🌳anytree — это удобная Python-библиотека для создания, визуализации и работы с древовидными структурами данных с минимальным количеством кода.

Основные возможности:
🔵Создание деревьев с любой вложенностью
🔵Поддержка различных типов обхода: прямой, обратный, по уровням
🔵Автоматическое определение родителя и потомков
🔵Удобная текстовая визуализация дерева (RenderTree)
🔵Простая сериализация и десериализация

➡️Установка: pip install anytree

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🚀 cement — это Python-фреймворк для создания интерфейсных (CLI) и серверных приложений.

Cтабильная, гибкая и расширяемая основа, подходящая как для маленьких скриптов, так и для крупных многокомпонентных систем.

Основные особенности:
🔵Интерфейсы через handler’ы для логирования, парсинга аргументов, конфигурации, вывода, кэширования, контроллеров, расширений и плагинов.
🔵Поддержка вложенных подкоманд и контроллеров для сложных CLI.
🔵Гибкая работа с конфигурацией (поддержка .conf, .yaml и других форматов).
🔵Система хуков и плагинов для расширяемости.
🔵Ноль внешних зависимостей у ядра.
🔵100% покрытие тестами и соответствие PEP‑8.

➡️Установка: pip install cement

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔍 microsandbox — это само-хостируемая платформа для безопасного выполнения недоверенного пользовательского или AI-сгенерированного кода в изолированных microVM’ах (микро-виртуальных машинах).

Проект ориентирован на случаи, когда нужно дать ИИ-агентам или пользователям возможность запускать произвольный код (Python, Node.js и т.д.) с сильной изоляцией и управляемыми ресурсами.

Основные возможности:
🔵Безопасное выполнение недоверенного (в т.ч. AI‑сгенерированного) кода в изолированных микро‑ВМ.
🔵SDK для Python, JavaScript/TypeScript и Rust для программного управления песочницами и запуска кода.
🔵Управление через сервер и CLI.
🔵Запуск команд, скриптов и интерактивных сессий внутри песочницы
🔵Более сильная граница безопасности, чем у контейнеров (Docker/OCI), за счёт изоляции уровня ВМ.

➡️Установка: pip install microsandbox

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🚀 premier — это легковесная Python-библиотека для контроля скорости вызовов функций.

Позволяет ограничивать частоту вызовов функций в асинхронных и синхронных приложениях — особенно полезна для API-клиентов и ботов.

Основные возможности:
🔵Ограничение количества вызовов функции за определённый интервал времени
🔵Поддержка синхронного и асинхронного кода
🔵Простое применение через декораторы
🔵Возможность настройки интервалов и количества попыток

➡️Установка: pip install premier

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📦 InvenTree  – это управления складом и номенклатурой, построенная на Python /Django и предоставляющая полный REST API как для веб-интерфейса, так и для внешних интеграций.

Основные возможности:
🔵Автоматическая аутентификация через токены или логин/пароль.
🔵Получение и фильтрация данных через удобные методы.
🔵Создание, обновление и удаление объектов (CRUD).
🔵Работа с объектами склада и запасами.
🔵Управление деталями, категориями, локациями и BOM.
🔵Прикрепление файлов и добавление параметров к объектам.
🔵Перезагрузка и синхронизация данных.
🔵Простая интеграция с REST API сервера InvenTree.

➡️Установка: pip install inventree

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖼 Код для массового сжатия изображений в папке на Python

Для массового сжатия изображений в коде используется библиотека Pillow, для добавления прогресс-бара - tqdm.

➡️Установка модуля: pip install Pillow tqdm

from pathlib import Path
from PIL import Image
from tqdm import tqdm


def process_images_compact(input_path: str, output_folder: str = 'out', max_width: int = 1920, quality: int = 85):
    out_dir = Path(output_folder)
    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    allowed_exts = {'.jpg', '.jpeg', '.png'}

    # Собираем список всех файлов в input_path (и подпапках), которые имеют разрешенные расширения
    # rglob('*') рекурсивно ищет все файлы и папки
    files = [p for p in Path(input_path).rglob('*') if p.suffix.lower() in allowed_exts]

    for p in tqdm(files, leave=False):
        # Открываем изображение с помощью Pillow
        im = Image.open(p)
        # Получаем текущие ширину и высоту изображения
        w, h = im.size

