🖥 Cookiecutter (https://github.com/cookiecutter/cookiecutter) — это многофункциональный инструмент командной строки, который позволяет быстро создавать проекты по шаблонам!

🌟 Он применяется для генерации проектов на разных языках программирования, таких как Python, C и других, облегчая процесс настройки стандартных структур каталогов и файлов.

💡 Cookiecutter дает возможность создавать проекты как с использованием удалённых шаблонов (например, из GitHub), так и локальных, без необходимости в знании Python. Этот инструмент поддерживает пользовательские параметры, расширяемость, работу с любым форматом файлов, а также интеграцию с pipx для удобной установки.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github (https://github.com/cookiecutter/cookiecutter)
@Python_Community_ru

🖥 MoneyPrinterV2 (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2) — это инструмент для автоматизации заработка в интернете, который сосредоточен на маркетинге и взаимодействии с разными платформами.

🌟 Проект был полностью переписан, чтобы добавить новые функции и улучшить модульность, что позволяет адаптировать его под определенные задачи. К его основным возможностям относятся автоматическое управление Twitter-ботами, публикация контента в YouTube Shorts и использование аффилиативного маркетинга на таких платформах, как Amazon.

🔐 Лицензия: AGPL-3.0

🖥 Github (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2)
@Python_Community_ru

🖥 Python - лучший!


@Python_Community_ru

📹 yt-dlp (https://github.com/yt-dlp/yt-dlp) — это мощный инструмент командной строки для скачивания видео и аудио с различных платформ, таких как YouTube, Twitch, Vimeo и других.

💡 Это форк известного youtube-dl, созданный для исправления недостатков оригинальной версии и добавления новых функций. yt-dlp поддерживает гибкий выбор форматов видео и аудио, работу с DASH/HLSe потоками, обработку субтитров, обход возрастных ограничений и защиту от DRM. Благодаря множеству опций, он позволяет пользователям настроить загрузку в соответствии с их потребностями.

🔐 Лицензия: Unlicense

🖥 Github (https://github.com/yt-dlp/yt-dlp?tab=readme-ov-file)
@Python_Community_ru

🖥 RealtimeSTT (https://github.com/KoljaB/RealtimeSTT) — это библиотека, которая позволяет преобразовывать речь в текст с минимальной задержкой в реальном времени.

🌟 Она обладает функциями обнаружения голосовой активности, активации по ключевому слову и моментальной транскрипции, что делает её отличным выбором для голосовых ассистентов или приложений, где требуется быстрое и точное распознавание речи.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/KoljaB/RealtimeSTT)
@Python_Community_ru

🖥 Эта статья объясняет, как применять сложные фильтры в Django ORM с использованием подзапросов и различных связанных методов.

🌟 Автор демонстрирует, как с их помощью эффективно обрабатывать сложные запросы, включая фильтрацию по вложенным отношениям и исключения. Рассматриваются примеры работы с моделями, такими как пользователи, категории, публикации и комментарии. Также обсуждается реализация SQL-логики через Python-код для решения конкретных задач, например, поиска пользователей, оставлявших комментарии под определёнными публикациями.

🔗 Ссылка: *клик*
@Python_Community_ru

🖥 Ai-gradio

Это новый пакет на Python, который облегчает разработку приложений машинного обучения с использованием различных искусственных интеллектов.

Он основан на Gradio и предлагает единый интерфейс для множества моделей и ИИ-сервисов.

Особенности

- Поддержка нескольких провайдеров: интеграция с более чем 15 крупнейшими ИИ, включая OpenAI, Google Gemini, Anthropic и другие.
- Встроенные интерактивные интерфейсы чата для всех текстовых моделей.
- Голосовой чат: возможность голосового взаимодействия в реальном времени с моделями OpenAI.
- Видеочат: функции обработки видео с моделями Gemini.
- Генерация кода: специализированные интерфейсы для помощи в программировании.
- Мультимодальность: поддержка ввода текста, изображений и видео.
- Интеграция CrewAI для совместных задач ИИ.
- Автоматизация браузера: встроенные агенты ИИ, способные выполнять веб-задачи.

▪ Github (https://github.com/AK391/ai-gradio)
@Python_Community_ru

🖥 Manim (https://github.com/ManimCommunity/manim) — это мощная библиотека на Python, предназначенная для создания анимаций математических и научных концепций.

💡 Она дает возможность визуализировать сложные идеи с высокой точностью и гибкостью, позволяя использовать код для определения сцен, объектов и их взаимодействий. Manim активно применяют в образовательных целях и для создания объясняющих видео. Библиотека поддерживает анимацию графиков, формул, геометрических фигур и других визуальных элементов.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/ManimCommunity/manim)
@Python_Community_ru

🖥 TinyTroupe (https://github.com/microsoft/TinyTroupe) — это экспериментальная библиотека на Python, предназначенная для моделирования взаимодействия искусственных агентов с различными личностями, интересами и целями.

🌟 Благодаря возможностям больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт правдоподобные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться между собой, реагировать на внешние воздействия и существовать в созданных мирах.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/microsoft/TinyTroupe?tab=readme-ov-file)
@Python_Community_ru

🖥 Pydantic имеет встроенную функцию для проверки данных, но она использует много памяти.

