Python_Scripts

Если вы работаете в айти и не хотите вылететь с рынка через 3-4 года, развивайте софт-скиллы. Тимлиду не нужно уметь писать код – с этим лучше справляется его команда и даже нейронки, а вот грамотно менеджерить команду и выстраивать процессы – реально важный навык. Прокачивайте не только хард-скиллы, но и «гибкие» навыки — это то, что останется востребованным даже в эпоху ИИ. А если с головой нырять в обучение лень, читайте канал Тимлид на удалёнке. Там вся внутрянка от первого лица: как справляться с выгоранием, не терять фокус в условиях многозадачности и развить управленческие качества. С юмором, честно и без занудства. Почитайте на досуге, много нового узнаете: @teamleadonline

🔥 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. 📌 Особенности библиотеки:

🟠 Поддерживает многомерные массивы, линейную алгебру, FFT и статистику, как в NumPy; 🟠 GPU‑ускорение: подходит для ускорения ML‑подготовки и вычислений; 🟠 Совместимость: безболезненная замена import numpy as np → import cupy as cp; 🟠 Поддержка CUDA и AMD ROCm, активно развивается (версия 13.3.0, август 2024); 🟠 Используется в проектах NVIDIA RAPIDS, Chainer и др..

⚙️ Установка:

    
        pip install cupy{}
    

📌 Почему стоит выбрать cupy:

- Используется привычный API NumPy, но ускоряется за счёт GPU; - Отличный выбор для подготовки данных, вычислений и ML‑задач; - Значительное ускорение для операций над большими массивами.

🔢 Документация #библиотеки 🖥 Python_Scripts

Почему к одним мужчинам женщины липнут сами, а другие бегают за ними без результата? Чтобы буквально за месяц начать притягивать к себе женщин своей Сильной Мужской Позицией Подпишись на канал «Сильный Ген» Сегодня вышел пост о 3 мужских ошибках с женщинами, которые совершают 86% мужчин!

🔥 Полезные библиотеки Python ✅ sweetviz 📌 sweetviz — это замечательная библиотека для автоматического генерации отчётов по разведочному анализу данных (EDA). Она создаёт интерактивный HTML-файл с визуализациями, сравнениями, статистикой и даже возможностью сравнить тренировочную и тестовую выборки — всё в пару строк кода! 📌 Особенности библиотеки:

🟠 Генерация полного EDA-отчёта одним вызовом (analyze()), включая сводную статистику по всем колонкам; 🟠 Поддержка сравнения двух таблиц — полезно для выявления смещений между train/test; 🟠 Автоматические красивые графики — распределения, зависимости, статистические сравнения; 🟠 Всё хранится в самостоятельном .html — удобно делиться отчётами коллегам.

⚙️ Установка:

    
        pip install sweetviz{}
    

🔢 Документация #библиотеки 🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python ✅ icecream 📌 icecream — удобный и малоизвестный инструмент для отладки, заменяющий привычный print(). Он автоматически выводит имя переменной, её значение и контекст (файл:строка) — всё это улучшает читаемость и ускоряет поиск багов. В 2025 году становится незаменимым в повседневной отладке. 📌 Особенности библиотеки:

🟠 Автоматическое именование переменных и вывод контекста (ic(x, y, z) → ic| x: 1, y: 2, z:3) 🟠 Цветной и форматированный вывод 🟠 Поддержка фильтрации, включения/отключения 🟠 Работает быстрее и удобнее, чем ручной print() 🟠 Лёгкая установка, BSD‑лицензия, совместимость с Python 3.7+

⚙️ Установка:

    
        pip install icecream{}
    

📌 icecream превратит вашу отладку в удовольствие — меньше шума, больше контекста, быстрее результаты. 🔢 Документация #библиотеки 🖥 Python_Scripts

Пост для взрослых и разумных людей! Без лишних слов! Ниже закреплена ссылка на канал с курсами по программированию, объем базы — 12 ТБ. Может хватит проебывать бабки на платные курсы? Переходи - https://t.me/+SXnq4XkqqSk5Nzk6

⚡️Это случилось! MIT теперь в Телеграм MIT — один из лучших ВУЗов мира в сфере технологии и нейросетей. Наконец-то, они сделали русское комьюнити, где публикуются обучающие методики и ресурсы. Подпишись по ссылке: @mit

