✅ Google Image Downloader — скрипт, который скачивает изображения с Google по заданному поисковому запросу

📱 Python 3.x
ℹ️ Модули: requests, os, re, urllib.parse, bs4 (BeautifulSoup) — используется HTTP-запросы к Google Images, HTML-парсинг ссылок и загрузка файлов.

📌 Google Image Downloader — утилита командной строки, вызываешь с запросом (напр. “cats”) и путь, и скрипт скачивает N изображений по этому запросу, фильтрует по расширениям, сохраняет в папку. Полезно, когда нужны картинки для датасетов, фоновые изображения, иллюстрации.

👨‍💻 Пример кода (адаптация):

import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin, urlparse

def download_images(query, num_images=10, dest_folder="images"):
    os.makedirs(dest_folder, exist_ok=True)
    search_url = f"https://www.google.com/search?tbm=isch&q={query}"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    resp = requests.get(search_url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
    img_tags = soup.find_all("img")
    count = 0
    for img in img_tags:
        img_url = img.get("src")
        if not img_url:
            continue
        parsed = urlparse(img_url)
        ext = os.path.splitext(parsed.path)[1]
        if ext.lower() not in [".jpg", ".png", ".jpeg"]:
            continue
        filename = f"{query}_{count}{ext}"
        filepath = os.path.join(dest_folder, filename)
        try:
            img_data = requests.get(img_url, timeout=5).content
            with open(filepath, "wb") as f:
                f.write(img_data)
            print("Downloaded:", filename)
            count += 1
            if count >= num_images:
                break
        except Exception as e:
            print("Error:", e)
            continue

if __name__ == "__main__":
    download_images("sunset", num_images=5)

📌 Что делает:

🟢 Делает запрос Google Images с ключевым словом
🟢 Парсит HTML и находит теги <img>
🟢 Отбирает ссылки с допустимыми расширениями
🟢 Скачивает изображения и сохраняет в папку, пока не наберёт нужное число

🔗 Репозиторий GitHub

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 pypyr — легковесный скрипт-оркестратор для управления пайплайнами из YAML-файлов, без громоздкого кода.

📱 Python 3.7+
💾 Модули: pypyr — устанавливается через pip, зависимости автоматически подтягиваются. Это low-code инструмент: сам код JSON/YAML описывает логику, без обёрток и boilerplate.

📌 pypyr — скрипт-движок, который запускает цепочки задач описанных в YAML: запуск команд, копирование файлов, HTTP-запросы, переменные окружения, логика условий. Идеален как замена bash-скриптам, где нужно больше контроля, но без написания кучи Python-обвязки.

👨‍💻 Код и конфигурация (пример pipeline.yaml + запуск):

# pipeline.yaml
steps:
  - name: say hello
    python: print("Hello from pypyr")
  - name: list files
    shell: ls -la

Запускается так:

pip install pypyr
pypyr pipeline.yaml

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ sparseconverter

📌 sparseconverter — библиотека для определения формата массива (плотный, разреженный, backend) и конвертации между ними. Особенно полезна, когда в проекте используются разные типы массивов (NumPy, sparse-библиотеки, CUDA), и нужно унифицировать формат или выбрать лучший для алгоритма.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Поддерживает множество форматов: dense, sparse COO, различные backend-варианты.
🟢 Эффективно находит наиболее подходящий формат конверсии для ввода и вывода — оптимизирует промежуточные шаги.
🟢 Обеспечивает API для получения функции конвертации между форматами и для самих преобразований.

⚙️ Установка:

pip install sparseconverter  

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ split_csv.py — скрипт на Python для разбивки большого CSV-файла на несколько по заданному количеству строк.

📱 Python 3.x

📌 Скрипт принимает CSV-файл и число строк N как аргумент: python split.py input.csv N; делит исходный файл на части: каждая часть — до N строк, с сохранением заголовка. Далее скрипт создаёт новые файлы input_1.csv, input_2.csv и т.д., чтобы удобно работать с большими данными.