Attrs не имеет встроенной проверки данных, но обеспечивает лучшую производительность и меньшее потребление памяти, что делает его идеальным для внутренних структур данных и простого создания классов в Python.

```python
from attrs import define, field

@define
class UserAttrs:
name: str
age: int = field()

@age.validator
def check_age(self, attribute, value):
if value < 0:
raise ValueError("Возраст не может быть отрицательным")
return value # принимает любой положительный возраст

try:
user = UserAttrs(name="Bob", age=-1)
except ValueError as e:
print("ValueError:", e)
```

📌 Пример (https://codecut.ai/python-data-models-pydantic-or-attrs)
@Python_Community_ru

‍Minima — это решение с открытым исходным кодом для RAG, которое можно развернуть в контейнерах на любых ресурсах, будь то облачные или локальные, с возможностью интеграции с ChatGPT и MCP.

Minima также может функционировать как RAG на вашем компьютере.

Minima поддерживает три режима работы:
1. Изолированная установка — работа в контейнерах без внешних зависимостей, таких как ChatGPT или Claude. Все нейронные сети (LLM, ранкер, эмбеддинг) и векторное хранилище работают на вашем сервере или ПК, что обеспечивает безопасность ваших данных.
2. Кастомный GPT — возможность делать запросы к вашим локальным документам через приложение или веб-версию ChatGPT с использованием кастомных GPT. Индексатор работает на вашем сервере или локальном ПК, а основная LLM остается ChatGPT.
3. Anthropic Claude — использование приложения Anthropic Claude для запросов к вашим локальным документам. Индексатор функционирует на вашем локальном ПК, а основная LLM — это Anthropic Claude.

На данный момент Minima решает задачу RAG on-premises и приглашает всех ставить звезды и форкать репозиторий, а также активно участвовать в разработке.

Лицензия MPL-2.0

GitHub (https://github.com/dmayboroda/minima)
@Python_Community_ru

🖥 orjson (https://github.com/ijl/orjson) — это библиотека для работы с JSON в Python, которая отличается высокой производительностью!

🌟 Она позволяет быстро сериализовать и десериализовать JSON, а также обрабатывать даты, таймстампы и numpy-массивы. Библиотека совместима с стандартным API Python и отлично подходит для высоконагруженных приложений, нуждающихся в эффективной обработке JSON-данных.

🖥 Github (https://github.com/ijl/orjson)
@Python_Community_ru

⭐️ Использование браузера

Создайте собственного оператора OpenAI с помощью инструментов с открытым исходным кодом!

Использование браузера - это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет агентам искусственного интеллекта работать с браузером всего лишь с несколькими строками кода на Python.

Ключевые функции:

🆓 100% Открытый исходный код
✅ Интеграция с Gradio для создания веб-интерфейса
✅ Совместимость с Claude, gpt-4o и Llama 3
✅ Пользовательское управление в цикле для безопасной работы

Вы просто указываете компьютеру, что делать, и это выполняется при использовании браузера.

▪ Github (https://github.com/browser-use/browser-use)
@Python_Community_ru

🖥 Hickle — это библиотека для Python, которая позволяет сериализовать объекты в формате HDF5. Это делает возможным эффективное хранение и обмен большими объемами данных.

💡 Hickle является альтернативой стандартным методам сериализации, таким как pickle, и демонстрирует лучшую производительность при работе с большими наборами данных. Она применяется в научных и аналитических задачах для сохранения сложных структур данных, например, массивов и матриц, в компактном и эффективном формате.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github
@Python_Community_ru

🖥 pysimdjson (https://github.com/TkTech/pysimdjson?tab=readme-ov-file) — это библиотека для Python, которая является оберткой для C-библиотеки simdjson, предназначенной для быстрого разбора JSON-данных.

🌟 Эта библиотека использует технологии SIMD (Single Instruction, Multiple Data), которые позволяют значительно ускорить обработку JSON по сравнению с обычными методами, особенно при работе с большими объемами данных. pysimdjson обеспечивает высокую производительность, делая разбор JSON быстрее и эффективнее, чем стандартные решения в Python.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github (https://github.com/TkTech/pysimdjson)
@Python_Community_ru

⭐️ Pandera — это библиотека на Python, которая облегчает валидацию датафреймов pandas.

Она также совместима с быстрой и легкой библиотекой Polars.

Используя Pandera, вы можете быть уверены, что ваши датафреймы Polars имеют правильную структуру и будут работать корректно.

Установить можно с помощью команды: pip install pandera

▪ Github (https://github.com/unionai-oss/pandera)
▪ Документация (https://pandera.readthedocs.io/)

#Pandera #python #opensource #Polars
@Python_Community_ru

🔥 IronCalc (https://github.com/ironcalc/IronCalc) — это движок для работы с электронными таблицами!

🌟 Он предлагает инструменты для чтения и записи файлов в формате .xlsx и может интегрироваться с различными языками программирования, такими как Python и JavaScript. Проект ориентирован на создание более открытой и функциональной инфраструктуры для работы с таблицами, предоставляя разработчикам гибкость в использовании как для веб-приложений, так и для десктопных приложений.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github (https://github.com/ironcalc/IronCalc)
@Python_Community_ru

🖥 Flask-Moment (https://github.com/miguelgrinberg/Flask-Moment) — это расширение для Flask, которое добавляет возможность использовать Moment.js для форматирования дат и времени в шаблонах Jinja2.

🌟 С помощью этого инструмента можно легко отображать даты и время в удобном формате, включая поддержку локализации, временных зон и обновлений времени в реальном времени.

🌟 Основное применение заключается в улучшении отображения временных данных в веб-приложениях Flask. Flask-Moment позволяет использовать Moment.js прямо в шаблонах, избавляя разработчиков от необходимости самостоятельно писать сложный код JavaScript для обработки времени.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/miguelgrinberg/Flask-Moment?tab=readme-ov-file)
@Python_Community_ru

🖥 Метод, как создать изображение бабочки в консоли, используя Python!
@Python_Community_ru