        # Проверяем, превышает ли ширина изображения заданную максимальную ширину
        if w > max_width:
            # Вычисляем коэффициент масштабирования
            ratio = max_width / w
            # Изменяем размер изображения, сохраняя пропорции
            im = im.resize((max_width, int(h * ratio)))

        # Определяем полный путь для сохранения обработанного изображения в выходной папке
        output_file_path = out_dir / p.name

        # Сохраняем изображение
        if p.suffix.lower() == '.png':
            im.save(output_file_path, optimize=True)
        else:
            im.save(output_file_path, quality=quality, optimize=True)


if __name__ == "__main__":
    process_images_compact('my_photos', output_folder='resized_photos', max_width=1024, quality=80)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🗣 parler‑tts — это полностью открытая система синтеза речи с управляемыми характеристиками.

Основные возможности:
🔵Открытый синтез речи с управляемыми характеристиками
🔵Генерация голоса на основе текстового описания
🔵Выбор из 34 предобученных голосов
🔵Поддержка Mini и Large моделей с разным числом параметров
🔵Управление скоростью, тембром, шумом и реверберацией
🔵Возможность дообучения на собственных записях
🔵Ускорение работы через Torch Compile и Flash Attention 2
🔵Поддержка потоковой генерации аудио
🔵Инструменты для автоматической аннотации речи

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔥 scrubadub — это Python‑библиотека, которая предназначена для удаления личной и конфиденциальной информации из произвольного текста.

Основные возможности:
🔵Удаление личной и конфиденциальной информации (PII) из текста.
🔵Поддержка распознавания имён, email‑адресов, телефонов, URL, адресов, дат рождения, номеров документов и карт.
🔵Возможность подключения дополнительных детекторов.
🔵Настройка замены (текстовые метки, хеши, форматирование).
🔵Локализация для поддержки региональных форматов данных.
🔵Добавление пользовательских паттернов для поиска и удаления.
🔵Гибкая конфигурация детекторов (добавление, удаление, приоритеты).

➡️Установка: pip install scrubadub

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🗂 Код для отслеживания изменений в папке на Python

Для отслеживания изменений в директории в коде используется библиотека watchdog.

➡️Установка библиотеки: pip install watchdog

import time
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler
import os

class MyEventHandler(FileSystemEventHandler):
    def on_any_event(self, event):
        """Логирует любое событие файловой системы."""
        if event.is_directory:
            event_type = "Каталог"
        else:
            event_type = "Файл"

        if event.event_type == 'created':
            print(f"СОЗДАН: {event_type} {event.src_path}")
        elif event.event_type == 'deleted':
            print(f"УДАЛЕН: {event_type} {event.src_path}")
        elif event.event_type == 'modified':
            print(f"ИЗМЕНЕН: {event_type} {event.src_path}")
        elif event.event_type == 'moved':
            print(f"ПЕРЕМЕЩЕН: {event_type} из {event.src_path} в {event.dest_path}")

def start_watching(path):
    event_handler = MyEventHandler()
    observer = Observer()
    observer.schedule(event_handler, path, recursive=True)
    observer.start()
    print(f"Мониторинг папки: {path}. Нажмите Ctrl+C для остановки.")
    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        observer.stop()
    observer.join()
    print("Мониторинг остановлен.")


if __name__ == "__main__":
    # Замените 'путь_к_папке' на фактический путь к папке, которую вы хотите отслеживать
    folder_to_watch = 'путь_к_папке'

    # Создаем папку, если она не существует (необязательно, для демонстрации)
    if not os.path.exists(folder_to_watch):
        os.makedirs(folder_to_watch)
        print(f"Создана папка для демонстрации: {folder_to_watch}")

    start_watching(folder_to_watch)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🚀 notebookllama – это полностью open‑source альтернатива Google NotebookLM, использующая LlamaCloud для своей инфраструктуры.

Ориентирован на конвертацию документов (PDF) в подкаст‑формат, где AI генерирует скрипт и превращает его в аудио разговор между двумя «ведущими».

Основные возможности:
⏺Распознавание и извлечение содержимого PDF
⏺Генерация сценария подкаста с драматическими вставками
⏺Конвертация текста в речь через открытые TTS-модели, такие как bark и Parler‑tts
⏺Полностью настраиваемый open-source код, включая API, UI-компоненты, поддержку LlamaCloud и возможность замены компонентов под собственные нужды

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📱 vizro — это Python‑библиотека для быстрого и удобного создания высококачественных приложений визуализации данных в low‑code стиле.

Основные особенности
🔵Компоненты: графики, таблицы, KPI-карточки, формы и другие элементы интерфейса.
🔵Контролы: фильтры и параметры с селекторами (выпадающие списки, ползунки и др.).
🔵Действия: взаимодействия между компонентами, drill-through, экспорт и прочее.
🔵Макеты: сеточные layout или гибкие контейнеры с предустановленными стилями.
🔵Навигация: поддержка вложенных страниц и различных вариантов построения интерфейса

➡️Установка: pip install vizro

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 cai — это легковесный, эргономичный и открытый фреймворк для создания специализированных AI‑агентов, предназначенных для помощи в выполнении задач Bug Bounty — от разведки до валидации уязвимостей и составления отчётов.

Основные особенности:
🔵Создание кастомных AI-агентов для задач Bug Bounty
🔵Работа с более чем 300 моделями (GPT-4o, Claude, DeepSeek, Ollama и др.)
🔵Поддержка модульной архитектуры для лёгкого расширения
🔵Встроенная система трассировки и логирования
🔵Интеграция с инструментами анализа уязвимостей
🔵Поддержка локальных и облачных LLM
🔵Автоматизация задач: разведка, эксплуатация, отчётность
🔵Возможность использования через CLI и веб-интерфейс
🔵Поддержка командной работы и многоагентных сценариев
🔵Повышенная производительность и эффективность по сравнению с ручным пентестингом

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

➡️Установка: pip install cai-framework

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📱 pyopencl — это обёртка на Python для OpenCL, обеспечивающая "питонический" доступ к популярному API для параллельных вычислений на GPU, многоядерных CPU и других ускорителях.

Основные возможности:
🔵Полный доступ ко всем функциям OpenCL из Python
🔵Автоматическое управление ресурсами (RAII)
🔵Преобразование ошибок OpenCL в исключения Python
🔵Высокая производительность благодаря C++‑ядру
🔵Поддержка всех популярных платформ и GPU (Nvidia, AMD, Intel и др.)
🔵Возможность компиляции и исполнения OpenCL‑ядер на лету
🔵Поддержка буферов, изображений и прочих объектов памяти OpenCL
🔵Работа с несколькими устройствами и очередями команд
🔵Интеграция с NumPy

➡️Установка: pip install pyopencl

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔍 Код для поиска строки по файлам

Для работы с файлами в коде используется стандартный модуль os.

Как работает скрипт:
🔵os.walk — рекурсивно обходит все папки и файлы.
🔵Открывает каждый файл в режиме чтения (utf-8, игнорируя ошибки кодировки).
🔵Проверяет каждую строку на наличие искомого текста.
🔵Выводит путь к файлу, номер строки и саму строку.

import os


def search_string_in_files(folder_path, search_string):
    # Проходимся по всем файлам и папкам, начиная с указанного пути
    for root, _, files in os.walk(folder_path):
        # Итерируемся по каждому файлу в текущей папке
        for file_name in files:
            file_path = os.path.join(root, file_name)

            try:
                # Открываем файл для чтения в режиме "r" с кодировкой "utf-8"
                with open(file_path, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as file:
                    # Итерируемся по каждой строке в файле, начиная нумерацию с 1
                    for line_number, line in enumerate(file, start=1):
                        # Проверяем, содержится ли искомая строка в текущей строке файла
                        if search_string in line:
                            print(f"[Найдено] {file_path} (строка {line_number}): {line.strip()}")
            except (IOError, OSError):
                print(f"[Ошибка] Не удалось открыть файл: {file_path}")


if __name__ == "__main__":
    folder = input("Введите путь к папке: ")
    query = input("Введите строку для поиска: ")
    search_string_in_files(folder, query)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔍 statsmodels — это Python-библиотека для статистического моделирования, анализа данных и проведения эконометрических исследований.

Предоставляет широкий набор инструментов для построения и оценки статистических моделей, проверки гипотез и анализа временных рядов.

Основные особенности:
🔵Поддержка регрессионных моделей (линейная, нелинейная, GLM)
🔵Анализ временных рядов (ARIMA, SARIMAX, VAR)
🔵Методы оценки параметров (OLS, MLE, GMM)
🔵Широкий набор статистических тестов
🔵Средства для проверки гипотез
🔵Поддержка моделей с фиксированными и случайными эффектами
🔵Встроенные примеры и датасеты
🔵Гибкая интеграция с NumPy, pandas, SciPy
🔵Подробные отчёты и результаты моделей

➡️Установка: pip install statsmodels

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⚒️ pyrsistent — это Python-библиотека для работы с персистентными (иммутабельными) структурами данных, которая обеспечивает безопасное и предсказуемое поведение объектов без их изменения.

Полезна, когда требуется неизменяемость данных, например, в функциональном программировании или при многопоточности.

Основные возможности:
🔵Неизменяемые коллекции: список, словарь, множество и другие.
🔵Эффективное копирование — изменения создают новую структуру без полного копирования данных.
🔵Вложенные структуры с безопасными обновлениями.
🔵Высокая производительность за счёт структурных оптимизаций.
🔵Удобна для тестирования и работы с чистыми функциями.

➡️Установка: pip install pyrsistent

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👩‍💻 The Fuck — это инструмент командной строки, который помогает исправлять ошибки в предыдущих командах терминала, экономя время и избавляя от необходимости повторно вводить исправленные команды.

Анализирует последнюю введённую команду, пытается сопоставить её с набором правил и предлагает исправленную версию, которую можно выполнить с помощью команды fuck.

Основные особенности:
🔵Быстрое исправление опечаток и ошибок в командах терминала
🔵Поддержка множества правил для разных инструментов и команд
🔵Возможность автоматически выполнять исправленную команду
🔵Настраиваемые пользовательские правила исправления
🔵Поддержка популярных оболочек: Bash, Zsh, Fish, PowerShell
🔵Экономия времени и повышение продуктивности при работе с консолью
🔵Интуитивно понятный и простой в использовании интерфейс командной строки

➡️Установка: pip install thefuck

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🚀 Django Channels — это официальное расширение фреймворка Django, которое добавляет поддержку асинхронных протоколов, таких как WebSockets, MQTT, а также возможности для долгосрочных соединений и фоновых задач.

Это позволяет создавать приложения с реальным временем, такие как чаты, уведомления, игры и системы мониторинга, при этом сохраняя привычную архитектуру Django.

Основные особенности:
⏺Поддержка WebSocket и других асинхронных протоколов
⏺Использование ASGI вместо WSGI для асинхронной работы
⏺Возможность обработки долгосрочных соединений
⏺Концепция потребителей (Consumers) для обработки событий
⏺Интеграция с Redis для межпроцессного обмена сообщениями
⏺Поддержка фоновых задач и событий
⏺Совместимость с синхронными и асинхронными представлениями
⏺Встроенный ASGI-сервер Daphne
⏺Простота интеграции в существующие проекты Django
⏺Подходит для приложений с реальным временем (чаты, уведомления, игры и др.)

➡️Установка: pip install channels

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⚒️ pluggy — это минималистичная, готовая к производственному использованию система плагинов.

Основные возможности:
🔵Объявление и использование hook-спецификаций для точек расширения.
🔵Регистрация и управление плагинами через PluginManager.
🔵Поддержка нескольких реализаций одного hook-а.
🔵Контроль порядка выполнения плагинов по приоритету.
🔵Возможность динамического подключения и отключения плагинов.
🔵Интеграция с entry points для автозагрузки плагинов.
🔵Безопасная передача и сбор результатов от всех hook-ов.
🔵Минимальный размер и высокая производительность.

➡️Установка: pip install pluggy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться