🗺 prettymaps — это Python-инструмент, позволяющий создавать красивые визуализации карт, основанных на данных из OpenStreetMap.

Основные возможности:
⏺Быстрое построение карты по названию места или координатам
⏺Поддержка различных слоёв OSM (дороги, здания, зелёные зоны, водоёмы и т.д.)
⏺Возможность кастомизировать стиль карты (цвета, ширины линий, порядок слоёв и пр.)
⏺Использует библиотеку OSMnx для получения геоданных и Shapely для геометрических операций

➡️Установка: pip install prettymaps

📱 Репозиторий
💬 Онлайн-генерация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💰Библиотека ccxt в Python

Библиотека ccxt предназначена для работы с криптовалютными биржами.

Позволяет писать торговых ботов, собирать данные о ценах, выполнять ордера и управлять аккаунтами на разных криптобиржах с помощью единого API.

Основные возможности библиотеки:
⏺Поддержка 100+ криптобирж (Binance, Bybit, Bitfinex, KuCoin и др.).
⏺Получение информации о рынке: тикеры, стаканы, трейды.
⏺Управление аккаунтом: баланс, история ордеров, открытые ордера.
⏺Торговля: размещение, отмена, изменение ордеров.
⏺Работа с REST API и WebSocket (частично).

➡️Установка: pip install ccxt

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 Frida — это инструмент для динамического анализа и инжекции кода в процессе выполнения программ. Используется в реверс-инжиниринге, анализе безопасности, взломе приложений и мобильных приложений (особенно Android и iOS).

Написана на C, но имеет высокоуровневые привязки, в том числе и для Python.

Основные возможности:
⏺Инжекция JavaScript-кода в работающие приложения
⏺Перехват и изменение вызовов функций
⏺Работа с нативным и управляемым кодом (Java, .NET и т.д.)
⏺Отслеживание вызовов системных API
⏺Подмена аргументов и возвращаемых значений функций
⏺Инспекция и изменение памяти процесса
⏺Обход защит (анти-отладка, root/jailbreak detection и т.д.)
⏺Динамический анализ Android и iOS приложений
⏺Создание пользовательских скриптов трассировки
⏺Поддержка удалённого подключения к устройствам
⏺Поддержка Windows, macOS, Linux, Android, iOS

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

➡️Установка: pip install frida-tools

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Бесплатно генерируем изображения на Python

В данном Shorts напишем код на Python для бесплатной генерации изображений.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖼Код для генерации изображений на Python

Для генерации изображения в коде используется библиотека g4f, а для скачивания - requests.

➡️Установка библиотек: pip install g4f requests

import requests
from g4f.client import Client

# Запрашиваем у пользователя текстовое описание (промпт) для генерации изображения
prompt = input("Введите описание изображения: ")

# Создаём экземпляр клиента
client = Client()

# Отправляем запрос на генерацию изображения по заданному промпту
response = client.images.generate(
    model="flux",
    prompt=prompt,
    response_format="url"
)

# Получаем URL сгенерированного изображения
image_url = response.data[0].url
print(f"URL сгенерированного изображения: {image_url}")

# Загружаем изображение по полученному URL
image_data = requests.get(image_url).content

# Сохраняем изображение
with open("generated_image.jpg", "wb") as file:
    file.write(image_data)

print("Изображение сохранено как generated_image.jpg")

➡️Справочник Программиста. Подписаться

angr — это фреймворк для анализа бинарных файлов (анализ исполняемых программ на низком уровне) с помощью Python.

Активно используется в области reverse engineering, эксплойт-разработки, CTF-соревнований и автоматического анализа уязвимостей.

Основные возможности:
🔵Загрузка и анализ бинарных файлов
🔵Символическое исполнение
🔵Построение графа потока управления (CFG)
🔵Поиск нужного пути выполнения программы
🔵Обнаружение уязвимостей и ошибок
🔵Эмуляция выполнения без запуска на реальной машине
🔵Taint-анализ (отслеживание пользовательского ввода по коду)

➡️Установка: pip install angr

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🙀Библиотека wat в Python

Библиотека wat используется для автоматического анализа и генерации тестов для кода.

WAT расшифровывается как "What a Test" — своеобразное название, подчеркивающее философию библиотеки.

Основные возможности библиотеки:
🔵Автоматическая генерация тестов для кода
🔵Поддержка различных форматов вывода (например, unittest, pytest)
🔵Интерактивный режим для быстрого создания тестов
🔵Анализ покрытия кода
🔵Генерация мок-объектов для зависимостей
🔵Простота использования и минимальные требования к конфигурации

➡️Установка: pip install wat

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 aiogram-django-template — это шаблон телеграм-бота на Aiogram с админкой на Django.

Данный шаблон упрощает процесс построения и развертывания ботов с использованием возможностей Django, таких как модели данных, авторизация, админ-панель и другие компоненты. Включает в себя базовую структуру, которая позволяет быстро подключить бота к проекту на Django.