✅ Directory Watcher — скрипт для реального времени мониторинга изменений в папке. Идеален для автоматического реагирования: запускать сборку, копировать файлы, логировать события и т.д. Работает кросс-платформенно (Linux/macOS/Windows). 📱 Python 3.8+ 💾 Модули: watchdog, argparse, time (стандартная библиотека) 📌 Directory Watcher:

- Мониторит создание, изменение, удаление и перемещение файлов - Позволяет указать директорию и включить вложенные папки (--recursive) - Поддерживает фильтрацию по расширению файлов (например, только .py) - Основан на библиотеке watchdog, которая использует platform-specific механизмы (inotify, Windows API)

🧑‍💻 Пример использования (CLI):

    
        python dir_watcher.py --path ./my_folder --recursive --ext .txt,.log{}
    

👨‍💻 Код скрипта:

    
        import time, argparse
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler

class Handler(FileSystemEventHandler):
    def __init__(self, exts):
        self.exts = tuple(exts)

    def dispatch(self, event):
        if event.is_directory: return
        if self.exts and not event.src_path.endswith(self.exts): return
        super().dispatch(event)

    def on_created(self, event):
        print(f"🟢 Created: {event.src_path}")

    def on_modified(self, event):
        print(f"🟡 Modified: {event.src_path}")

    def on_deleted(self, event):
        print(f"🔴 Deleted: {event.src_path}")

    def on_moved(self, event):
        print(f"🔁 Moved: {event.src_path} → {event.dest_path}")

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Directory Watcher")
    parser.add_argument("--path", required=True, help="Папка для мониторинга")
    parser.add_argument("--recursive", action="store_true", help="Сканировать вложенные папки")
    parser.add_argument("--ext", default="", help="Фильтр по расширениям (через запятую)")
    args = parser.parse_args()

    exts = [e.strip() for e in args.ext.split(",") if e.strip()]
    handler = Handler(exts)
    observer = Observer()
    observer.schedule(handler, args.path, recursive=args.recursive)
    observer.start()
    print(f"🚀 Monitoring '{args.path}' (recursive={args.recursive}, exts={exts})")

    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        observer.stop()
    observer.join()

if __name__ == "__main__":
    main(){}
    

📌 Установка зависимости:

    
        pip install watchdog{}
    

📌 Где пригодится:

- Автоматический запуск сборки/тестов при изменении файлов - Синхронизация или обработка новых логов/данных - Автоматизация задач DevOps, CI/CD, генерации статических сайтов и т.п.

#скрипты 🖥 Python_Scripts

💬 Google Image Downloader — скрипт, который скачивает изображения по запросу с Google и сохраняет их в папку. 📱 Python 3.8+ 💾 Модули: requests, bs4 (BeautifulSoup), os 📌 Google Image Downloader — простой скрипт, который принимает ключевое слово, делает запрос к Google Images, парсит src у тегов <img> и скачивает изображения по этим ссылкам. Отличный вариант для массового создания датасетов или сбора изображений для анализа. 👨‍💻 Код:

    
        import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def download_google_images(query, folder="images", limit=10):
    os.makedirs(folder, exist_ok=True)
    url = "https://www.google.com/search"
    params = {"q": query, "tbm": "isch"}
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    resp = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
    imgs = soup.find_all("img")[:limit]

    for i, img in enumerate(imgs, 1):
        src = img.get("src")
        if not src:
            continue
        img_data = requests.get(src).content
        path = os.path.join(folder, f"{query.replace(' ', '_')}_{i}.jpg")
        with open(path, "wb") as f:
            f.write(img_data)
        print(f"✅ Скачал: {path}")

if __name__ == "__main__":
    download_google_images("cats", limit=5){}
    

📌 Скрипт:

🟠 Делает GET-запрос к Google Images с указанным ключевым словом 🟠 Парсит HTML через BeautifulSoup, берёт src первых <img> 🟠 Скачивает картинки по ссылке и сохраняет их в папку images

#скрипты 🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python ✅ pefile 📌 pefile — Python-библиотека для анализа PE-файлов (Portable Executable): .exe, .dll, .sys и других бинарников Windows. 📌 Особенности библиотеки:

🟠Извлекает структуру PE-файла: секции, импорты, экспорты, заголовки 🟠Удобна для анализов вредоносного ПО и реверса 🟠Поддерживает изменение и пересборку PE-файлов

⚙️ Установка:

    
        pip install pefile{}
    

🔢 Документация #библиотеки 🖥 Python_Scripts