Pythoner

✈️Maigret – это OSINT-инструмент, который автоматически собирает данные о профилях пользователя в интернете по заданному username, и помогает находить аккаунты пользователей по нику на сотнях сайтов, соцсетей и форумов. ➡️Пример использования:

maigret john_doe --site twitter github --timeout 10

🖥GitHub 💡Главный плюс: Поддержка 700+ сайтов, гибкая настройка запросов и возможность сохранения результатов в удобном формате (JSON, HTML, CSV). 🐍 Pythoner

📱 Держите 6 хороших каналов по искусственному интеллекту и программированию для любого уровня! Выбирай направление: 📱 Нейросети — @neuro_prompt 🤖 AI-инструменты — @ai_prompt 📱 Python — @python_prompt 🤔 InfoSec & Хакинг — @infosec_prompt 👩‍💻 IT Новости — @it_news 😄 IT Мемы — @it_memes Промпты, обучение, шпаргалки и полезные ресурсы на каждую тему!

Программирование через пару лет 😈 IT memer

✈️RealtimeSTT – это Python-библиотека для потокового распознавания речи с микрофона или аудиопотока. Идеально подходит для голосовых ассистентов, транскрипции и интерактивных приложений. ➡️Ключевая функция: Мгновенная обработка аудиопотока с минимальной задержкой, поддержка нескольких движков распознавания, включая Whisper и Vosk. ➡️Пример использования:

from realtimestt import SpeechToText

stt = SpeechToText(engine="whisper")  
for text in stt.stream_from_microphone():  
    print("Распознано:", text)

🖥GitHub 💡Главный плюс: Гибкость интеграции с разными движками STT и минимальные задержки – ваш голос превращается в текст практически мгновенно. 🐍 Pythoner

✈️Модуль filecmp — это стандартная библиотека Python для быстрого сравнения файлов и папок “из коробки”, без ручных циклов и чтения содержимого. ➡️Когда полезно? - Проверка совпадения файлов при резервном копировании - Сравнение директорий при деплое, тестировании, синхронизации - Быстрый аудит изменений между двумя версиями данных ➡️Пример сравнения файлов:

import filecmp

print(filecmp.cmp('file1.txt', 'file2.txt'))  # True, если содержимое идентично

➡️Пример сравнения директорий:

import filecmp

d = filecmp.dircmp('dirA', 'dirB')
d.report()  # Сводный отчёт: что совпадает, что отличается

💡Плюсы: - Сравнение по содержимому и метаданным - Умеет работать рекурсивно с подпапками - Не надо писать собственные “обходы” и проверки 🐍 Pythoner

✈️Популярный Python-инструмент для скачивания видео, аудио и изображений с 1000+ сайтов (YouTube, Twitter, Bilibili и др.). Работает напрямую через командную строку без API-ключей. ➡️Пример использования:

# Скачать видео/аудио по ссылке (автоопределение качества)
you-get https://www.youtube.com/watch?v=dQWgXcQ

# Показать доступные форматы без скачивания
you-get --info https://vimeo.com/1236789

# Скачать конкретный формат (по itag)
you-get --itag=137 https://youtu.be/VIDEO_ID  # 4K
you-get --itag=140 https://youtu.be/VIDEO_ID  # Аудио 128kbps

💡Хотите выбрать качество? Добавьте --info к команде, чтобы увидеть доступные варианты перед загрузкой. 🐍 Pythoner

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

✈️pdoc – автоматически создаёт чистую и современную документацию из docstring и аннотаций типов Python. Альтернатива Sphinx с фокусом на простоту и читаемость. pdoc превращает docstring и type hints в интерактивную документацию без сложных конфигов. ➡️Пример использования:

# Генерация документации для модуля
pdoc ./my_module --output-dir ./docs

🖥GitHub 💡Плюсы: Поддержка type hints и математических формул в Markdown из коробки. 🐍 Pythoner

✈️Keyring – библиотека для работы с системным хранилищем учетных данных (Keychain, KWallet, Secret Service). Позволяет безопасно хранить и получать пароли, используя механизмы защиты ОС. ➡️Главная задача: Устраняет необходимость хранения паролей в конфигах или коде, используя защищенные системные хранилища. ➡️Пример использования:

import keyring
# Сохранение
keyring.set_password("my_app", "username", "secret123")
# Получение
password = keyring.get_password("my_app", "username")

🖥GitHub 💡Ключевое преимущество: Кроссплатформенная работа с нативными хранилищами (Windows Credential Locker, macOS Keychain, Linux Secret Service) без привязки к конкретной ОС.

