📊 OpenBB — это финансовая платформа с открытым исходным кодом, которая делает то же самое, что Bloomberg Terminal (который стоит \$20 000 в год).

Но… бесплатно. И у тебя в ноутбуке. И через Python.

👨‍💻 Что умеет OpenBB:

💬 Анализ акций, опционов, крипты, форекса и макроэкономики.
💬 Работа через Python или CLI.
💬 Подключение AI-агентов, автоматизация процессов.
💬 Десятки источников данных.
💬 Плагины, графики, визуализация.
💬 Workspace с интерфейсом уровня института.

⚙️ Установка:

pip install openbb

Пример кода:

from openbb import obb
output = obb.equity.price.historical("AAPL")
df = output.to_dataframe()

📈 Это — реальный график по Apple. Без платных API и ограничений.


🗺 Хочешь красивый WEB интерфейс?

📚 Документация и интеграции

Это больше, чем просто библиотека. Это твой личный финтех-терминал.

♎️ GitHub/Инструкция

Сохраняем 😎

#python #soft #github

🔥 Полезные библиотеки Python

⚔️ Парсер для тех, кто хочет вынести всё с Wildberries — до последней скидки.

Wildberries — один из самых крупных маркетплейсов в СНГ. Ты сможешь вытащить оттуда всё, что скрыто за интерфейсом:

🔍 Названия, цены, бренды, рейтинги, отзывы, остатки, категории, ссылки, артикулы...
И даже:
💸 Цены до/после скидок,
📦 Наличие на складе,
🧾 Продавца и поставщика,
📈 Аналитику по карточке товара

Легко интегрируется в ваши боты, системы мониторинга или Excel-отчёты для продавцов.

⌨️ Подойдет для:
🟢Аналитики продавцов;
🟢Мониторинга конкурентов;
🟢Сбора ассортимента;
🟢Отслеживания цен;
🟢Автоматизации закупок.

♎️ GitHub/Инструкция

⛓️ Готовый код в архиве

Скачал → запустил → получил Excel со всеми нужными товарами.

#github #python #soft

😰 Анатомия класса в Python — просто и понятно

Если ты всё ещё путаешься в @staticmethod, @classmethod, @property и что вообще происходит внутри class — лови визуал, который всё расставит по полочкам.

➡️разница между атрибутами класса и экземпляра;
➡️зачем нужны @classmethod и как создавать альтернативные конструкторы;
➡️для чего использовать @staticmethod (да, это не просто «без self»);
➡️как работает @property и зачем инкапсуляция;
➡️и, конечно, как правильно разруливать доступ к атрибутам.

📂 Сохрани, чтобы не забыть!

#python #cheatsheet

🚀 Python — язык, на котором можно ВСЁ.

От веба и автоматизации до нейросетей, игр и мобильных приложений!

📦 Python превращается в суперсилу, когда ты комбинируешь его с нужными библиотеками.

⚡️ Лови подборку мощных связок:

📈 Аналитика и Data Science

➡️ Python + Pandas — мгновенная магия с таблицами и данными.
➡️ Python + NumPy — быстрая математика и работа массивами данных.
➡️ Python + Matplotlib / Seaborn — визуализация, графики, которые всё скажут за тебя.

🤖 Искусственный интеллект и ML

➡️ Scikit-Learn — классика машинного обучения.
➡️ TensorFlow / PyTorch — глубокое обучение и нейросети.
➡️ OpenCV — компьютерное зрение и обработка изображений.

🌍 Веб и API

➡️ Flask — лёгкий и быстрый запуск веб-приложения.
➡️ Django — фуллстек с авторизацией, админкой и БД.
➡️ FastAPI — молниеносные API с автодокументацией.
➡️ SQLAlchemy / PyMongo — работа с базами данных как с объектами.

🔐 Тестирование и безопасность

➡️ Pytest — тесты без боли.
➡️ PyJWT — аутентификация через токены — надёжно и понятно.

🎮 Игры и UI

➡️ PyQt / Kivy — кроссплатформенные GUI.
➡️ Pygame — 2D-игры для фана и прототипов.
➡️ Ursina / Panda3D — создание 3D-мира на Python.

💡 Python — это не просто язык. Это универсальный набор ключей от всех дверей в IT.

👍 Начни с одной библиотеки. Дальше затянет.

#python #cheatsheet

🔥 Полезные библиотеки Python

🖥 Мини-приложения с иконкой в трее — на Python? Легко!

Знакомься с Pystray — библиотека, которая превращает твой скрипт в настоящее десктоп-приложение с иконкой рядом с часами.

👨‍💻 Что умеет Pystray:

🟢Создаёт фоновое приложение без окон и GUI
🟢Добавляет иконку в системный трей — как у VPN, антивирусов и Telegram.
🟢Работает на Windows, macOS и Linux.
🟢Идеально для трекеров, бэкапов, Telegram-ботов, утилит и напоминалок.
🟢Простой API — минимум кода, максимум пользы.

⚙️ Установка:

pip install pystray

📚 Документация/Примеры кода

Используй Pystray, чтобы твои скрипты выглядели как настоящие нативные приложения.

И никаких окон. Только стиль и функциональность.

#python #soft #code #github

🖥 Мониторим температуру CPU на Python

Простой скрипт, который покажет, как чувствует себя твой процессор — прямо в терминале:

✅ Работает на Linux/Windows/Mac
✅ Поддерживает AMD (k10temp), Intel (coretemp), другие
✅ Без лишних библиотек — только psutil и lm-sensors

📦 Установка:

$ sudo apt install lm-sensors # для Nix систем
$ pip install psutil

💻 Скрипт:

import psutil
from typing import Optional

def get_cpu_temperature() -> Optional[str]:
    """
    Получает текущую температуру процессора с поддержкой датчиков.

    Возвращает:
        Строку с температурой CPU в градусах Цельсия или сообщение об ошибке.
    """
    temps = psutil.sensors_temperatures()

    if not temps:
        return "Температурные датчики не найдены."

    # Для процессоров AMD, чаще всего данные находятся в "k10temp"
    if "k10temp" in temps:
        for entry in temps["k10temp"]:
            if entry.label in ("Tctl", "Tdie"):
                return f"Температура CPU: {entry.current:.1f}°C"
        return "Сенсор 'k10temp' найден, но метка Tctl отсутствует."

    # Универсальный обход всех адаптеров (на случай, если сенсоры называются иначе)
    for name, entries in temps.items():
        for entry in entries:
            if entry.label.lower().startswith("package") or "core" in entry.label.lower():
                return f"Температура CPU: {entry.current:.1f}°C"

    return "Не удалось определить температуру CPU."

def main() -> None:
    """Главная точка входа в скрипт."""
    print(get_cpu_temperature())

if __name__ == "__main__":
    main()

👍 Можно подключить к Telegram-боту или логгировать в файл.

#python #code

⚡️ ScrapeGraphAI — Python библиотека для парсинга веб-страниц с помощью искусственного интеллекта.

Предоставляет подробную документацию и примеры использования с Ollama, Docker, OpenAI, Groq, Azure и Gemini.

💬 Поддержка LLM-моделей: OpenAI, LLama, Azure и др.
💬 Визуализация пайплайнов и результата.
💬 Обработка HTML, PDF, таблиц и API.
💬 Интеграция с LangChain, FastAPI и Pandas.
💬 Работает с cookie, заголовками и пользовательскими агентами.

👨‍💻 Подходит для:
➡️ Парсинга новостных сайтов.
➡️ Мониторинга цен.
➡️ Сбора данных с форумов, блогов и маркетплейсов.
➡️ Бэкендеров, аналитиков, ресерчеров, осинтеров.

⚙️ GitHub/Инструкция на русском
📄 Документация
⌨️ Демо

#python #soft #github

🔥 Полезные библиотеки Python

📥 Скачай любое видео из соцсетей — за пару секунд!

Vidzilla — это Telegram-бот, который превращает любую ссылку в видеофайл.

Больше никаких сайтов с рекламой и ожидания — просто кинул ссылку, получил видео. Всё.

Поддержка самых популярных платформ:
➡️ Instagram* — Reels, посты
➡️ TikTok — любые видео
➡️ YouTube — и видео, и Shorts
➡️ Facebook* — ролики и трансляции
➡️ X/Twitter — видео и гифки
➡️ Pinterest — видео-пины
➡️ ...и ещё десятки других (см. /help)

*принаджелат Meta, признана экстремистской в РФ и запрещена.

✨ Что умеет бот:
🔗 Мгновенная загрузка по ссылке.
📦 Два формата — как сообщение и как файл.
📊 Админ-панель: статистика, рассылки, купоны.
🧠 И всё это работает без лишних настроек и заморочек.

⚠️ Только для образовательных целей. Авторы софта не несут никакой ответственности за ваши действия.

*принаджелат Meta, признана экстремистской в РФ и запрещена.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

📂 Pillow Doc — документация по самой популярной библиотеке для работы с изображениями в Python.

Всё, от установки, до подробного описания методов с примерами кода.

Сохраняем, пригодится! 👍

#doc #python #cheatsheet

🔥 Готовый скрипт для обнаружения лица и глаз в режиме реального времени.

Этот скрипт превращает твою вебку в систему распознавания лиц и глаз.

📸 Использует каскады Хаара от OpenCV — лёгкие, быстрые, работают оффлайн.

Установи OpenCV:

bash
$ pip install opencv-python

⬇️ Скачай XML-файлы классификаторов:

haarcascade_frontalface_default.xml
haarcascade_eye.xml

Код:

python
import cv2 as cv


def detect_faces_and_eyes():
    """
    Detects faces and eyes in real-time using the webcam.

    Press 'q' to exit the program.
    """
    # Load the pre-trained classifiers for face and eye detection
    face_cascade = cv.CascadeClassifier(r"..\libs\haarcascade_frontalface_default.xml")
    eye_cascade = cv.CascadeClassifier(r"..\libs\haarcascade_eye.xml")

    # Open the webcam
    cap = cv.VideoCapture(0)

    while cap.isOpened():
        # Read a frame from the webcam
        flag, img = cap.read()

        # Convert the frame to grayscale for better performance
        gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

        # Detect faces in the frame
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=7)

        # Detect eyes in the frame
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=7)

        # Draw rectangles around faces and eyes
        for x, y, w, h in faces:
            cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1)

        for a, b, c, d in eyes:
            cv.rectangle(img, (a, b), (a + c, b + d), (255, 0, 0), 1)

        # Display the resulting frame
        cv.imshow("Face and Eye Detection", img)

        # Check for the 'q' key to exit the program
        key = cv.waitKey(1)
        if key == ord("q"):
            break

    # Release the webcam and close all windows
    cap.release()
    cv.destroyAllWindows()


if __name__ == "__main__":
    # Call the main function
    detect_faces_and_eyes()

✅ Реагирует на движение, показывает всё в терминале;
✅ Работает на любом ноуте;
✅ Идеально для проектов по компьютерному зрению.

Сохрани — пригодится! 👍

#python #soft #code

👨‍💻 52 проекта на Python, которые прокачают твои навыки на практике!

Хватит учить синтаксис всухую — пора писать реальные проекты, от простых до мощных.

📦 В подборке:
✔️ 52 идеи.
✔️ Исходный код.
✔️ Пояснения к каждому проекту.

📈 Идеально, чтобы:
— собрать портфолио
— пройти собес
— прокачаться в Python и выйти на фриланс

Забирай, сохраняй, делись! 👍

#python #doc #code

🔥 Программирование на Python

Хочешь освоить Python и научиться решать алгоритмические задачи — без воды и теории ради теории? Лови настоящий практикум!

Это полноценный лабораторный тренажёр по программированию на Python, в котором:

🟢Объясняется, как писать код с нуля
🟢Разбираются алгоритмы пошагово
🟢Есть задачи на ветвления, циклы, списки, работу с файлами и даже графику (Pillow)
🟢Даются примеры оформления лабораторных и готовые шаблоны решений

📌 Отлично подходит для новичков, тех, кто только начал изучать Python — или хочет системно подтянуть базу.

💡 Материал охватывает:
— переменные и типы данных
— условия и циклы
— списки, функции и модули
— ввод/вывод, работа с файлами
— простые проекты и визуализация

Внутри есть:
✅ теория без перегруза
✅ примеры кода
✅ задачи разной сложности
✅ пошаговые разборы
✅ методические рекомендации для отчётов и преподавателей

👍 Хочешь уверенно чувствовать себя на собеседованиях или фрилансе?

Начни с этого практикума.

Год: 2025

#books #python

✍️ От подписчика. Некоторые вопросы и ответы с собеседования на позицию Junior Python разработчика на русском

Артем, спасибо 👍

#python #job

🔥 Полезные библиотеки Python

Парсим Ozon

👨‍💻 Ozon-parser — инструмент, который автоматизирует сбор данных с Ozon — прямо у тебя под рукой!

📦 Что умеет Ozon Parser:
💬 Забирает до 10 000 товаров из любой категории.
💬 Получает артикулы, названия, цены.
💬 Извлекает инфу о продавцах: ИНН, рейтинг, заказы.
💬 Работает через удобный GUI или Telegram-бота.
💬 Поддерживает многопоточность (в разы быстрее!).
💬 Делает экспорт в Excel/JSON и шлёт всё тебе в телегу.

⌨️ Управление на максималках:
— /start, /status, /settings — бот принимает команды
— Настраиваешь, парсишь, смотришь результат в Excel
— Всё логируется, всё под контролем

💬 Подходит для:
— E-commerce аналитиков
— Поставщиков
— Реселлеров
— Исследователей маркетплейсов
— И просто фанатов автоматизации

🚀 Запуск в несколько кликов

⚙️ Установка:

git clone https://github.com/NurjahonErgashevMe/ozon-parser
cd ozon-parser
pip install -r requirements.txt

▶️ Запуск:
GUI интерфейс:

python main.py

Только Telegram бот:

python bot.py

Парсинг из командной строки:

python app.py

♎️ GitHub/Инструкция

📲 Бот, GUI, CLI — выбирай как тебе удобно.
📊 Парси, анализируй, зарабатывай.

#python #github #soft

🚀 MegaParse — твой универсальный парсер для всех типов документов

Забудь про боль с вытаскиванием текста из PDF, Word и PowerPoint. MegaParse сделает всё за тебя. И без потерь данных.

📄 Что умеет:
🟢Парсит PDF, Word, Excel, PowerPoint, CSV и даже таблицы с изображениями.
🟢Извлекает заголовки, подзаголовки, колонтитулы, таблицы и картинки.
🟢Работает с мультимоделями: GPT-4o, Claude 3.5/4.
🟢Поддержка API — запускай на сервере как полноценный сервис.
🟢Открытый код — бесплатно и без ограничений.

📦 Установка:

pip install megaparse

Поддерживаются Vision-модели: GPT-4o, Claude — идеально для обработки сканов, презентаций и изображений с текстом.

🧠 Для работы нужен ключ OpenAI или Anthropic и установка tesseract + poppler (для работы с PDF и OCR).

📊 Подходит для:
* Data science
* Финтеха
* Личного архива
* Автоматизации офиса
* Создания дата-сеток из презентаций и документов

💻 Пример использования:

from megaparse import MegaParse
parser = MegaParse()
data = parser.load("your_doc.pdf")
print(data)

♎️ GitHub/Инструкция

#python #github #soft

😰 Бомбовую шпаргалка по Python в PDF с примерами кода — не просто «как писать код», а пошаговое погружение в программирование, алгоритмы и структуры данных.

Что внутри?
🟢Базовый Python — переменные, коллекции, условия, циклы, модули.
🟢ООП — классы, наследование, duck typing, композиция.
🟢Юнит-тесты и TDD.
🟢Анализ времени выполнения и Big-O.
🟢Алгоритмы и структуры данных:
🖱 Стеки, очереди, списки.
🖱 Деревья, BST, AVL, графы и поиск.
🖱 Сортировки: quicksort, mergesort, heapsort.
🟢Рекурсия и динамическое программирование.
🟢Алгоритмы на графах: DFS, BFS, Dijkstra, Prim.
🟢Словари, множества, хеш-таблицы.
🟢Приоритетные очереди, кучи и heapsort.
🟢Неразделимые множества и Kruskal’s Algorithm.

Кому пригодится?
✅ Студентам;
✅ Тем, кто учит Python с нуля;
✅ Разработчикам, желающим подтянуть CS;
✅ Тем, кто готовится к собеседованиям в топ-компании.

💡 Подходит для подготовки к алгоритмическим интервью, олимпиадам и просто чтобы не выглядеть чайником на ревью.

🧠 Это не просто «учим Python», это как устроено программирование изнутри — на Python!

#cheatsheet #doc #python

🧨 Готовая настраиваемая мультиагентная AI-система на Python

🔥 evi-run — мощный фреймворк с продвинутой архитектурой на OpenAI Agents SDK для создания AI-ботов в Telegram с enterprise-возможностями. Deploy за 5 минут через Docker, а дальше — безграничная кастомизация!

🧠 Что умеет из коробки:
💬 Управление памятью и обработка контекста
💬 Обработка документов (PDF, images, text, Markdown, Word, PowerPoint, Python files)
💬 Генерация VHQ изображений
💬 Веб-аналитика и интеллектуальный поиск
💬 Глубокое исследование
💬 DEX-аналитика и автоматизированная торговля криптой
💬 Кастомные агенты для любых задач
💬 Три режима: private (для себя), free (для сообщества), pay (для монетизации)

👊 Установка — проще некуда:

git clone https://github.com/pipedude/evi-run.git
cd evi-run
cp .env.example .env  # добавляешь API ключи
./docker_setup_en.sh
docker compose up --build -d

⚡️ Идеально для:
— создания AI-помощников и виртуальных персонажей
— автоматизация саппорта
— построения торговых ботов для DeFi
— кастомные мультиагентные системы

⚙️ Архитектура: Python • OpenAI Agents SDK • Solana RPC • MCP • Telegram Bot API • PostgreSQL • Redis • Docker

♎️ GitHub/Инструкция

🖥 Demo-бот

👍 Сохраняй, точно пригодится — это готовое решение для серьёзных AI-проектов!

#python #soft #nn #github

🎙 Создаём собственный голосовой рекордер на Python в несколько строк

Python + пара библиотек — и ты уже можешь записывать звук с микрофона прямо в .wav файл. Всё просто:

➡️ Вводишь количество секунд;
➡️ Нажимаешь Enter — и идёт запись;
➡️ На выходе — готовый аудиофайл, который можно использовать в проектах, видео или подкастах.

📦 Используем библиотеки:

🟢sounddevice — захват аудио
🟢scipy — для сохранения .wav файлов

⌨️ Готовый код:

python
import sounddevice as sd
from scipy.io.wavfile import write


def record_voice(duration: int, filename: str = "recording.wav", sample_rate: int = 44100) -> None:
    """
    Записывает звук с микрофона и сохраняет его в .wav файл.

    :param duration: Время записи в секундах
    :param filename: Название выходного файла
    :param sample_rate: Частота дискретизации (по умолчанию 44100 Гц)
    """
    print(f"🎙 Запись началась на {duration} секунд...")
    audio_data = sd.rec(int(duration * sample_rate), samplerate=sample_rate, channels=2)
    sd.wait()
    write(filename, sample_rate, audio_data)
    print(f"✅ Запись завершена. Файл сохранён как: {filename}")


if __name__ == "__main__":
    try:
        seconds = int(input("⏱️ Введите длительность записи в секундах: "))
        record_voice(seconds)
    except Exception as e:
        print(f"❌ Ошибка: {e}")

Такой скрипт отлично подойдёт для проектов по обработке аудио, голосовым ассистентам или даже создания простого диктофона.

🔥 Сохрани себе — пригодится!

#python #code #soft

👨‍💻 Простейшая нейронная сеть на Python для начинающих!

Если давно хотел понять, как работает искусственный интеллект, но пугался сложной математики и тонны кода — держи простейший и понятный гайд.

Пошаговая инструкция, как написать с нуля обучающуюся нейросеть. Всё на Python, без фреймворков — чистая база, чтобы прочувствовать механику.

📌 Подойдёт:
💬 тем, кто только начинает изучать ИИ;
💬 любителям практики;
💬 и просто тем, кто хочет «потрогать нейросеть руками».

Хороший старт, чтобы потом перейти к большим моделям и фреймворкам вроде PyTorch или TensorFlow.

В PDF, на русском, с примерами кода 👍

#doc #article #python