🔥 Полезные библиотеки Python

👊 Управляем браузером по хлопку!

Two Claps Open — гениально простой инструмент, который открывает Chrome браузер или активирует голосового помощника и открывает любую ссылку, когда ты хлопаешь в ладоши дважды.

💬 Как это работает:
➡️слушает микрофон через pyaudio;
➡️реагирует на два резких хлопка подряд;
➡️открывает браузер или активирует голосового помощника.

🤯 Возможности ограничены только фантазией:

🟢Запуск любимой музыки или YouTube по хлопку.
🟢Открытие рабочего дашборда, когда садишься за ПК.
🟢Подключение к системе "умного дома" — открыл дверь/свет, хлопнув в ладоши.

💻 Установка:

$ git clone https://github.com/Yutarop/two_claps_open
$ cd two_claps_open

$ pip install -r requirements-core.txt
or 
$ pip install -r requirements-agent.txt

📦 Запуск:

$ python two_claps_open.py
or
$ python agent_on_clap.py

👨‍💻 Годнота для автоматизации, фана и вирусных демонстраций.

Если ты любишь писать скрипты, которые реально удивляют — попробуй и покажи друзьям.

⚙️ Инструкция/GitHub

👇 Готовый проект в архиве

🔥 Код открыт для редактирования!

#python #soft #code

🔥 paperdraw — крутой симулятор проектирования систем.

Ты буквально собираешь архитектуру руками:

🧩 добавляешь компоненты,
🔌 связываешь сервисы,
📦 настраиваешь очереди и базы.
🚀 жмёшь “запуск”.

💻 Дальше начинается самое интересное — система либо выдерживает нагрузку… либо красиво разваливается у тебя на глазах.

Это не просто игра. Это песочница-тренажёр, где можно безопасно:
💬 тестировать архитектурные решения,
💬 смотреть, где возникают узкие места,
💬 понимать, почему «и так сойдёт» не работает.

По сути — симулятор продакшна без риска уронить реальный проект.

🔗 Сохраняем и пробует ТУТ

#soft

💻 Scrapling — парсим весь интернет в один клик

Не просто ещё одна Python-библиотека для парсинга страниц. Это — адаптивная экосистема, которая не ломается от первого же апдейта сайта и умеет самостоятельно находить ваши данные, даже если структура DOM поменялась.

🚫 Забудьте про бесконечный ребейз селекторов, бессмысленные переписывания парсеров и костыли на продакшене.

Scrapling — это:
✔️ Python-фреймворк от одного запроса до масштабного краулера.
✔️ Адаптивный парсер, который «понимает» изменения DOM.
✔️ Мощный набор инструментов для обхода анти-бота и динамического контента.
✔️ Библиотека, которую можно запустить в пару строк кода и она работает.

⚙️ Простая установка:

pip install scrapling

😰 Минимальный пример на Python

from scrapling.fetchers import StealthyFetcher

page = StealthyFetcher.fetch("https://example.com", headless=True)
titles = page.css(".post-title", adaptive=True).getall()
print(titles)

🪄 Адаптивные селекторы

Scrapling может обучить ваш парсер тому, как выглядят нужные элементы, и повторно находить их, даже если сайт их перемещает или перестраивает.

🕸 Обход анти-ботов и динамики

Умеет обходить защиту сайтов (например, Cloudflare Turnstile) из коробки, а также загружать страницы через полноценный браузер (Playwright).

⚡️ Spider-фреймворк с паузами/возобновлением

Может работать как полноценный краулер с:
* параллельными сессиями
* автоматической ротацией прокси
* возможностью паузы и продолжения
* статистикой в реальном времени — и всё это без тонны кода.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

💻 Antidetect Tools — полный арсенал для анонимного серфинга.

Если ты хоть раз сталкивался с антибот-системами или жёсткими проверками сайтов, то знаешь: обычных прокси или квн* будет маловато.

Здесь нужны настоящие инструменты антидетекта, которые маскируют твои действия под человека.

В этом репозитории собраны лучшие ресурсы:

🖥 Anti-detect браузеры — меняй отпечатки как перчатки.
📚 Библиотеки для антидетекта — интеграция прямо в код.
👊 Humanizing — эмуляция реального поведения.
🔐 Капча-решатели — обходи самые надоедливые проверки.
📲 SMS-сервисы для подтверждений.
🌍 Прокси для смены IP.
⚡️ Практические советы по антидетекту.

🔗 Репозиторий

Must-have подборка для ресёрча, тестирования и повышения приватности.

Сохраняй, чтобы не потерять 💾

#soft #github #pentest

📦 PDF-Extract-Kit — инструмент, который превращает хаотичные PDF в аккуратные структурированные данные.

🧾 Вытаскивает таблицы в нормальный табличный формат.
🔢 Отдельно извлекает цифры, поля, блоки.
📝 Парсит текст с сохранением структуры.
📊 Работает даже с «кривыми» сканами и сложной вёрсткой.
🧠 Понимает layout документа, а не просто OCR-ит его.

По сути — превращает PDF в чистые JSON / структурированные данные для дальнейшей обработки.

Где пригодится:

🟢Студенты
Быстро вытаскивают таблицы, цитаты и списки литературы из научных статей.
🟢Офис/фриланс
Счета, договоры, акты, анкеты — вместо ручного копирования получаешь структурированные данные.
🟢Аналитика
Можно автоматически забирать цифры из отчётов и загружать в свои системы.

💬 Прогнал через модель и получил чистую структуру.

⬇️ Сохраняем и пробуем

#python #soft #github

🔥 Сотни БЕСПЛАТНЫХ API с доступом к топовым нейросетям — без танцев с бубном и подписок

modelscope — площадка, где можно получить доступ к различным моделям от текста до видео — через API.

Причём ко многим бесплатно.

🚀 Внутри:

* DeepSeek — текст и код;
* Qwen-Image — генерация изображений;
* MiniMax — мультимодальные модели;
* и ещё сотни других.

Всего — около 400 моделей с API-доступом.

🟢Генерация текста.
🟢Создание изображений.
🟢Видео-модели.
🟢Синтез речи и звука.
🟢Мультимодальные пайплайны.

По сути — готовый полигон для экспериментов, стартапов и pet-проектов.

📝 У каждой модели есть описание, документация, удобная фильтрация. Можно сразу тестировать.

Чтобы найти модели с API:

1. Заходишь на сайт
2. Открываешь раздел Models
3. Включаешь фильтр API-Inference

И получаешь список моделей, которые можно дергать через API.

🤖 Если ты работаешь с ИИ, пишешь ботов или делаешь контент — это буквально бесплатный трамплин в продакшн.

👍 Сохраняем и пробуем ТУТ

#soft #нейросеть #nn

✈️ Автоматизируем почтовую рассылку с Python

💬 Отправка писем.
💬 Вложения (PDF, сертификаты, отчёты).
💬 Для массовой рассылки.
💬 Отправка по расписанию.

😰 Один скрипт — и ты превращаешься в машину массовой отправки.

Особенно полезно, если:
🟢рассылаешь коммерческие предложения;
🟢отправляешь отчёты клиентам;
🟢делаешь уведомления;
🟢запускаешь email-маркетинг;
🟢автоматизируешь внутренние процессы.

1. Создай recipients.txt:

a@site.com
b@site.com
c@site.com

2. Запусти скрипт — он будет ждать времени и отправлять.

Готовый код 👇

#python #soft #code

✈️ Автоматизируем почтовую рассылку с Python

#python #soft #code

⚡️ Fara-7B — компактную агентная модель от Microsoft, которая не просто «болтает», а управляет браузером как человек.

Это не чат-бот.
Это Computer Use Agent.

🖱 Что умеет:

➡️ Видит веб-страницу визуально.
➡️ Скроллит.
➡️ Кликает по координатам.
➡️ Вводит текст.
➡️ Выполняет многошаговые задачи.

Без accessibility tree, без костылей, без отдельного парсинга DOM — модель работает через визуальное восприятие интерфейса!


💻 Можно автоматизировать:

💬 Поиск и резюмирование информации.
💬 Заполнение форм.
💬 Покупки и сравнение цен.
💬 Бронирование билетов и ресторанов.
💬 Поиск вакансий и недвижимости.

По сути — это автономный браузерный ассистент.

🟢Установка:

git clone https://github.com/microsoft/fara.git
cd fara

🟢Создаёшь окружение:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .[vllm]
playwright install

🟢Запускаешь модель:

vllm serve "microsoft/Fara-7B" --port 5000 --dtype auto

🟢И тестируешь:

fara-cli --task "whats the weather in new york now"

Можно подключить к Magentic-UI и управлять через графический интерфейс.

⚠️ На Windows лучше использовать WSL2.
⚠️ Если не хватает памяти — добавь --tensor-parallel-size 2.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

👊 Появился почти идеальный суммаризатор для русского языка

Чувак обучил модель специально под русский язык, коротко пересказывать длинные тексты без потери смысла.

Алгоритм выжимает из документа самую суть и превращает десятки страниц в несколько абзацев — без воды и искажений.

📄 статьи
📚 большие тексты
📦 отчёты
🧾 документы

Модель спокойно прогоняет всё это через себя и выдаёт аккуратное резюме.

😰 Пример использования:

# Установим библиотеку трансформеров
!pip install transformers

# Импортируем библиотеки
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, T5TokenizerFast

# Зададим название выбронной модели из хаба
MODEL_NAME = 'UrukHan/t5-russian-summarization'
MAX_INPUT = 256

# Загрузка модели и токенизатора
tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_NAME)

# Входные данные (можно массив фраз или текст)
input_sequences = ['Тут твой текст']   # или можно использовать одиночные фразы:  input_sequences = 'сегодня хороший день'

task_prefix = "Spell correct: "                 # Токенизирование данных
if type(input_sequences) != list: input_sequences = [input_sequences]
encoded = tokenizer(
  [task_prefix + sequence for sequence in input_sequences],
  padding="longest",
  max_length=MAX_INPUT,
  truncation=True,
  return_tensors="pt",
)

predicts = model.generate(encoded)    # # Прогнозирование

tokenizer.batch_decode(predicts, skip_special_tokens=True)  # Декодируем данные

⬇️ Модель на huggingface и примеры использования

#нейросеть #python #soft

📞 pytgcalls — библиотека для работы с голосовыми чатами Telegram через Python

Позволяет управлять звонками и голосовыми чатами от имени бота или юзербота и легко встраивать эти функции в свои проекты.

Работает с популярными MTProto-клиентами:
Pyrogram, Telethon и Hydrogram, поэтому можно использовать любую удобную основу.

Что умеет:
🟢подключаться к голосовым чатам в группах и каналах,
🟢заходить в чат от имени пользователя или канала,
🟢управлять звуком — включать/выключать микрофон,
🟢ставить воспроизведение на паузу и возобновлять,
🟢запускать и останавливать аудио,
🟢регулировать громкость.

😰 Простой пример использования

from pytgcalls import PyTgCalls
from pytgcalls import idle
...
chat_id = -1001185324811
app = PyTgCalls(client)
app.start()
app.play(
    chat_id,
    'http://docs.evostream.com/sample_content/assets/sintel1m720p.mp4',
)
idle()

Также есть готовые сборки для:
🍏 macOS,
🐧Linux,
🪟 Windows,

что упрощает установку и запуск на разных платформах.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github