✈️Практическое руководство по реализации современных языковых моделей (включая GPT) на чистом Python и PyTorch. Идеально для изучения архитектуры LLM без использования готовых библиотек. ➡️Главная задача: Понять внутреннее устройство трансформеров и механизмов self-attention через построение моделей поэтапно — от токенизации до генерации текста. ➡️Установка (клонирование репозитория):

git clone https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch.git
cd LLMs-from-scratch
pip install -r requirements.txt

➡️Упрощенный пример для наглядности:

from src.model import GPT
# Создание экземпляра модели
model = GPT(vocab_size=10000, n_heads=8, n_layers=6)
# Обучение модели
model.train(text_data, epochs=10)

🖥GitHub 💡Основной плюс: Полная прозрачность реализации — каждый компонент (positional encoding, multi-head attention) написан вручную с пояснениями в Jupyter-ноутбуках. 🐍 Pythoner

✈️Сегодня поговорим о том, как создавать крутые CLI-приложения с помощью Click. Если вам надоело писать бесконечные if'ы для обработки аргументов командной строки, то этот пост определенно для вас! ➡️Начнем с того, почему вообще стоит использовать Click, а не встроенный argparse: —Декораторный подход, который выглядит элегантно и интуитивно понятен —Автоматическая генерация справки и сообщений об ошибках —Вложенные команды из коробки —Поддержка автодополнения в shell ➡️Давайте посмотрим на простой, но реальный пример. Представим, что мы делаем утилиту для работы с файлами:

import click

@click.group()
def cli():
    """Утилита для работы с файлами"""
    pass

@cli.command()
@click.argument('path')
@click.option('--lines', '-l', is_flag=True, help='Показать количество строк')
def analyze(path, lines):
    """Анализирует файл и выводит статистику"""
    try:
        with open(path) as f:
            content = f.readlines()
            if lines:
                click.echo(f'Количество строк: {len(content)}')
    except FileNotFoundError:
        click.secho('Файл не найден! 😱', fg='red')

if __name__ == '__main__':
    cli()

Крутая штука в Click – это то, как легко добавлять новые команды. Хотите добавить подкоманду? Просто навешиваете еще один декоратор! ➡️А теперь лайфхак, который многие упускают: Click умеет создавать красивые прогресс-бары:

@cli.command()
@click.argument('path')
def process(path):
    """Обрабатывает файлы с прогресс-баром"""
    files = os.listdir(path)
    with click.progressbar(files, label='Обработка файлов') as bar:
        for f in bar:
            # что-то делаем с файлом
            time.sleep(0.1)

➡️Про что еще стоит знать? Click отлично работает с цветным выводом. Хотите привлечь внимание пользователя? Используйте click.secho():

click.secho('Внимание! 🚨', fg='yellow', bold=True)
click.secho('Ошибка! ❌', fg='red')
click.secho('Успех! ✅', fg='green')

➡️И напоследок, трюк – создание интерактивных подтверждений:

if click.confirm('Уверены, что хотите удалить все файлы? 🤔'):
    click.echo('Поехали! 🚀')

📂Документация 🐍 Pythoner

✈️EasyOCR – это библиотека на Python, которая позволяет легко извлекать текст из изображений и PDF. Она поддерживает более 80 языков и идеально подходит для автоматизации обработки документов. ➡️Основная задача: Распознавание текста на изображениях с высокой точностью, даже в сложных условиях (разные шрифты, низкое качество). ➡️Пример использования:

import easyocr

reader = easyocr.Reader(['ru', 'en'])  # Выбираем языки (русский и английский)  
result = reader.readtext('image.jpg')  # Распознаём текст  
print(result)  # Выводим результат

🖥GitHub 💡Главный плюс: Поддержка множества языков из коробки и простота интеграции в Python-проекты. Отлично подходит для задач автоматизации, анализа документов и обработки изображений. 🐍Pythoner

✈️В Python деструкторы — это специальные методы, которые вызываются, когда объект собирается с мусором (т.е., когда он больше не нужен и память, занимаемая объектом, освобождается). Деструкторы позволяют выполнить некоторые завершающие действия перед уничтожением объекта, например, освободить ресурсы или завершить соединения. ➡️Применение деструкторов ограничено в связи с наличием сборщика мусора. Их стоит использовать только когда нужно правильно освободить внешние ресурсы, например файлы. ➡️Вот пример класса с деструктором:

class MyClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        print(f"Объект {self.name} создан.")

    def __del__(self):
        print(f"Объект {self.name} уничтожен.")

