdf')

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотеку fastapi-plugins в Python

Библиотека fastapi-plugins предназначена для удобного управления ресурсами в FastAPI, такими как кеш Redis, базы данных, очереди задач и другие внешние сервисы.

Упрощает работу с зависимостями, позволяя легко подключать, конфигурировать и переиспользовать подключенные сервисы.

Основные возможности библиотеки:
🔵Простое подключение ресурсов (например, Redis, SQLAlchemy);
🔵Автоматическая инициализация и закрытие соединений;
🔵Поддержка lifespan-событий в FastAPI;
🔵Работа с конфигурацией через pydantic.Settings.

➡️Установка библиотеки: pip install fastapi-plugins

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

ClearerVoice-Studio — это открытый AI-инструмент для обработки речи.

✨Предоставляет передовые модели и инструменты для задач, таких как улучшение речи, разделение речевых сигналов и извлечение целевого говорящего. Ориентирован на исследователей, разработчиков и конечных пользователей, предлагая как предобученные модели, так и скрипты для обучения и инференса.

Основные возможности:
🔵Улучшение речи
🔵Разделение речевых сигналов
🔵Извлечение целевого говорящего
🔵Предобученные модели
🔵Скрипты для обучения и инференса

📱 Репозиторий
🔗 HuggingFace Demo
🔗 ModelScope Demo
🔗 SpeechScore Demo

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🎮 Игра «Пятнашки» на Python

В данной статье напишем код игры "Пятнашки" на Python с использованием библиотеки Pygame.

📖Похожие статьи:
Игра «Кости» на Python
Игра «Арканоид» на Python
Игра «Пинг-понг» на Python
Пишем игру «Виселица» на Python
Крестики-нолики на Python
Крестики-нолики с графическим интерфейсом на Python
Анаграммы на Python
Пишем игру «Змейка» на Python
Игра «Угадай число» на Python
Игра «Камень, ножницы, бумага» на Python

➡️Справочник Программиста. Подписаться

TestZeus Hercules — это первый в мире открытый тестировочный агент, предназначенный для автоматизации тестирования современных веб-приложений.

Преобразует простые шаги, написанные на языке Gherkin, в полностью автоматизированные end-to-end тесты, не требующие навыков программирования. Адаптируется к различным платформам, таким как Salesforce, и подходит для интеграции в CI/CD пайплайны. Целью проекта является демократизация и революционизация автоматизации тестирования, делая передовые инструменты доступными для всех.

Основные особенности:
🔵Поддержка Gherkin: Принимает тесты в формате Gherkin и автоматически выполняет их, предоставляя результаты в формате JUnit.
🔵Готовность к работе с Salesforce: Способен работать со сложными пользовательскими интерфейсами, включая платформы как Salesforce, и может выполнять SOQL или Apex запросы.
🔵Без необходимости в кодировании: Инструмент использует подход без кода, что упрощает процесс автоматизации тестов.
🔵Многоязычная поддержка: Поддерживает несколько языков, что позволяет командам по всему миру работать на единой платформе для тестирования.
🔵Точность: Записывает видео выполнения и захватывает сетевые логи, что помогает в анализе и устранении проблем.
🔵Отсутствие необходимости в обслуживании: Обладает автономными и адаптивными возможностями, что снижает потребность в постоянном обслуживании.
🔵Поддержка CI/CD: Можно запускать локально или интегрировать в пайплайн CI/CD, что делает процесс тестирования быстрым и последовательным.

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека Plumbum в Python

Библиотека Plumbum облегчает выполнение команд в shell, работу с локальными и удалёнными процессами, а также управление путями и файловой системой.

Позволяет писать код, который легко переносится между разными операционными системами.

Основные возможности библиотеки:
🔵Запуск команд в shell, как в Bash
🔵Локальное и удалённое выполнение команд
🔵Работа с путями и файловой системой
🔵Пайплайны команд (|, >, <, & и &&)
🔵Удобное создание CLI-интерфейсов

➡️Установка библиотеки: pip install plumbum

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека polars в Python

Библиотека polars предназначена для работы с данными в формате DataFrame, разработанная для обеспечения быстрой и эффективной обработки данных.

Она вдохновлена популярной библиотекой pandas, но предлагает еще более высокую производительность и возможности для работы с большими наборами данных, которые могут не поместиться в памяти.

Основные особенности библиотеки:
🔵Поддержка операций над данными, таких как фильтрация, сортировка, группировка и агрегация.
🔵Возможность работать с различными типами данных, включая числа, строки, даты и времена.
🔵Поддержка операций соединения и объединения данных из разных источников.
🔵Поддержка параллельной обработки данных для ускорения выполнения операций.
🔵Интеграция с другими популярными библиотеками Python, такими как NumPy и PyArrow.

➡️Установка библиотеки: pip install polars

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Получение информации о видеокарте на Python

В данном shorts напишем код для получения информации о видеокарте на Python.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для получения информации о видеокарте на Python

Для получения информации о видеокарте в коде используется библиотека GPUtil, а для красивого вывода в виде таблицы - tabulate.

➡️Установка библиотек: pip install GPUtil tabulate

import GPUtil
from tabulate import tabulate

gpus = GPUtil.getGPUs()
list_gpus = []

for gpu in gpus:
    gpu_id = gpu.id
    gpu_name = gpu.name
    gpu_load = f"{gpu.load*100}%"
    gpu_free_memory = f"{gpu.memoryFree}MB"
    gpu_used_memory = f"{gpu.memoryUsed}MB"
    gpu_total_memory = f"{gpu.memoryTotal}MB"
    gpu_temperature = f"{gpu.temperature} C"
    gpu_uuid = gpu.uuid

    list_gpus.append((gpu_id,
                      gpu_name,
                      gpu_load,
                      gpu_free_memory,
                      gpu_used_memory,
                      gpu_total_memory,
                      gpu_temperature,
                      gpu_uuid))

print(tabulate(list_gpus,
               headers=("ID",
                        "Название",
                        "Загрузка",
                        "Свободная память",
                        "Используемая память",
                        "Общая память",
                        "Температура",
                        "UUID")))

➡️Справочник Программиста. Подписаться