🔗 Репозиторий

#скрипты

🖥 Python_Scripts

💸 Разработчики из Яндекса создали IT каналы для обучения своих сотрудников

Там выложено буквально всё (гайды, уроки, тесты, вопросы с собесов) и новые посты выходят каждый день!

Выбирайте своё направление и учись как учились топовые программисты:

👩‍💻 Python Flow — @pythonn_flow

👩‍💻 C & C++ Flow — @cpp_flow

👩‍💻 C# & Unity Flow — @csharp_flow

👩‍💻 Java Flow — @java_flow

👩‍💻 SQL & Базы данных Flow — @sql_flow

👩‍💻 Node.js Flow — @nodejs_flow

👩‍💻 Linux & DevOps Flow — @linux_flow

👩‍💻 InfoSec & Хакинг — @hacking_flow

👩‍💻 Git & GitHub Flow — @git_flow

💻 IT News Flow — @itnews_flow

🔔 Самое сложное это начать, поэтому сделай свой первый шаг сейчас!

👩‍💻 Полезные библиотеки Python

✅ Rich-click

📌 Библиотека Python, надстройка над популярной библиотекой click, которая добавляет цветные, структурированные и очень красивые интерфейсы командной строки, используя мощь rich.

📌 Особенности:

🟠 Улучшает UX CLI-приложений без переписывания кода
🟠 Делает утилиты выглядящими профессионально сразу
🟠 Полезен для инструментов разработчика, DevOps-скриптов, Open Source
🟠 Минимальные усилия → максимальный эффект

⚙️ Установка:

pip install rich-click

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ Backup-Script — скрипт на Python для автоматического бэкапа файловой системы и БД на Linux-сервере с опциональной отправкой на удалённый сервер

📱 Python 3.x

📌 Скрипт делает резервную копию файлов и БД (MySQL и др.). Может отправлять бэкап на удалённый сервер через FTP или SCP, также поддерживает хранение бэкапов с ограничением по времени. Легко настроить через Cron для автоматического запуска.

🔗 Репозиторий GitHub

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ datedelta

📌 datedelta — расширение стандартного datetime.timedelta, которое умеет работать с годами и месяцами, учитывая особенности Григорианского календаря: високосные года, разное число дней в месяцах и т.д. Полезно, когда нужно не просто прибавить “X дней”, а “X месяцев” или “X лет”, и нужно, чтобы дата была корректной.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Поддержка Python >= 3.6, <4.0.
🟢 Можно создавать объекты datedelta с параметрами years, months, days, вычитание — тоже работает.
🟢 Учитывает “неоднозначные” случаи, например, 29 февраля и месяцы с разным числом дней.
🟢 Небольшой вес, минимальные зависимости — библиотека просто надстройка над стандартным datetime.

⚙️ Установка:

pip install datedelta

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ dtaianomaly

📌 dtaianomaly — библиотека для детекции аномалий во временных рядах с простым, понятным API.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 State-of-the-art алгоритмы детекции аномалий для временных рядов.
🟢 Простота использования — можно быстро встроить в анализ временных данных.
🟢 Подходит для исследовательских задач, мониторинга, анализа финансовых или сенсорных данных.

⚙️ Установка:

pip install dtaianomaly  

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ cleanup-tool — скрипт-утилита на Python для очистки Windows-системы от временных файлов, кэшей и ненужных директорий.

📱 Python 3.x

📌 Скрипт предоставляет интерактивное меню для выбора операций: очистка temp-папок, загрузок, корзины, системных логов. Использует colorama для цветного вывода и pyfiglet для ASCII-баннера. Может быть запущен как wick.py или через start.bat.

📌 Фичи:

🟢 Быстро наводит порядок в Windows без ручной очистки.
🟢 Минимальное требование: иметь права администратора для удаления системных файлов.