# Создаем объект класса
obj = MyClass("TestObject")

# Удаляем объект
del obj

# Если вы хотите избежать автоматического освобождения памяти,
# можете использовать осмысленное завершение программы, например:
import time
time.sleep(1)  # daем немного времени, чтобы увидеть сообщение деструктора

⬆️В этом примере создается объект MyClass, после чего его деструктор будет вызван при удалении объекта с помощью команды del obj. Таким образом, в консоль будет выведено сообщение о создании объекта, а затем сообщение о его уничтожении. 🐍Pythoner

✈️glom – это библиотека для обработки и трансформации данных в Python. Она помогает легко извлекать, преобразовывать и структурировать сложные данные, такие как JSON или вложенные словари. ➡️ Ключевая функция: Позволяет работать с глубоко вложенными структурами данных через простой и читаемый синтаксис, заменяя многострочные операции цепочками .get() или вложенными циклами. ➡️Пример использования:

from glom import glom

data = {'a': {'b': {'c': 'Hello, glom!'}}}
result = glom(data, 'a.b.c')  # Достаём значение по цепочке ключей
print(result)  # Вывод: 'Hello, glom!'

🖥GitHub 💡Главный плюс: Уменьшает сложность кода при работе с глубоко вложенными структурами, делая его чище и удобнее для поддержки. 🐍Pythoner

✈️Бинарный поиск - это эффективный алгоритм поиска элемента в упорядоченном списке данных. ➡️Бинарный поиск основан на принципе "разделяй и властвуй". Он работает следующим образом: сначала мы определяем середину списка и сравниваем искомый элемент с этой серединой. Если элемент равен середине, то поиск завершается успешно. Если элемент меньше середины, то мы продолжаем поиск в левой половине списка. Если элемент больше середины, то мы продолжаем поиск в правой половине списка. Повторяем эти шаги до тех пор, пока не найдем искомый элемент или пока список не будет пустым. ➡️Вот пример реализации бинарного поиска на языке Python:

def binary_search(arr, target):
    left = 0
    right = len(arr) - 1

    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1

    return -1

# Пример использования
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
target = 5
result = binary_search(arr, target)
if result != -1:
    print("Элемент найден в позиции", result)
else:
    print("Элемент не найден")

➡️Преимущества бинарного поиска Бинарный поиск обладает несколькими преимуществами по сравнению с другими алгоритмами поиска. Во-первых, он имеет временную сложность O(log n), что делает его очень эффективным даже для больших списков данных. Во-вторых, он работает только с упорядоченными списками, что позволяет сократить количество операций поиска. И, наконец, бинарный поиск является универсальным и может быть применен для поиска элементов в любом упорядоченном списке данных. 🐍Pythoner

✈️DockerPyze – удобная библиотека для работы с Docker из Python. DockerPyze позволяет управлять Docker-контейнерами прямо из Python-кода — запускать, останавливать и проверять их статус без сложных команд. ➡️Зачем нужно: Чтобы автоматизировать работу с Docker через простые Python-скрипты вместо ручных команд в терминале. ➡️Пример использования:

from dockerpyze import DockerClient

# Подключаемся к Docker
docker = DockerClient()

# Получаем список всех контейнеров
containers = docker.list_containers()
print(f"Запущено контейнеров: {len(containers)}")

🖥 GitHub 💡Заключение - Работает со всем, что умеет Docker. - Команды как в Python — понятные и читаемые. - Не нужно самому разбирать ошибки — библиотека сделает это за вас. 🐍 Pythoner

✈️Библиотека для контроля нагрузки при выполнении асинхронных HTTP-запросов или любых других корутин. Позволяет ограничивать количество одновременных операций с гибкими настройками. ➡️Главная функция: Ограничивает RPS (запросов в секунду) и количество одновременных соединений — защищает сервисы от перегрузки при парсинге или работе с API. ➡️Пример использования:

import aiometer
import httpx

async def fetch(url):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        return await client.get(url)

urls = [...]  # Список URL
results = await aiometer.run_on_each(fetch, urls, max_per_second=5)

🖥GitHub 💡Особенно полезно: Интеграция с asyncio и anyio + поддержка кастомных лимитеров. Замена самописным «костылям» с семафорами. 🐍 Pythoner

🤔Разбор Эквивалентно a is b and b is c. None - единственный объект, а, b, с на него ссылаются 🐍 Pythoner