✈️ Автопостинг из ВКонтакте в Telegram

TG_AutoPoster — Готовый бот-парсер для автоматической пересылки записей из групп ВКонтакте в ваш Telegram-канал, чат или личные сообщения.

Основные возможности:
➡️ Автоматическая публикация постов из указанных групп ВКонтакте в Telegram.
➡️ Настройка через файл config.yaml, где вы указываете логин и пароль ВКонтакте или токен, а также данные для Telegram API.
➡️ Поддержка прокси-серверов (SOCKS5) для обхода блокировок.
➡️ Возможность настройки интервала проверки новых постов (по умолчанию — раз в час).
➡️ Фильтрация контента с помощью черного списка и списка стоп-слов.
➡️ Добавление заголовков и футеров к сообщениям с поддержкой Markdown.
➡️ Поддержка Docker для удобного развертывания.

🗳 Установка и запуск:

1. Установите TG_AutoPoster с помощью pip:

   pip3 install -U TG-AutoPoster

2. Создайте файл config.yaml на основе config.yaml.example и заполните необходимые параметры.

3. Запустите бота командой:

   python3 -m TG_AutoPoster

4. Активируйте бота в чате командой /start

📄 Пример конфигурации:

vk:
  login: "your_vk_login"
  pass: "your_vk_password"
  token: "your_vk_token"  # предпочтительно использовать токен
telegram:
  api_id: 123456
  api_hash: "your_api_hash"
  bot_token: "your_bot_token"
proxy:
  enabled: false
  hostname: ""
  port: 0
  username: ""
  password: ""

⚙️ GitHub/Инструкция

👇 Готовый бот в архиве

#python #soft #github

✈️ Автопостинг из ВКонтакте в Telegram

TG_AutoPoster — Готовый бот-парсер для автоматической пересылки записей из групп ВКонтакте в ваш Telegram-канал, чат или личные сообщения.

#python #soft #code

🛒 Магазин в Telegram за 5 минут? Легко.

Хочешь принимать заказы прямо в Telegram? Без сайтов, без лишних кликов — только бот, каталог и кнопка "Оформить заказ".

Telegram Shop Bot — код готового шаблона телеграм магазина.

Всё просто:
→ Заходишь в меню
→ 🛍 Каталог
→ 💬 Выбираешь товар
→ 🛒 Корзина
→ 📦 Оформить заказ.

Красота? Красота.

😎 Админ может:
🟢Добавлять/удалять товары с описанием, фото и ценой.
🟢Отвечать на обращения /sos
🟢Управлять категориями.

👨‍💻 Как запустить:

git clone https://github.com/NikolaySimakov/Shop-bot.git
cd Shop-bot

# Создаем виртуальное окружение

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Устанавливаем зависимости

 
pip install -r requirements.txt

🔐 В .env укажи:

BOT_TOKEN=твой_токен_бота
ADMINS=123456789,987654321

▶️ Запуск:

python3 app.py

💡 Работает на Webhook и поддерживает деплой на Heroku. Простой, понятный, эффективный инструмент для мини-бизнеса в мессенджере.

5️⃣ GitHub/Инструкция

👇 Готовый скрипт в архиве

#python #soft #code

😰 Огромная шпаргалка по Python

📝 Оформлена в виде веб-страницы с удобными гиперссылками под каждый раздел.

➡️ Ключевые слова;
➡️ Встроенные функции;
➡️ Типы данных и функции для работы с ними;
➡️ Классы;
➡️ Исключения;
➡️ Регулярные выражения и много чего интересного.

PDF версия 👇 Лойс 👍

#python #doc #cheatsheet

📂 Код из видео

#python #soft #code #youtube

🔥 Большая шпаргалка по Python от А до Я с примерами кода!

Внутри:
➡️ Типы данных и приведение типов;
➡️ Срезы и строки;
➡️ Арифметические и логические операторы;
➡️ Условные конструкции (if / else / elif);
➡️ Списки и их методы;
➡️ Кортежи (tuples);
➡️ Словари (dict);
➡️ Циклы while и for;
➡️ Ввод данных от пользователя;
➡️ Функции и параметры;
➡️ Классы, наследование и многое другое с примерами кода.

👇 Сохрани, чтобы не потерять!

#doc #python #cheatsheet

🔥 Полезные библиотеки Python

🕵️‍♂️ Bandit — твой персональный багхантер в Python-коде!

Это не просто линтер, а брутальный инструмент аудита безопасности, созданный для того, чтобы находить уязвимости в твоём коде быстрее, чем это сделает реальный атакующий.

Что умеет:
💬 Вычисляет слабые места, через которые можно слить данные или исполнить произвольный код.
💬 Показывает проблемные строки с пояснениями: от банального eval() до серьёзных криптокосяков.
💬 Подходит для проектов, CTF-подготовки и анализа чужих репозиториев.

💻 Использование проще простого:

$ bandit your_script.py

📄 Результат? Прям как отчёт после Red Team-а: чётко и по существу.

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github #security

🧑‍💻 Подборка полезных Python-библиотек для разработчиков

Неважно, делаешь ли ты чат-бота, визуализируешь данные, парсишь сайты или автоматизируешь кофеварку на ESP32 — вот топовые библиотеки с разбивкой по категориям:

➡️ Парсинг сайтов
➡️ Машинное обучение
➡️ Обработка данных
➡️ Логирование
➡️ Работа с БД
➡️ Визуализация данных
➡️ GUI и тесты
➡️ Безопасность
➡️ Web и API
➡️ NLP
➡️ IoT и многое другое...

👍 Сохраняй шпаргалку — пригодится в любом проекте.

#python #cheatsheet #doc

🔥 Полезные библиотеки Python

😳 EyeGestures — управление глазами уже реальность!

Крутой open-source проект, который позволяет управлять устройствами с помощью движений глаз. Больше не нужно тянуться к клавиатуре – теперь всё решает взгляд!

Что умеет:
💬 Распознаёт моргание, фиксацию взгляда, движения глаз
💬 Позволяет задавать жесты для управления интерфейсом
💬 Подходит для людей с ограниченными возможностями
💬 Работает через обычную веб-камеру — без сложного оборудования

Где можно применить?
👨‍💻 Управление компьютером без рук;
🎮 Интерактив в играх;
🦾 Ассистивные технологии для людей с ОВЗ;
🔬 Эксперименты с интерфейсами будущего.

💻 Установка:

$ git clone https://github.com/NativeSensors/EyeGestures.git
$ cd EyeGestures
$ pip install -r requirements.txt

или

python3 -m pip install eyeGestures

Открытый код, документация и примеры использования.
Будущее уже здесь — открываем мир взглядом!

⚙️ GitHub/Инструкция

👇 Готовый проект в архиве

#soft #python #code

⚔️ Excel vs SQL vs Python — кто кого?

Разработал скрипт, выгрузил данные, открыл таблицу…
А дальше? Чем анализировать? Чем группировать? Где фильтровать?

Вот краткая шпаргалка, как одни и те же действия делаются в Excel, SQL и Python (pandas):
📥 Загрузка данных
🔎 Фильтры
🧮 Суммы, среднее, группировка
🧹 Очистка пропусков
🔗 Джойны
– 📊 Визуализация и экспорт

🐼 Python (pandas) — идеален для автоматизации, логики, гибкости;
💾 Excel — когда надо быстро вручную глянуть и свести;
🧱 SQL — база, если работаешь напрямую с таблицами БД.

⚡️ Каждый инструмент хорош под свою задачу. А вот кто умеет все три — тот в любой команде как швейцарский нож.

💾 Сохрани пост — как шпаргалку для собеса, апгрейда и чтобы не гуглить в следующий раз group by pandas.

#python #sql #cheatsheet #doc

🚀 Как прокачать свой Python-код до максимальной скорости?

Это PDF — must-have для всех, кто устал от медленных скриптов и хочет видеть результат до того, как остынет кофе.

Внутри:
💬 Как устроено время выполнения в Python;
💬 Что тормозит ваш код и как это находить;
💬 Эффективные приёмы работы со списками, словарями и генераторами;
💬 Кеширование, профилировка, компиляция;
💬 Параллелизм: потоки, процессы и asyncio;
💬 Когда пора использовать Numba, Cython или даже переписать куски на C.

👨‍💻 Идеально подойдёт:
🟢Разработчикам, кто работает с аналитикой, парсингом, API.
🟢Тем, кто хочет писать код как SENIOR, а не как «лишь бы работало».

📂 Сохраняем! Оптимизация экономит не только время, но и жизнь процессору.

#doc #python #cheatsheet #article

✍️ Перевод на русский учебника по Flask

Пошагово, с примерами и практикой. Идеально, чтобы разобраться с Flask с нуля до продвинутого уровня:

📖 Главы:

1. Привет, мир! - https://habr.com/ru/articles/804245/
2. Шаблоны - https://habr.com/ru/articles/804887/
3. Веб-формы - https://habr.com/ru/articles/805997/
4. База данных - https://habr.com/ru/articles/807371/
5. Логины пользователей - https://habr.com/ru/articles/808091/
6. Страница профиля и аватары - https://habr.com/ru/articles/809411/
7. Обработка ошибок - https://habr.com/ru/articles/809743/
8. Подписчики - https://habr.com/ru/articles/811791/
9. Разбивка на страницы - https://habr.com/ru/articles/815427/
10. Поддержка электронной почты - https://habr.com/ru/articles/815623/
11. Дизайн приложения - https://habr.com/ru/articles/816603/
12. Дата и время - https://habr.com/ru/articles/817289/
13. I18n и L10n - https://habr.com/ru/articles/817369/
14. Ajax - https://habr.com/ru/articles/818001/
15. Улучшенная структура приложения - https://habr.com/ru/articles/818639/
16. Полнотекстовый поиск - https://habr.com/ru/articles/819969/
17. Развертывание на Linux - https://habr.com/ru/articles/821757/
18. Развертывание на Heroku - https://habr.com/ru/articles/822619/
19. Развертывание в Docker - https://habr.com/ru/articles/822935/
20. Немного магии JavaScript - https://habr.com/ru/articles/823232/
21. Уведомления пользователей - https://habr.com/ru/articles/823422/
22. Фоновые задания - https://habr.com/ru/articles/824396/
23. API (интерфейсы прикладного программирования) - https://habr.com/ru/articles/826182/

Отличный курс, чтобы прокачаться в Flask и понять, как строятся настоящие веб-приложения.

👍 Сохраняй, пригодится!

#article #doc #python

👨‍💻 Большая шпаргалка по Python на русском

➡️ Приручаем Python списки
➡️ Работаем со словарями
➡️ Операции над множествами
➡️ Именованный кортеж
➡️ Функции-генераторы и многое другое

👍

#python #doc #cheatsheet #russian

📦 Архивация в Python всего за несколько строк

Никаких сторонних библиотек — всё делает встроенный модуль zipfile

import zipfile

def make_zip(target_files: list[str], zip_name: str = 'data.zip') -> None:
    """Упаковывает файлы в ZIP-архив с указанным именем."""
    with zipfile.ZipFile(zip_name, 'w') as archive:
        for filename in target_files:
            archive.write(filename)  # Добавляем файл в архив
    print(f"✅ Архив {zip_name} создан!")

make_zip(['image.png', 'notes.md'])

👨‍💻 Удобно для логов, бэкапов или автосборки. Хороший вариант для скриптов, где надо временно упаковать кучу файлов.

📂 Сохраняй, пригодится!

#python #code

🎓 Лучшие библиотеки Python для Data Science — от данных до предсказаний

Ты когда-нибудь задумывался, на чём держится вся магия Data Science?
На библиотеках Python. Мощные, гибкие и почти безграничные — они превращают код в инсайты, а данные в решения.

📦 Вот что стоит изучить, если хочешь прокачаться в аналитике и ML:

🖍 Reinforcement Learning
Позволь алгоритмам учиться на действиях и ошибках.
🧠 OpenAI Gym — отличная точка входа в мир умных агентов и ИИ.

🧮 Feature Engineering
Сырые данные — это только начало.
🔧 Featuretools помогает автоматически преобразовывать их в ценные признаки для моделей.

👨‍💻 Machine Learning & AI
Прогнозы, классификация, кластеризация — всё это проще с
⚙️ Scikit-Learn, TensorFlow, XGBoost.

📈 Анализ и подготовка данных
➡️ Pandas и NumPy — мастхэв для каждого дата-сайентиста.
С ними хаос превращается в порядок.

📊 Визуализация данных
Когда числа — это не всё.
✍️ Matplotlib, Seaborn, Plotly оживляют отчёты, графики и дашборды.

🗣 Обработка текста (NLP)
Работа с естественным языком?
📚 NLTK, SpaCy и Transformers помогут машине "понять" человеческую речь.

⚙️ Data Engineering & ETL
Управляй потоками данных, как профи.
⛓️ Airflow, Luigi и DVC — чтобы не утонуть в пайплайнах.

📆 Time Series & Forecasting
Прогнозы на основе истории.
📊 Statsmodels, Prophet, tsfresh — для анализа временных рядов.

💥 Big Data & Распределённые вычисления
Когда данные уже не помещаются в оперативку:
🔥 PySpark, Dask и Modin — мощь распределённого анализа.

🔐 Безопасность данных
🛡 Обеспечь приватность и соответствие требованиям
— от Diffprivlib до инструментов для очистки и защиты.

📉 Anomaly Detection
Найди выбросы до того, как они станут проблемой.
🚨 PyOD и другие библиотеки выявят аномалии в потоке данных.

🚀 Data Science — это не про магию, а про инструменты.
И Python — твой главный союзник.

📂 Сохраняй, чтобы не потерять!

#cheatsheet #python #doc

🎮 Следишь за своей видеокартой? Теперь ты можешь это делать прямо из Python.

Скрипт, который:
📊 Показывает загрузку GPU
📊 Отображает объём свободной/занятой памяти
🌡 Показывает температуру
🖥 И всё это — в красивой ASCII-таблице

💻 Код:

# pip install GPUtil tabulate

import GPUtil
from tabulate import tabulate
from typing import List, Tuple

def gpu_info() -> str:
    """
    Получает информацию о доступных GPU: загрузка, температура, объём памяти.
    Возвращает отформатированную таблицу.
    """
    gpus = GPUtil.getGPUs()
    gpus_list: List[Tuple] = []

    for gpu in gpus:
        gpus_list.append((
            gpu.id,
            gpu.name,
            f"{gpu.load * 100:.1f}%",
            f"{gpu.memoryFree}MB",
            f"{gpu.memoryUsed}MB",
            f"{gpu.memoryTotal}MB",
            f"{gpu.temperature}°C"
        ))

    return tabulate(
        gpus_list,
        headers=["id", "name", "load", "free memory", "used memory", "total memory", "temperature"],
        tablefmt="pretty"
    )

if __name__ == "__main__":
    print(gpu_info())

🔥 Поддерживается работа с несколькими GPU.
Проверь, как там твоя RTX под стрессом.

#python #soft #code #cheatsheet