traceback.format_exception

traceback.format_exception возвращает исключение в виде форматированного списка строк

🚀 Полезные библиотеки Python 🐍

💾  PyPerCard

📍 Библиотека Python, для создания минималистичных, карточных интерфейсов: пользователь взаимодействует с приложением, переходя между "экранами" (карточками), которые легко описывать на Python. Подходит для прототипов, обучающих интерфейсов, мини-игр и вспомогательных тулов.

https://pypercard.readthedocs.io/en/latest/

📍Система распознавания лиц с веб-камеры (Face ID локально)📱

📍Где применимо?

✔ Контроль доступа (дом, офис)
✔ Ведение журнала посещений
✔ Умный дом: "включить свет, если я"
✔ DIY-система безопасности

import face_recognition
import cv2
import os
from datetime import datetime

KNOWN_DIR = "known_faces"
log_file = "face_log.txt"

known_encodings = []
known_names = []

# Загружаем известные лица
for filename in os.listdir(KNOWN_DIR):
    image = face_recognition.load_image_file(os.path.join(KNOWN_DIR, filename))
    encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
    known_encodings.append(encoding)
    known_names.append(os.path.splitext(filename)[0])

# Запускаем веб-камеру
video = cv2.VideoCapture(0)

print("🧠 Распознавание началось. Нажми Q для выхода.")
while True:
    ret, frame = video.read()
    rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    faces = face_recognition.face_locations(rgb)
    encodings = face_recognition.face_encodings(rgb, faces)

    for (top, right, bottom, left), encoding in zip(faces, encodings):
        matches = face_recognition.compare_faces(known_encodings, encoding)
        name = "Неизвестен"

        if True in matches:
            idx = matches.index(True)
            name = known_names[idx]
            with open(log_file, "a", encoding="utf-8") as f:
                f.write(f"{datetime.now()}: {name} замечен\n")

        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, name, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (255, 255, 255), 2)

    cv2.imshow("📷 Распознавание лиц", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video.release()
cv2.destroyAllWindows()

💾  Sounddevice

📍 Библиотека Python, которая позволяет захватывать звук с микрофона, воспроизводить звук, анализировать и записывать его прямо из Python. Она использует PortAudio, работает быстро и подходит для создания голосовых ассистентов, обработки аудио, записи, стриминга и пр.

types.MethodType — это способ динамического добавления функций в экземпляры класса как методы. Это позволяет создавать методы "на лету" и добавлять их в объекты, что может быть полезно в сложных сценариях, когда структура класса определяется динамически.

NAPALM

NAPALM (Network Automation and Programmability Abstraction Layer with Multivendor support) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для автоматизации сетевых задач.

Мой аккаунт украли/заблокировали - @lwd_2

Теперь пишите мне на основу @Python_ist
Либо на @rtx_4090_ti

Автоматическое определение подключённых USB-устройств (флешки, телефоны, мыши и т.п.)

import wmi
import time

c = wmi.WMI()

print("🔌 Мониторинг USB-устройств. Нажмите Ctrl+C для выхода.")

connected = set()

while True:
    devices = set(d.DeviceID for d in c.Win32_PnPEntity() if d.DeviceID and "USB" in d.DeviceID)
    
    new = devices - connected
    removed = connected - devices

    for dev in new:
        print(f"✅ Подключено: {dev}")
    for dev in removed:
        print(f"❌ Отключено: {dev}")

    connected = devices
    time.sleep(2)

Копия сайта в пару строк кода ❗️

from pywebcopy import save_website
save_website(
url="https://httpbin.org/",
project_folder="E://savedpages//",
project_name="my_site",
bypass_robots=True,
debug=True,
open_in_browser=True,
delay=None,
threaded=False,
)

📌 albumentations — это высокоскоростная и гибкая библиотека для аугментации изображений, созданная для глубокого обучения и компьютерного зрения. Она предоставляет широкий набор трансформаций, включая случайные обрезки, повороты, изменения яркости и контраста, а также поддержку масок и ключевых точек.

📌 Особенности библиотеки:
🟠Поддержка различных типов данных: изображения, маски, bounding boxes, ключевые точки.
🟠Высокая производительность благодаря использованию OpenCV.
🟠Простота интеграции с другими библиотеками, такими как PyTorch и TensorFlow.
🟠Широкий набор трансформаций с возможностью комбинирования их в пайплайны.

⚙️ Установка:
pip install albumentations

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ cupy

📌 cupy — это высокопроизводительная библиотека для численных вычислений, совместимая с API NumPy, но оптимизированная для работы на GPU (CUDA и AMD ROCm). Она позволяет ускорить операции над массивами в десятки раз без изменения привычного синтаксиса NumPy, идеально подходит для ML, научных вычислений и обработки больших данных.

Документация
https://docs.cupy.dev/en/stable/

Использование модуля ast для анализа и модификации исходного кода Python

Модуль ast (Abstract Syntax Tree) позволяет анализировать и модифицировать исходный код Python на уровне его абстрактного синтаксического дерева (AST). Это мощный инструмент для тех, кто хочет динамически изменять код, строить анализаторы или трансформировать Python-программы на лету.

🗣 Этот модуль предоставляет доступ к внутренним структурам Python, что делает его полезным для статического анализа кода или автоматического изменения исходного текста программы.

✔️ ast открывает множество возможностей для тех, кто занимается метапрограммированием или созданием собственных инструментов для анализа и оптимизации Python-кода.

Clipboard Event Listener — скрипт, который реагирует на изменения в буфере обмена, считывает текст, файлы или изображения и выполняет пользовательские действия. Отлично подходит для создания авто‑сохранения скриншотов, логирования скопированного текста или авто‑загрузки новых файлов.

📱 Python 3.8+
💾 Модули: clipboard_monitor, Pillow, argparse

📌 Clipboard Event Listener использует библиотеку clipboard-monitor (с поддержкой текстовых, файловых и графических форматов) и запускает функцию-обработчик при каждом обновлении.

DABL

DABL (Data Analytics in Business Language) — это библиотека Python, которая упрощает использование машинного обучения для анализа данных. Она предоставляет простой и понятный интерфейс для создания моделей машинного обучения, а также для их обучения и оценки.