Основные особенности:
⏺Интеграция Django с Aiogram для создания ботов.
⏺Использование Docker и Docker Compose для изолированного развертывания.
⏺Асинхронная обработка задач с помощью Celery, RabbitMQ и Redis.
⏺Интеграция с Sentry для мониторинга ошибок.
⏺Хранение файлов через AWS S3.
⏺Использование Django REST Framework для создания API.
⏺Использование pre-commit hooks для проверки кода.
⏺CI/CD настроено с использованием GitHub Actions.
⏺Упрощённая работа с командами через Makefile.

Основные библиотеки:
✅aiogram
✅django
✅celery
✅redis
✅psycopg

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

✨Библиотека Cookiecutter в Python

Библиотека Cookiecutter предназначена для создания проектов по шаблону. Позволяет быстро разворачивать структуру проекта с нужными файлами, директориями и настройками, не создавая всё вручную.

Особенно полезна для стандартизации шаблонов проектов в команде или автоматизации рутинных задач.

Особенности библиотеки:
🔵Генерация проектов из шаблонов
🔵Использование шаблонов с GitHub, GitLab и локальных путей
🔵Поддержка Jinja2-шаблонов внутри файлов и папок
🔵Автоматическое создание структуры проекта
🔵Запрос пользовательских параметров перед генерацией
🔵Удобная настройка через файл cookiecutter.json
🔵Поддержка вложенных шаблонов
🔵Кроссплатформенность (работает на Windows, macOS, Linux)
🔵Активное сообщество и множество готовых шаблонов

➡️Установка: pipx install cookiecutter

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🟦Groovy — это инструмент, который преобразует функции, написанные на Python, в их эквиваленты на JavaScript.

Возможности:
⏺Преобразует простые функции на Python в эквиваленты на JavaScript.
⏺Поддерживает подмножество стандартной библиотеки Python, а также некоторые специфические классы Gradio.
⏺Предоставляет подробные сообщения об ошибках, если функцию невозможно транспилировать (например, из-за отсутствия эквивалента в JavaScript или неоднозначности).

➡️Установка: pip install groovy

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖼Библиотека textual-image в Python

Библиотека textual-image позволяет отображать изображения непосредственно в терминале с использованием фреймворков Textual и Rich.​

Основные возможности библиотеки:
🔵Поддержка графических протоколов терминала: использует протоколы Terminal Graphics Protocol (TGP), впервые представленный в терминале Kitty, и Sixel для отображения изображений в терминале.​
🔵Альтернативный рендеринг: для терминалов, не поддерживающих TGP или Sixel, предусмотрен альтернативный способ отображения изображений с использованием символов Unicode.​
🔵Интеграция с Textual и Rich: предоставляются виджеты и рендеры, которые можно использовать в приложениях на базе Textual и Rich.​

➡️Установка библиотеки: pip install textual-image

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Pathway — это фреймворк на Python для ETL обработки потоковых данных, предназначенный для задач потоковой обработки, аналитики в реальном времени, построения пайплайнов с использованием больших языковых моделей (LLM) и реализации Retrieval-Augmented Generation (RAG).​

Основные особенности:
🔵Поддержка потоковой и пакетной обработки: Позволяет использовать один и тот же код как для обработки потоков данных, так и для пакетной обработки, что упрощает разработку и развертывание.
🔵Интеграция с Python: Фреймворк предоставляет простой в использовании API на Python, что облегчает интеграцию с популярными библиотеками машинного обучения и аналитики.​
🔵Высокая производительность: Использует масштабируемый движок на Rust, основанный на Differential Dataflow, обеспечивая высокую пропускную способность и низкую задержку при обработке данных.
🔵Гибкость в использовании: Подходит как для разработки, так и для продакшн-сред, позволяя эффективно обрабатывать как потоковые, так и пакетные данные.

➡️Установка: pip install -U pathway

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

✨Preswald — это фреймворк для создания приложений для работы с данными, панелей мониторинга и внутренних инструментов на Python.

Предоставляет готовые компоненты пользовательского интерфейса, такие как таблицы, диаграммы и формы. Пользователи могут взаимодействовать с приложением, изменять входные данные, запускать запросы и обновлять визуализации, без необходимости вручную управлять пользовательским интерфейсом.

Основные особенности:
🔵Разработка приложений без написания фронтенда.
🔵Реактивность и интерактивность.
🔵Автоматическое управление состоянием и зависимостями.
🔵DAG рабочего процесса.
🔵Интеграция с экосистемой Python для работы с данными.
🔵Декларативный синтаксис.
🔵Возможность расширения.
🔵Быстрая разработка и прототипирование.

➡️Установка: pip install preswald

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🚀 Библиотека Zict в Python

Библиотека Zict — это легковесная и удобная абстракция для словарей с расширенными возможностями хранения.

Входит в экосистему Dask и предназначена для управления данными в памяти и на диске таким образом, чтобы легко переключаться между хранилищами.

Основные возможности:
🔵Поддержка словарей с дополнительной логикой хранения
🔵Возможность комбинирования хранилищ (например, память + диск)
🔵Автоматическое управление кэшем (LRU)
🔵Простая сериализация и десериализация данных
🔵Хранение на диске через файловую систему
🔵Совместимость с байтовыми данными
🔵Лёгкость интеграции в собственные проекты
🔵Минимальные зависимости и лёгкость установки

➡️Установка: pip install zict

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться