🖥 Топ Python-библиотек для работы с PDF

Работаешь с PDF в Python? Вот подборка лучших библиотек, которые помогут извлекать текст, редактировать, создавать и анализировать PDF-документы. Каждая из них имеет свои сильные стороны 👇

📌 PyPDF2 — для чтения, разделения, объединения, поворота и модификации PDF
🔗 https://github.com/py-pdf/pypdf

⛏ PDFMiner — извлекает текст, структуру и метаинформацию из PDF (в том числе со шрифтами и координатами)
🔗 https://github.com/pdfminer/pdfminer.six

📊 ReportLab — создание PDF-файлов с графиками, таблицами, стилями и вёрсткой
🔗 https://www.reportlab.com/opensource/

🌐 PyPDFium2 — быстрый рендеринг и извлечение изображений с помощью движка PDFium
🔗 https://pypi.org/project/pypdfium2/

🛠 pdfplumber — удобное извлечение текста, таблиц и координат объектов
🔗 https://github.com/jsvine/pdfplumber

📄 PyMuPDF (fitz) — быстрая и мощная библиотека для анализа, рендеринга и аннотирования PDF
🔗 https://github.com/pymupdf/PyMuPDF

🔜 Примеры по работе с библиотеками

Используй их вместе или по отдельности — в зависимости от того, нужно ли тебе распарсить текст, извлечь таблицу, отрендерить страницу или сгенерировать отчёт.

@pythonl

#Python #PDF #PyPDF2 #PDFMiner #ReportLab #pdfplumber #PyMuPDF #PyPDFium2 #DevTools #PythonDev #OpenSource

🚀 TG_AutoPoster — бот для автоматической пересылки постов из групп ВКонтакте в ваш Telegram: канал, чат или личку.

📌 Что умеет:
• Автоматически публикует записи из заданных групп ВК в Telegram
• Настраивается через файл config.yaml: логин/пароль или токен VK + данные Telegram API
• Поддерживает прокси (SOCKS5) — для обхода блокировок
• Гибко настраиваемый интервал проверки новых постов (по умолчанию — 1 час)
• Фильтрует записи по чёрному списку и стоп-словам
• Добавляет заголовки и футеры с поддержкой Markdown
• Работает в Docker — легко разворачивается на сервере

TG_AutoPoster — готовое решение для автоматического кросспостинга из ВК в Telegram 💬

▪ Github

@pythonl

🖥 Хитрая задача на Python для продвинутых: словарь, который работает как список

Представь структуру данных, которая:
• работает как dict — доступ по ключу
• работает как list — доступ по индексу
• сохраняет порядок вставки
• поддерживает .index(key) и .key_at(i)

📌 Задача: Реализуй класс IndexedDict, который делает всё это.

🔍 Пример использования:

d = IndexedDict()
d["a"] = 10
d["b"] = 20
d["c"] = 30

print(d["a"])        # 10
print(d[0])          # 10
print(d[1])          # 20
print(d.key_at(1))   # "b"
print(d.index("c"))  # 2

for k in d:
    print(k, d[k])   # перебор по ключам

⚠️ Подвох:

• Просто наследовать dict не получится — d[0] будет интерпретироваться как ключ, а не индекс
• Придётся реализовать двойную логику доступа вручную
• Нужно корректно поддержать __iter__, __getitem__, __len__ и др.

✅ Решение:

```python
from collections.abc import MutableMapping

class IndexedDict(MutableMapping):
def __init__(self):
self._data = {}
self._keys = []

def __getitem__(self, key):
if isinstance(key, int):
real_key = self._keys[key]
return self._data[real_key]
return self._data[key]

def __setitem__(self, key, value):
if key not in self._data:
self._keys.append(key)
self._data[key] = value

def __delitem__(self, key):
if key in self._data:
self._keys.remove(key)
del self._data[key]

def __iter__(self):
return iter(self._keys)

def __len__(self):
return len(self._data)

def index(self, key):
return self._keys.index(key)

def key_at(self, idx):
return self._keys[idx]
```

📈 Зачем это нужно:

• Отличная тренировка на переопределение магических методов
• Часто встречается в фреймворках (Pandas, SQLAlchemy)
• Тестирует знание ABC-классов (`collections.abc.MutableMapping`)
• Полезно для построения кастомных структур данных

Хочешь версию с `__contains__`, `__reversed__`, типизацией и сериализацией — пиши 💬

@pythonl

🖥 Гайд по ускорению Python, который реально стоит прочитать 🔥

Без лишней теории — только рабочие практики, которые используют разработчики в боевых проектах.

Внутри:
• Как искать bottleneck'и и профилировать код
• Где и когда использовать Numba, Cython, PyPy
• Ускорение Pandas, NumPy, переход на Polars
• Асинхронность, кеши, JIT, сборка, автопрофилировка — всё по полочкам
• Только нужные инструменты: scalene, py-spy, uvloop, Poetry, Nuitka

⚙️ Написано просто, чётко и с прицелом на production.

📌 Полная версия онлайн

@pythonl

🖥 Physics Simulations

Набор симуляций физических явлений, написанных на Python с использованием Pygame. Эти симуляции создавались в образовательных целях и охватывают различные концепции, включая:

- Законы Ньютона
- Гравитацию
- Силы и трение
- Простую гармоническую модуляцию
- И многое другое

Для запуска симуляций необходимо установить зависимости:

pip install -r requirements.txt

Затем можно запустить нужный скрипт напрямую, например:

python gravity_sim.py

Каждый файл представляет отдельную симуляцию, сопровождаемую визуализацией с помощью Pygame.

📌 Github

@pythonl

🖥 Задача: Что делает эта загадочная функция paradox и почему она называется так?

def paradox(n):
    def f(x):
        return ((x * x) % n + x) % n

    slow = fast = 0
    while True:
        slow = f(slow)
        fast = f(f(fast))
        if slow == fast:
            return slow

print(paradox(31337))

На первый взгляд — простой цикл с двумя указателями: slow и fast.
Но на деле это алгоритм Флойда ("заяц и черепаха"), используемый для нахождения цикла в псевдослучайной последовательности.

📌 Функция f(x):

Простая квадратичная функция, по сути — генератор псевдослучайных чисел по модулю n.

📌 Что происходит:

slow движется на 1 шаг за итерацию: f(x)

fast — на 2 шага: f(f(x))

Как только slow == fast, цикл найден — значит, последовательность начала повторяться.

🔍 Почему это парадокс?

Потому что вы начинаете с 0, вычисляете кучу якобы "случайных" значений, и внезапно обнаруживаете цикличность в хаосе.

Вы не знаете длину цикла, период или точку входа, но находите пересечение без хранения всей истории.

💡 Эта техника используется в:

криптографии (Pollard's rho для факторизации),

генерации чисел,

распознавании псевдопериодов,

хаотических системах.

🎯 Челлендж для продвинутых:

Измените f(x) на pow(x, 3, n) — как это повлияет на цикл?

Реализуйте поиск начала цикла и длины периода, используя Флойда + Брента.

Придумайте, как использовать это для взлома слабых генераторов случайных чисел.

🧠 Эта задача не просто про числа — она про границу между случайным и детерминированным.

🖥 Полезный хак для Python разработчиков.

import dis

def explain_bytecode(fn):
    print(f"Анализ байткода функции: {fn.__name__}\n")
    dis.dis(fn)

Пример:
def tricky(x):
    return x * 2 + 1 if x > 0 else x - 1

explain_bytecode(tricky)

Этот хак показывает байткод Python-функции, позволяя заглянуть под капот интерпретатора. Используется для:

• отладки «странного» поведения функций
• анализа производительности на уровне Python VM
• изучения, как Python интерпретирует тернарные выражения, замыкания, генераторы и т. д.

Модуль dis встроен в стандартную библиотеку и часто игнорируется — но это мощный инструмент для продвинутых разработчиков и авторов интерпретаторов.

@pythonl