Python every day / Мероприятия / Вакансии / Полезные материалы

🚀 Полезные библиотеки Python

Pyee

🎓 Библиотека Python, предоставляющая событийно-ориентированный подход в стиле Node.js для Python. Она позволяет легко создавать и управлять событиями в ваших приложениях, улучшая структуру кода и обеспечивая более гибкую обработку асинхронных операций.
Отлично подходит для случаев, когда в приложении необходимо реализовать подписку и реагирование на различные события.

🌐 Документация

@pythonpython

🚀 PDF Craft — библиотека на Python для конвертации PDF (в первую очередь сканированных книг) в Markdown и EPUB с использованием локальных AI-моделей и LLM для структурирования содержимого
GitHub

🦾 Основные возможности

- Извлечение текста и макета
Использует сочетание DocLayout-YOLO и собственных алгоритмов для детектирования и фильтрации заголовков, колонтитулов, сносок и номеров страниц

- Локальный OCR
Распознаёт текст на странице через OnnxOCR, поддерживает ускорение на GPU (CUDA)

- Определение порядка чтения
С помощью layoutreader строит поток текста в том порядке, в котором его воспринимает человек

- Конвертация в Markdown
Генерирует .md с относительными ссылками на изображения (иллюстрации, таблицы, формулы) в папке assets

- Конвертация в EPUB
На основе промежуточных результатов OCR передаёт данные в LLM (рекомендуется DeepSeek) для построения оглавления, глав, корректировки ошибок и включения аннотаций

Установка и требования
Python ≥ 3.10 (рекомендуется 3.10.16).

Для EPUB-конвейера нужен доступ к LLM-сервису (например, DeepSeek).

🌐 Github

@pythonpython

🚀 PyWebCopy — мощный Python инструмент, позволяющий сохранять веб-страницы или целые сайты на ваш локальный диск для офлайн-доступа.

Возможности:

- Сохранение HTML, CSS, JS, изображений и других ресурсов.
- Автоматическая корректировка ссылок для локального просмотра.
- Поддержка обхода robots.txt при необходимости.
- Гибкая настройка через параметры.
- Интеграция с библиотеками requests, BeautifulSoup, lxml, pyquery и `requests_html.

✅ PyWebCopy — идеальный выбор для тех, кто хочет сохранить веб-контент для офлайн-использования, архивирования или анализа.

🌐 GitHub/Инструкция

@pythonpython

🚀 Полезные библиотеки Python

Python-dotenv

🎓 Библиотека Python, для загрузки переменных окружения из .env файлов в проекты Python!

Позволяет сохранять конфиденциальные данные, такие как API-ключи, пароли и настройки, в текстовых файлах, избегая жесткого кодирования их в исходном коде.

✅ Основные функции:

- Загрузка переменных окружения из .env файлов в процессе работы приложения.

- Поддержка чтения различных форматов, включая простые ключ-значение пары.

- Возможность создания и использования переменных окружения для конфигурации приложения, не изменяя системные переменные окружения.

- Совместимость с популярными фреймворками, такими как Flask и Django.


🌐 Документация

@pythonpython

🚀 Полезные библиотеки Python

TextBlob

🔵 Библиотека Python для обработки текстовых данных. Среди задач, которые можно решать с ее помощью: анализ тональности, токенизация, исправление орфографии и многие другие задачи обработки естественного языка.

➡️ Документация

@pythonpython

🚀 Полезные библиотеки Python

Concurrent.futures

🎓 Библиотека Python, для работы с параллельным выполнением задач.
Предоставляет высокоуровневый интерфейс для асинхронного и параллельного выполнения задач.
Имеет следующие преимущества:
- простотой и интуитивно понятный API для запуска задач параллельно;
-позволяет легко масштабировать задачи, выполняемые в пулах потоков (ThreadPoolExecutor) и пулах процессов (ProcessPoolExecutor);
-предоставляет Future объекты, которые позволяют отслеживать выполнение задач и получать результаты, когда они готовы;
-в отличие от многих других способов параллельного выполнения в Python, concurrent.futures позволяет избежать проблем, связанных с Global Interpreter Lock (GIL), что делает его отличным выбором для многозадачных приложений.

🌐 Документация

@pythonpython

Хочешь научиться собирать данные с сайтов как профи?14 мая в 18:30 МСК — бесплатный вебинар по веб-скрейпингу на Python!

💡 Что тебя ждёт:
На открытом уроке ты узнаешь, как:
— работать с библиотеками requests и BeautifulSoup;
— автоматизировать сбор данных с динамических сайтов с помощью Selenium;
— обходить CAPTCHA и блокировки;
— сохранять данные в нужном тебе формате.

📊 Кому будет полезно:
Начинающим Python-разработчикам, аналитикам данных, маркетологам и всем, кто хочет научиться доставать нужную информацию из интернета.

🔥 Вебинар проходит в преддверии старта курса «Python Developer. Professional».
Участникам — скидка на обучение!

✅ Регистрируйся прямо сейчас — не упусти шанс прокачаться в востребованном навыке:  https://otus.pw/WiJg/?erid=2W5zFJoC4sA 

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🚀 Полезные библиотеки Python

AppJar

🎓 Библиотека Python , для создания графических интерфейсов (GUI) с минимальным количеством кода. Она отлично подходит для новичков и энтузиастов, которым нужно быстро собрать утилиту с кнопками, полями, изображениями и т.п.


✅ Особенности:

- Мгновенная сборка интерфейсов, даже без знаний tkinter
- Подходит для школьных/университетских проектов, MVP и тулзов
- Используется в образовании, автоматизации, админках и хобби-проектах
- Минимум зависимостей — работает даже на слабых машинах

🌐 Документация

@pythonpython

🚀 Полезные библиотеки Python

TextAttack

🎓 Библиотека Python, для тестирования и улучшения NLP-моделей.
Она позволяет проводить атаки на модели обработки естественного языка (NLP), генерировать противодействующие примеры и повышать устойчивость моделей к манипуляциям с текстом.

✅ Возможности:

- Атаки на NLP-модели: Генерация примеров, которые вводят модель в заблуждение.

- Генерация синтетических данных: Расширение датасетов для обучения.

- Автоматическое тестирование и защита моделей: Позволяет анализировать слабые места NLP-систем.

- Совместимость с Transformers, TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.


🌐 Документация

@pythonpython

🚀 Полезные библиотеки Python

Pypeln

🎓 Библиотека Python, которая делает параллельную обработку данных простой и удобной, позволяя легко использовать многопоточность, многопроцессорность и асинхронное выполнение.

✅ Особенности:

- Простая многопоточная и многопроцессорная обработка данных.

- Интуитивный API, похожий на map и filter.

- Поддержка асинхронных задач (asyncio).


🌐 Документация

@pythonpython