🔗 Репозиторий GitHub

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ TinyDB

📌 TinyDB — это очень лёгкая документоориентированная база данных, написанная на чистом Python, без внешних зависимостей. Отличается простотой, чистым API и хранением данных в JSON-файле.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Поддерживает Python 3.8+ и PyPy3.
🟢 Документоориентированная: хранит объекты как словари, подобно MongoDB.
🟢 Расширяемость: можно добавлять свои хранилища или использовать middlewares.
🟢 Хранение в файле JSON: идеально для небольших приложений, скриптов или инструментов, где развертывание полноценной СУБД — излишне.

⚙️ Установка:

pip install tinydb  

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ loguru

📌 loguru — это продвинутая библиотека логирования, которая упрощает работу с логами. Гораздо удобнее стандартного logging, не требует сложной конфигурации и позволяет писать чистый, читаемый код.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Мгновенный старт — логирование работает из коробки, без настроек.
🟢 Красивый форматированный вывод, включая цветные логи.
🟢 Автоматическое создание файлов логов с ротацией: по размеру, времени, количеству.
🟢 Детальные трассировки ошибок — включая переменные в стеке.
🟢 Подходит и для маленьких скриптов, и для больших проектов.

⚙️ Установка:

pip install loguru

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

✅ AutoKey-Snippet-Launcher

📱 Python 3.9+
💾 Модули: autokey Python API — скрипты пишутся на самом AutoKey. Требуется установка приложения AutoKey (Linux).

📌 AutoKey-Snippet-Launcher — пользовательский скрипт для AutoKey, позволяющий запускать заранее подготовленные текстовые или кодовые фрагменты (snippets) по горячим клавишам или фразам-триггерам. Это расширенный функционал горячих фраз: можно запускать Python-логику, подставлять логические блоки, преобразовывать ввод пользователя и даже интерактивные диалоги. Всё — в AutoKey, без дополнительных приложений.

👨‍💻 Пример кода-сценария для AutoKey (snippet_launcher.py):

# snippet_launcher.py — AutoKey script

from autokey import clipboard, keyboard, system
# Словарь сниппетов
snippets = {
    "addr": "ул. Гагарина, д.12, кв.34, Ташкент",
    "sig": "С уважением,\nИван Иванов, инженер",
    "date": system.exec_command("date +'%Y-%m-%d'")[0].strip()
}

def on_trigger(trigger_phrase):
    if trigger_phrase in snippets:
        text = snippets[trigger_phrase]
        clipboard.fill_clipboard(text)
        keyboard.send_keys("<ctrl>v")
    else:
        keyboard.send_keys(trigger_phrase)

# Привязка: триггер "addr" вызывает вставку адреса
on_trigger("addr")

#скрипты

🖥 Python_Scripts

🏆 Победители номинации «Лучшие IT-каналы»

Мы собрали каналы, которые доказали: учиться можно интересно, эффективно и бесплатно.
Здесь — тысячи реальных вопросов с собесов, курсов и материалов для тех, кто стремится стать профессионалом.

Выбирай направление:

👩‍💻 C# 🤖 DS/ML

👩‍💻 C/C++ 😀 1C

👩‍💻 Java 👩‍💻 Python

🖥 PHP 🖥 Frontend

👣 Rust 👣 Golang

👩‍💻 Node.js 💻 DevOps

👩‍💻 QA 👩‍💻 Android

🖥 BA/SA 👩‍💻 Game Dev

👩‍💻 iOS 👨‍💻 Вакансии

База обновляется еженедельно — всегда актуальные вопросы с последних собеседований, курсы и материалы.

📌 Подпишись, чтобы не потерять!

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ pycopy

📌 pycopy — минималистичная библиотека и CLI-инструмент для синхронизации директорий — копирует файлы из папки A в папку B, поддерживая удаление нерелевантных файлов.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Поддержка Python 3, свежий релиз 2025.7.5.
🟢 Простой API: pycopy.sync("dir1", "dir2", do_delete=True) — всё, что нужно.
🟢 CLI-инструмент: можно установить через pipx и запускать как команду pycopy.
🟢 Минимальные зависимости, лёгкий размер — удобно для скриптов и автоматизаций.

⚙️ Установка:

pip install pycopy

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts