😰 Pytest. Гайд для тех, кто ни разу про него не слышал

Pytest — это самый популярный фреймворк для тестирования на Python. Pytest появился, чтобы сделать тестирование в Python простым и приятным: меньше церемоний, больше читаемости и расширяемости. Он применяется везде — от библиотек и веб‑сервисов до ML‑проектов и инфраструктуры - и подходит как одиночным разработчикам, так и большим командам с CI/CD.

👨‍💻 Много практических примеров, реальные сценарии и приёмы, которые сразу хочется утащить в свой проект.

👇 Статья + код с примерами на русском

#python #article #soft

▶️ Смотрим ТВ всего мира бесплатно!

Развлечения, спорт, новости, национальные каналы и редкие региональные штуки, которых нет ни в одном сервисе.

Как это работает?

🌍 жмёшь на флаг страны;
✅ выбираешь канал;
🔗 кликаешь на links — и трансляция запускается.

❌ без подписок
❌ без регистрации
❌ без «оставьте номер телефона»

✅ Просто открываешь — и смотришь.

Идеально, если хочешь новости из другой страны, фон для изучения языка или просто посмотреть, как живёт остальной мир.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

💻 F!Nd@NyFiL3 — когда Google начинает говорить лишнее

Работает как цифровая ищейка — он дёргает Google за нестандартные запросы, парсит выдачу и вытаскивает файлы, которые обычный поиск пропускает мимо глаз.

📂 PDF, DOC, XLS и прочие «забытые» документы и login password.
📡 Публичные ресурсы, где админы недосмотрели.
🔍 То, что лежит на виду — но никто не ищет правильно.

Умение правильно спрашивать у поисковика и читать то, что он не хотел показывать первым экраном.

Полезен для:
🟢разведки открытых источников
🟢аудита публичных данных
🟢ресёрча
🟢обучения поисковым техникам

✊ Если ты умеешь искать — ты уже на шаг впереди.
Остальные просто гуглят.

Установка:

git clone https://github.com/snooptsz/findanyfile
cd findanyfile
pip install -r requirements.txt

▶️ Запуск:

python3 FindAnyFile.py

⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

💻 CloakQuest3r — мощный Python-инструмент для анализа веб-инфраструктуры, цель которого — найти реальный IP-адрес сайта, скрытого за Cloudflare и другими защитными сервисами.

Вместо лобовых атак он использует более умный подход:
🟢анализ поддоменов,
🟢историю IP,
🟢SSL-данные и параллельное сканирование.

В результате можно выйти на настоящий сервер, который обычно остаётся за кулисами CDN и WAF.

Инструмент особенно полезен для:
💬 пентестеров;
💬 специалистов по ИБ;
💬 администраторов, которые хотят понять, насколько хорошо реально спрятан их сайт.

🔍 Что умеет CloakQuest3r

➖ Поиск реального IP сайтов, прикрытых Cloudflare.
➖ Сканирование поддоменов — ключевой метод для выявления origin-сервера.
➖ История IP-адресов домена.
➖ Анализ SSL-сертификатов целевого сайта.
➖ Многопоточное сканирование для скорости и эффективности.

💻 Установка

git clone https://github.com/spyboy-productions/CloakQuest3r.git
cd CloakQuest3r

▶️ Запуск

python cloakquest3r.py example.com

⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

🎮 2048 прямо в Telegram? Легко. Пишем мини-игру на FastAPI + Aiogram 3

MiniApp, с анимацией, очками и удобным интерфейсом. Всё — внутри Telegram. Без сайтов, без переключений.

В этом проекте напишем сервер на FastAPI, который:
🟢отдаёт статику (JS, стили);
🟢рендерит HTML-страницы игры;
🟢настраивает вебхук для бота;
🟢обрабатывает API-запросы прямо из игры.

🤖 Telegram-бот будет работать на Aiogram 3, быстро и асинхронно.

⚙️ Технологии:
➡️FastAPI
➡️Aiogram 3
➡️SQLAlchemy + AioSQLite
➡️Alembic
➡️HTML + JS (внутри Telegram WebApp)

📲 Подходит для разработчиков, которые хотят сделать крутые Telegram MiniApps, игровые боты или просто научиться FastAPI + Aiogram в реальном проекте.

👇 Статья в PDF + код на русском

#python #soft #article

😰 Логирование в Python: руководство разработчика

В этом материале разбираем, как настроить полноценное логирование в Python с помощью встроенного модуля logging:
как логировать переменные и исключения, настраивать собственные логгеры, управлять форматами вывода и превращать отладку из гадания в понятный процесс.

💬 Меньше боли — больше контроля над кодом.

👇 Статья на русском + код

#python #article #code

😰 Репозиторий из более чем 100+ готовых Python-скриптов, которые закрывают кучу задач — без изобретения велосипеда и ночных страданий.

💬 парсинг и поиск в интернете;
💬 работа с фото и видео;
💬 Кейлогер и менеджеры паролей;
💬 клонирование сайтов;
💬 автоматизация рутины;
💬 и ещё десятки полезных штук под реальные кейсы.

🔥 Готовая практика + код, подойдёт и для обучения, и для работы.

⬇️ Сохраняй, обязательно пригодится!

#python #soft #github

⚡️ Запускаем DeepSeek у себя на компе с помощью Python

Хочешь LLM у себя на компе: чтобы работала офлайн, не сливала данные и спокойно встраивалась в бота? Тогда берём DeepSeek Coder и запускаем!

⚙️ Установка зависимостей:

pip install -U transformers accelerate torch

▶️ Пример кода:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype=torch.float16,   # если GPU поддерживает fp16
    device_map="auto"            # если есть GPU — будет использовать её
)
model.eval()

prompt = "Напиши telegram бота обратной связи на aiogram"

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
device = next(model.parameters()).device
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}

with torch.inference_mode():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=180,
        do_sample=True,      # ВАЖНО: иначе temperature не влияет
        temperature=0.7,
        top_p=0.9
    )

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

➕ Плюсы:
— работает локально (после скачивания весов);
— легко встраивается в Telegram/Discord/CLI;
— можно ускорить на GPU через device_map="auto".

Если памяти мало — есть квантованные версии (4bit/8bit) и GGUF.

👍 Сохраняем

#python #soft #code

💻 GHOSTCREW — Python ИИ инструмент для пентестеров и безопасников, который проводит поиск уязвимостей в любых сервисах.

Работает как red team внутри твоей системы. Ты описываешь задачу обычным языком — дальше он сам планирует атаку, выбирает инструменты и идёт по цепочке: от разведки до отчёта. Без ручного тыканья и бесконечных команд.

Что он умеет на практике:
➡️ Проверяет всё подряд: код, бизнес-логику, сетевой трафик, протоколы.
➡️ Анализирует найденные дыры и объясняет, где проблема и как её закрыть.
➡️ Работает автономно — запустил и получил полноценный ресёрч.
➡️ Сам подключает MCP-серверы и инструменты (nmap, metasploit, ffuf и т.д.).
➡️ Использует Pentesting Task Trees для осмысленного принятия решений, а не тупого брута.
➡️ Поддерживает готовые workflow для комплексных проверок.
➡️ Генерирует детальные отчёты в Markdown с фактами и рекомендациями.
➡️ Помнит контекст диалога и не «теряется» после пары запросов.
➡️ Видит реальные файлы: wordlists, payloads, конфиги — и использует их в работе.
➡️ Позволяет выбрать модель ИИ и настроить её поведение.
➡️ Без регистрации и без ограничений.

⚙️ Установка:

git clone https://github.com/GH05TCREW/ghostcrew.git
cd ghostcrew
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

▶️ Использование:

python main.py

⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

⚡️ Hitomi-Downloader — комбайн для скачивания видео с графическим интерфейсом.

Если надо быстро сохранить видео, аудио или изображения с популярных площадок — это один из самых удобных вариантов: вставил ссылку → нажал Download → готово.

✅ Поддерживает кучу источников: YouTube, Ins, Twitter/X, Pinterest, SoundCloud и десятки других сервисов.

🍰 понятный интерфейс (без танцев с консолью).
🚀 ускорение загрузки.
💻 до 24 потоков в одной задаче.
📜 пользовательские скрипты.
🧲 BitTorrent + Magnet.
🎞 M3U8 / MPD (стриминговые форматы).
🧳 portable-версия (можно таскать на флешке).
📋 мониторинг буфера обмена (скопировал ссылку — он подхватил).

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

🔥 Генерируем фейковые данные на Python — без боли!

Если ты тестируешь формы, мокапы или просто хочешь поиграться с данными, есть Mimesis — генератор фейковых данных. Имена, email, адреса и телефоны. Есть настройка локации, позволяющая выбрать страну и данные будут сгенерированы в соответствии с выбором.

📦 Установка:

from typing import Dict
from mimesis.enums import Gender
from mimesis import Person

def generate_fake_user(locale: str = "es", gender: Gender = Gender.MALE) -> Dict[str, str]:
    """
    Генерирует фейковые пользовательские данные на основе локали и пола.

    :param locale: Локаль (например, 'ru', 'en', 'es')
    :param gender: Пол (Gender.MALE или Gender.FEMALE)
    :return: Словарь с фейковыми данными пользователя
    """
    person = Person(locale)

    user_data = {
        "name": person.full_name(gender=gender),
        "height": person.height(),
        "phone": person.telephone(),
        "occupation": person.occupation(),
    }

    return user_data

if __name__ == "__main__":
    fake_user = generate_fake_user(locale="es", gender=Gender.MALE)
    print(fake_user)

📌 Результат:

{
  'name': 'Carlos Herrera',
  'height': '1.84',
  'phone': '912 475 289',
  'occupation': 'Arquitecto'
}

⚡️ mimesis умеет:
🖱 Генерировать имена, адреса, телефоны, профессии и пр.
🖱 Работать с разными странами (🇷🇺 ru, 🇺🇸 en, 🇪🇸 es и т.д.)
🖱 Подходит для тестов, фейковых аккаунтов, демо-данных в проектах и ботов.

⚙️ GitHub/Инструкция

Сохраняй, пригодится 👍

#python #github #soft