👩‍💻 Questionary (https://github.com/tmbo/questionary) — это библиотека для Python, которая предлагает простой и удобный способ создания интерактивных текстовых интерфейсов в командной строке. Она подходит для организации диалогов с пользователем, таких как выбор из списка, ввод текста или подтверждение.

🔍 Основные функции Questionary:

🌟 Разнообразие типов вопросов: ввод текста, выбор одного варианта из списка, выбор нескольких вариантов, подтверждение, ввод пароля и слайдер.

🌟 Возможность настройки: можно изменять внешний вид и поведение вопросов, а также задавать значения по умолчанию.

🌟 Интуитивно понятный и минималистичный API.

🌟 Поддержка ANSI-цветов: есть возможность стилизовать вопросы для более выразительного отображения.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/tmbo/questionary)

@Python_Community_ru

👩‍💻 pytune (https://github.com/secureworks/pytune) — это инструмент для постэксплуатации, который предназначен для специалистов красных команд!

🌟 Он дает возможность внедрять поддельные устройства в системы Microsoft Intune и Entra ID. С помощью этого инструмента злоумышленники могут похищать настройки устройств, такие как конфигурации VPN и Wi-Fi, извлекать учетные данные доменных компьютеров (если настроен Hybrid Autopilot), загружать приложения и PowerShell-скрипты, а также обходить проверки на соответствие безопасности.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github (https://github.com/secureworks/pytune)

(https://t.iss.one/pythonl)
@Python_Community_ru

👩‍💻 docopt-ng (https://github.com/jazzband/docopt-ng) — это форк оригинальной библиотеки docopt, предназначенной для создания удобных и понятных интерфейсов командной строки.

🌟 Эта библиотека автоматически создает парсер аргументов на основе документации (docstring), написанной в модуле Python. docopt-ng улучшает оригинальную версию, добавляя поддержку аннотаций типов, полное покрытие тестами и активное обслуживание.

🌟 С помощью docopt-ng разработчики могут задавать команды, опции и аргументы прямо в документации, что облегчает написание и поддержку кода. Библиотека извлекает шаблон вызова из раздела "Usage" в docstring и выполняет проверку аргументов, возвращая результаты в удобном формате. Она подходит для Python 3.7 и выше.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/jazzband/docopt-ng)

(https://t.iss.one/pythonl)
@Python_Community_ru

🎄🎄🎄 С Новым годом на разных языках

@Python_Community_ru

👩‍💻 Model Context Protocol (MCP) Python SDK (https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk) — это официальный SDK для разработки серверов и клиентов, которые используют MCP — протокол, упрощающий взаимодействие приложений с LLM!

🌟 MCP стандартизирует предоставление контекста для LLM, отделяя управление данными от работы с самой моделью.

🌟 С помощью этого SDK можно создавать MCP-серверы, которые предлагают ресурсы, инструменты и шаблоны для взаимодействия с моделями, а также клиенты, которые подключаются к любым MCP-серверам. Поддерживаются стандартные способы передачи данных, такие как stdio и Server-Sent Events (SSE).

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk)
@Python_Community_ru

🖥 Мы выводим новогоднее поздравление с помощью Python.

Импортируем необходимые модули, такие как time, random, pyfiglet для создания текстового искусства и termcolor для цветного текста.

Создаем переменную с текстом "С новым 2025 годом".

Формируем список с цветами: 'red', 'green', 'blue', 'yellow'.

Создаем пустой список данных.

Читаем строки из файла 'texts.txt' и добавляем их в наш список, убирая лишние пробелы.

Генерируем новогоднее искусство текста с помощью pyfiglet.

Запускаем цикл, который выполняется один раз.

Если индекс четный, то создаем объект Figlet с случайным шрифтом и раскрашиваем текст в случайный цвет.

Если индекс нечетный, то используем заранее сгенерированное новогоднее искусство текста.

Выводим текст на экран.
@Python_Community_ru

👩‍💻 Traitlets (https://github.com/ipython/traitlets) — это библиотека на Python, предназначенная для создания конфигурационных объектов с поддержкой различных типов и значений.

🌟 Она предлагает удобные методы для управления атрибутами объектов, их типами и значениями, включая обработку событий и ошибок. Эта библиотека активно используется в проектах, связанных с IPython, Jupyter и другими инструментами для научных вычислений.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

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

👩‍💻 CuPy (https://github.com/cupy/cupy) — это библиотека на Python для вычислений с использованием GPU, которая полностью совместима с NumPy и SciPy.

🌟 CuPy позволяет адаптировать существующий код, основанный на NumPy/Scipy, для работы с платформами NVIDIA CUDA или AMD ROCm, сводя к минимуму изменения в приложении.

🌟 CuPy поддерживает как высокоуровневые операции с массивами, так и низкоуровневые функции, такие как вызовы CUDA API, использование потоков и интеграцию с программами на C/C++.

🔐 Лицензия: MIT

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

🖥 Byterun — это интерпретатор Python, который написан на Python и состоит из 500 строк кода. Автор проекта заметил, что основная структура интерпретатора Python может быть компактно представлена в 500 строках. В данной статье рассматривается структура интерпретатора и предоставляется контекст для его дальнейшего изучения.

Цель статьи не заключается в том, чтобы охватить все аспекты интерпретаторов, так как в этой области программирования и информатики можно проводить годы, изучая эту тему в глубину.

Byterun был создан Недом Батчелдером, основываясь на работах Пола Шварца. Его структура схожа с реализацией Python, известной как CPython, поэтому понимание Byterun может помочь вам лучше разобраться в интерпретаторах в общем и в CPython в частности. Если вы не уверены, какой именно Python используете, скорее всего, это CPython.

Статья: https://aosabook.org/en/500L/a-python-interpreter-written-in-python.html
Github: https://github.com/nedbat/byterun
@Python_Community_ru

👩‍💻 starlette-admin (https://github.com/jowilf/starlette-admin) — это фреймворк, который помогает создавать административные интерфейсы для приложений на Starlette и FastAPI!

🌟 С его помощью можно легко создавать интерфейсы для работы с данными, он поддерживает разные ORM, такие как SQLAlchemy, SQLModel и MongoEngine. Также в него встроены функции для выполнения CRUD-операций, фильтрации, экспорта данных, а также для аутентификации и авторизации.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/jowilf/starlette-admin)
@Python_Community_ru

👩‍💻 Flask-Rebar (https://github.com/plangrid/flask-rebar) — это инструмент для упрощения создания REST API с использованием Flask, Marshmallow и Swagger!

🌟 Он помогает в создании и проверке запросов и ответов с помощью схем Marshmallow и автоматически генерирует документацию OpenAPI (Swagger UI).

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/plangrid/flask-rebar)
@Python_Community_ru

🖥 Автоматическая генерация капчи с Python


@Python_Community_ru

👩‍💻 fastapi-mvc (https://github.com/fastapi-mvc/fastapi-mvc) — это инструмент, который помогает разработчикам, работающим с FastAPI, повышать свою продуктивность!

🌟 Он позволяет быстро создавать проекты с использованием архитектурного паттерна MVC, включая все необходимые компоненты, такие как WSGI и ASGI серверы, документацию в Sphinx, полное покрытие тестами и интеграцию с Kubernetes.

🌟 Инструмент автоматически генерирует структуры проектов, Makefile, конфигурации для GitHub Actions, Helm Charts, Dockerfile и поддерживает управление зависимостями с помощью Poetry. Кроме того, он предоставляет возможность обновления ранее сгенерированных проектов до новых версий шаблонов и предлагает виртуализированную среду разработки с использованием Vagrant.

🖥 Github (https://github.com/fastapi-mvc/fastapi-mvc)
@Python_Community_ru

🖥 Githubkit

Когда вы работаете с API GitHub, вам приходится вручную обрабатывать HTTP-запросы, токены и JSON-ответы, что занимает много времени и может привести к ошибкам.

Githubkit — это библиотека на Python, которая предлагает удобный и типизированный интерфейс для взаимодействия с API GitHub.

Установить можно с помощью:

pip install githubkit
# или, используйте poetry
poetry add githubkit
# или, используйте pdm
pdm add githubkit
# или, используйте uv
uv add githubkit

Пример:

from githubkit import Response
from githubkit.versions.latest.models import FullRepository

resp: Response[FullRepository] = github.rest.repos.get("owner", "repo")
repo: FullRepository = resp.parsed_data
print(repo.full_name)

▪ Github (https://github.com/yanyongyu/githubkit)
▪ Документация (https://yanyongyu.github.io/githubkit/)
@Python_Community_ru

👩‍💻 python-mss (https://github.com/BoboTiG/python-mss) — это модуль для создания скриншотов на различных платформах, включая Windows, macOS и Linux!

🌟 Этот модуль написан на чистом Python с применением ctypes, что делает его легким, быстрым и независимым от сторонних библиотек. MSS позволяет захватывать снимки экрана с отдельных мониторов или с нескольких мониторов одновременно, а также предоставляет возможность интеграции с такими библиотеками, как Pillow, Numpy и OpenCV для дальнейшей обработки изображений.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/BoboTiG/python-mss)
@Python_Community_ru

git add .
git commit -m "исправление" --no-verify
git push origin main --force

(https://t.iss.one/pythonl)
@Python_Community_ru